最近,我一直在尝试使用 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM) 来使用 OpenAI API 在 Python 和 JavaScript (Next.js) 中构建应用程序,我只能说它正在产生难以想象的可能性。
您可以获得的一些产品是:
本指南向您展示如何使用提示在 Python 中构建贪吃蛇游戏、迭代响应(输出)以及测试代码结果。如果结果不满足您的要求,则再次提示,直到获得所需的输出。学习及时的工程技能将帮助您避免不断的迭代,因为这将有助于确保第一次的输出是最好的。
让我们开始吧!
对于本教程,您不需要了解 Python,因为生成的代码将由 ChatGPT 生成。因此,您只需要一个ChatGPT帐户即可。
使用 ChatGPT 的免费版本不太可能获得 贪吃蛇游戏 的准确结果,因为 ChatGPT 的免费版本使用较旧的、功能较差的 LLM (GPT-3.5),代码不太好。如果您有能力订阅,您应该升级到ChatGPT Plus。
除了 ChatGPT 之外,另一个不错的 LLM 选项是 lmarena。
访问链接并执行以下操作:
为了让您拥有一个可以运行的游戏,请向您选择的 LLM 提供提示(输入),并提供有关其应执行的操作的明确说明。
以下是制作游戏的步骤:
第一次提示
I want to create a snake game using Python, what steps do I need to do that?
此提示将概述从安装库、pygame、设置游戏环境、运行游戏、调试和优化(测试游戏并检查代码性能)的分步指南。
另一个值得尝试编译代码的提示是:
Provide the code for the snake game in Python. The code should include all the details and features described above.
此外,您可以定义一个提示来更改背景颜色以使应用程序更漂亮,突出显示代码中的会话,以及另一个提示来调整蛇的速度。
要获取完整的源代码,请查看此要点。
提示是一项涉及授予 LLM 实践的技能
本指南演示了如何使用自然(人类)语言对应用程序进行编程以获得功能正常的应用程序。
请分享您的结果。
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以上是使用 LLM 构建 Python 贪吃蛇游戏的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!