10 O3米尼编码提示可以帮助您完成所有编码任务

O3-Mini

>已证明是Openai的编码和推理最先进的模型。在大多数标准的基准测试中，O3-Mini（高）模型单枪匹马胜过其他现有模型，例如DeepSeek-R1和Claude 3.5。因此，由O3-Mini提供支持的Chatgpt现在已成为开发人员的日常伴侣。它为他们提供了一种解决编程挑战的智能和有效方法，例如调试，代码生成，文档或数据清洁。本文列出了10个CHATGPT提示，可以帮助您解锁O3-Mini在编码任务中的全部潜力。所以，让我们开始！

> 内容表

>调试代码错误
• >创建一个代码模板
>在语言之间转换代码
• >改进代码可读性
• 为边缘案例和错误处理

>改进生成正则表达式（REGEX）

>

>协助进行数据清洁和处理 编写自动化的shell脚本

>

>常见问题 1。调试代码错误

>假设您正在为Web应用程序创作Python脚本，突然间，您遇到了一个不了解的错误。追溯消息很长，令人困惑，您不确定如何修复它。 O3-Mini提供了一种快速调试问题并了解出了什么问题的方法。

<em>import pandas as pd

# Sample data
data = {
    "Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
    "Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
    "Sales": ["00", "0", "0", "0", ""]  # Sales values contain a '$' sign
}

df = pd.DataFrame(data)

# Convert Sales column to float
df["Sales"] = df["Sales"].astype(float)  # ? This line throws a ValueError

# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()

print(total_sales)</em>

>

>>模板提示：“我在[语言]中有一块代码，该代码正在丢弃错误：[错误消息]。你能帮我调试吗？ [插入代码]”

示例提示：

“我有一块python代码，该代码正在丢弃错误：attributeError：'nontype'对象没有属性'group'。你能帮我调试吗？

代码的输出

import pandas as pd

# Sample data
data = {
    "Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
    "Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
    "Sales": ["00", "0", "0", "0", ""]  # Sales values contain a '$' sign
}

df = pd.DataFrame(data)

# Convert Sales column to float after stripping '$'
df["Sales"] = df["Sales"].str.replace("$", "").astype(float)  # ✅ Fixed: Removed currency symbols

# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()

print(total_sales)

：

> o3-mini的响应：

代码的输出

：

2。创建代码模板

>当您手头有一个新项目时，通常会在从哪里开始时会感到困惑。可能有不同的方法或涉及多个步骤，或者可能需要您不熟悉的库。在这种情况下，O3-Mini可以帮助您开始使用基本的代码模板，并指导您编写整个代码。

模板提示：

“您可以提供一个结构化的模板和指南，用于编写[task]的[语言]项目？ 示例提示：

“您能否提供一个结构化模板和指南，用于设置连接到PostgreSQL数据库的Python烧瓶项目？

> o3-mini的响应：

3。在语言之间转换代码

>假设您有一件用一种编程语言编写的代码，但是您的项目需要在另一种编程语言中。 O3-Mini可以为您翻译代码，而不是手动重写它，从而保留逻辑和功能。

>

模板提示：“在保持逻辑和功能时，您可以将此[源语言]代码转换为[目标语言]吗？ 示例提示：

“在保持其逻辑和功能时，您可以将此Python代码转换为JavaScript（Node.js）吗？ 代码的输出

：

<em>import pandas as pd

# Sample data
data = {
    "Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
    "Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
    "Sales": ["00", "0", "0", "0", ""]  # Sales values contain a '$' sign
}

df = pd.DataFrame(data)

# Convert Sales column to float
df["Sales"] = df["Sales"].astype(float)  # ? This line throws a ValueError

# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()

print(total_sales)</em>

> o3-mini的响应：

代码的输出

：

4。改善代码可读性import pandas as pd # Sample data data = { "Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"], "Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"], "Sales": ["00", "0", "0", "0", ""] # Sales values contain a '$' sign } df = pd.DataFrame(data) # Convert Sales column to float after stripping '$' df["Sales"] = df["Sales"].str.replace("$", "").astype(float) # ✅ Fixed: Removed currency symbols # Calculate total sales per category total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum() print(total_sales)>在为工作编写代码时，重要的是，对于所有利益相关者来说，代码都可以阅读且易于理解。为此，您可能必须编写文档，添加代码注释或重构代码以获得更好的可读性。在这种情况下，O3-Mini可能有很大的帮助。

