chatGPT を使用して「コード」の能力を向上させるにはどうすればよいですか?
ChatGPTとは何ですか、これ以上紹介する必要はありません。