> >>模板提示：

“您可以为此[语言]函数生成docstrings and评论吗？[插入代码] >或

“您可以重构此[语言]代码以使其更可读吗？[插入代码]

示例提示：

“您可以在处理用户输入并更新数据库的python函数中添加Docstrings和注释吗？ > o3-mini的响应：

5。编写边缘案例的代码和错误处理 >您是在Python中提出API请求，但是您的代码无法处理请求失败的情况。您需要添加错误处理以使其更加健壮。

模板提示：“您可以在此[语言]函数中添加正确的错误处理吗？ [插入函数]”

示例提示：

<em>from collections import Counter

# Sample text input
text = """
This is a sample text. This text is meant to test word frequency.
Some words appear more than once, some words appear only once.
"""

# Convert to lowercase and split into words
words = text.lower().split()

# Count word occurrences
word_counts = Counter(words)

# Print results
for word, count in word_counts.items():
    print(f"{word}: {count}")</em>

“您可以在此Python函数中添加适当的错误处理吗？

> o3-mini的响应：

// Sample text input
let text = `
This is a sample text. This text is meant to test word frequency.
Some words appear more than once, some words appear only once.
`;

// Convert to lowercase and split into words
let words = text.toLowerCase().replace(/[^\w\s]/g, "").split(/\s+/);

// Count word occurrences
let wordCounts = new Map();

words.forEach(word => {
    wordCounts.set(word, (wordCounts.get(word) || 0) + 1);
});

// Print results
wordCounts.forEach((count, word) => {
    console.log(`${word}: ${count}`);
});

<em>import pandas as pd

# Sample data
data = {
    "Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
    "Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
    "Sales": ["00", "0", "0", "0", ""]  # Sales values contain a '$' sign
}

df = pd.DataFrame(data)

# Convert Sales column to float
df["Sales"] = df["Sales"].astype(float)  # ? This line throws a ValueError

# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()

print(total_sales)</em>

6。编写CI/CD管道配置

>让我们假设您的团队正在部署Node.js应用程序，并且已分配了设置自动化CI/CD管道的任务。您需要配置GitHub操作以运行测试并在将更改推到主分支时部署应用程序。这是一个简单的提示，您可以在O3-Mini上使用来设置部署管道。

>

模板提示：>“您可以使用[CI/CD工具：GitHub Actions，Jenkins等]生成[技术堆栈：React，Mongodb，Node.js等]的CI/CD管道配置，以运行测试和部署[github Actions，Jenkins等] 示例提示：

“您可以使用github操作为node.js项目生成CI/CD管道配置

> o3-mini的响应：

7。代码优化和性能改进

您是否曾经在Python功能正常工作但在大型数据集上缓慢运行的情况？如果这是完成工作的障碍，那么O3-Mini可以帮助您优化代码以提高执行效率。> >

>模板提示：

import pandas as pd

# Sample data
data = {
    "Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
    "Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
    "Sales": ["00", "0", "0", "0", ""]  # Sales values contain a '$' sign
}

df = pd.DataFrame(data)

# Convert Sales column to float after stripping '$'
df["Sales"] = df["Sales"].str.replace("$", "").astype(float)  # ✅ Fixed: Removed currency symbols

# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()

print(total_sales)

“您可以优化此代码以供性能吗？目前，它存在[提及效率低下]的问题，并且可以缓慢运行[提及方案]。 [插入代码]”

示例提示：

“您可以优化此Python代码的性能吗？目前，它在检查质数时效率低下，并且在搜索大范围内的素数（例如1至100,000）时会缓慢运行。

> o3-mini的响应：

代码的输出 ：

<em>from collections import Counter

# Sample text input
text = """
This is a sample text. This text is meant to test word frequency.
Some words appear more than once, some words appear only once.
"""

# Convert to lowercase and split into words
words = text.lower().split()

# Count word occurrences
word_counts = Counter(words)

# Print results
for word, count in word_counts.items():
    print(f"{word}: {count}")</em>

8。生成正则表达式（REGEX）

O3-Mini在代码中生成正则表达式非常有帮助。假设您正在为网站构建表单验证系统，并且需要一个正则模式来验证电子邮件地址。只需要求O3 Mini使用此提示来生成正则模式。

// Sample text input
let text = `
This is a sample text. This text is meant to test word frequency.
Some words appear more than once, some words appear only once.
`;

// Convert to lowercase and split into words
let words = text.toLowerCase().replace(/[^\w\s]/g, "").split(/\s+/);

// Count word occurrences
let wordCounts = new Map();

words.forEach(word => {
    wordCounts.set(word, (wordCounts.get(word) || 0) + 1);
});

// Print results
wordCounts.forEach((count, word) => {
    console.log(`${word}: ${count}`);
});

模板提示：“您能以[task]的语言]生成一个正则表达式？

示例提示：

“您可以在Python中生成一个正则模式以验证电子邮件地址吗？

> o3-mini的响应：

代码的输出

：

9。协助数据清洁和处理

>在分析熊猫中的客户销售数据时，您经常以多种格式遇到混乱的数据集，缺失值，重复条目和数据。在运行分析之前，在O3-Mini上使用以下提示是清洁数据的有效方法。

>

>模板提示：>“您能否帮助使用[编程语言和库]诸如[列表数据问题]诸如[列表数据问题]等问题吗？ [插入数据集]”

示例提示：

“您能否帮助使用python和pandas？

> o3-mini的响应：

<em>import pandas as pd

# Sample data
data = {
    "Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
    "Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
    "Sales": ["00", "0", "0", "0", ""]  # Sales values contain a '$' sign
}

df = pd.DataFrame(data)

# Convert Sales column to float
df["Sales"] = df["Sales"].astype(float)  # ? This line throws a ValueError

# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()

print(total_sales)</em>

代码的输出 ：

10。编写自动化的外壳脚本

>我敢肯定，当我说我们的许多工作本质上是重复性的时，您会同意我的看法 - 无论是经常部署应用程序还是备份文件。 O3-Mini可以通过编码来帮助您自动化它们，而不是每次手动运行这些命令。它可以根据您的要求编写您的shell脚本以自动化重复终端命令。

>

>>模板提示：“可以使用[特定工具或命令]写一个shell脚本以自动化[task]？ 示例提示：

“您可以编写一个shell脚本以自动备份目录（/home/home/user/documents），每天午夜使用cron？

> o3-mini的响应：

1️。 shell脚本（backup.sh）

＃定义源和目标目录

＃创建备份目录

import pandas as pd

# Sample data
data = {
    "Product": ["Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"],
    "Category": ["Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"],
    "Sales": ["00", "0", "0", "0", ""]  # Sales values contain a '$' sign
}

df = pd.DataFrame(data)

# Convert Sales column to float after stripping '$'
df["Sales"] = df["Sales"].str.replace("$", "").astype(float)  # ✅ Fixed: Removed currency symbols

# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")["Sales"].sum()

print(total_sales)

#copy文件保存属性

<em>from collections import Counter

# Sample text input
text = """
This is a sample text. This text is meant to test word frequency.
Some words appear more than once, some words appear only once.
"""

# Convert to lowercase and split into words
words = text.lower().split()

# Count word occurrences
word_counts = Counter(words)

# Print results
for word, count in word_counts.items():
    print(f"{word}: {count}")</em>

＃记录备份

// Sample text input
let text = `
This is a sample text. This text is meant to test word frequency.
Some words appear more than once, some words appear only once.
`;

// Convert to lowercase and split into words
let words = text.toLowerCase().replace(/[^\w\s]/g, "").split(/\s+/);

// Count word occurrences
let wordCounts = new Map();

words.forEach(word => {
    wordCounts.set(word, (wordCounts.get(word) || 0) + 1);
});

// Print results
wordCounts.forEach((count, word) => {
    console.log(`${word}: ${count}`);
});

2️。使脚本可执行

运行以下命令以提供脚本执行权限：>

<em>import sqlite3  

def update_user_balance(user_id, amount):  
    conn = sqlite3.connect("database.db")  
    cursor = conn.cursor()  
    
    current_balance = cursor.execute("SELECT balance FROM users WHERE id = ?", (user_id,)).fetchone()  
    
    if current_balance:  
        new_balance = current_balance[0] + amount  
        cursor.execute("UPDATE users SET balance = ? WHERE id = ?", (new_balance, user_id))  
        conn.commit()  
        conn.close()  
        return new_balance  
    else:  
        conn.close()  
        return None</em>

3️。与Cron

安排每日备份

打开crontab编辑器：

import sqlite3  

def update_user_balance(user_id, amount):  
    """
    Updates the balance of a user in the database.

    Parameters:
    user_id (int): The unique ID of the user whose balance needs to be updated.
    amount (float): The amount to add to (or subtract from) the user's balance.

    Returns:
    float: The updated balance if the user exists.
    None: If the user does not exist in the database.
    """
    
    # Connect to the SQLite database
    conn = sqlite3.connect("database.db")  
    cursor = conn.cursor()  
    
    # Fetch the current balance of the user
    current_balance = cursor.execute(
        "SELECT balance FROM users WHERE id = ?", (user_id,)
    ).fetchone()  
    
    if current_balance:  
        # Calculate the new balance
        new_balance = current_balance[0] + amount  
        
        # Update the user's balance in the database
        cursor.execute(
            "UPDATE users SET balance = ? WHERE id = ?", (new_balance, user_id)
        )  
        
        # Commit the transaction
        conn.commit()  
        
        # Close the connection
        conn.close()  
        
        return new_balance  # Return the updated balance
    else:  
        # Close the connection if user does not exist
        conn.close()  
        return None  # Return None if user ID is not found

在最后添加此行：

>

<em>import requests
response = requests.get("https://api.example.com/data")
data = response.json()</em>

这将安排脚本在午夜（00:00）每天运行。

>

结论

正如我们在本文中所拥有的那样，O3-Mini能够处理从调试复杂错误和优化代码以提高性能，编写CI/CD配置以及在语言之间转换代码的各种编码任务。在某种程度上，O3-Mini通过提供智能，高效和准确的解决方案来重新定义开发人员如何应对编码挑战。因此，请继续尝试这些提示，让O3 Mini帮助您更聪明，不要更努力！

>

常见问题

> Q1。是什么使O3-Mini比其他编码AI模型更好？ O3-Mini是OpenAI的编码和推理最先进的模型。在基准测试中，它优于诸如DeepSeek-R1和Claude 3.5之类的模型，使其成为开发人员的可靠选择。 O3-Mini可以帮助调试复杂错误吗？是的，O3-Mini可以分析错误消息，确定根本原因并建议对各种编程语言进行修复。上面的编码提示可以帮助您利用O3-Mini来完成这些任务。 O3-Mini是否支持多种编程语言？绝对地！ O3-Mini可以协助Python，JavaScript，Java，C，Rust，Go和更多语言。我可以使用O3-Mini生成完整的项目模板吗？是的，您可以要求O3-Mini生成项目的结构化模板，包括诸如烧瓶，Django，React和Node.js. > Q5之类的框架。 O3-Mini可以在语言之间转换代码吗？ O3-Mini在保持逻辑和功能的同时提供了高度准确的代码翻译，从而更容易适应不同的技术堆栈。 O3-Mini可以优化我的现有代码以获得更好的性能吗？是的，它可以分析您的代码并提出优化以提高速度，内存使用和效率。上面文章中给出的O3-MINI提示模板可以帮助您执行此类编码任务。 O3-Mini如何帮助编写清洁器和更可读的代码？它可以生成Docstrings，添加有意义的注释和重构代码，以使其更可读和可维护。 O3-Mini可以编写CI/CD配置吗？是的，它可以为GitHub Action，Jenkins和Gitlab CI/CD等工具生成CI/CD管道脚本。您可以使用上面在Chatgpt上给出的O3 Mini提示模板为此。

>

以上是10 O3米尼编码提示可以帮助您完成所有编码任务的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！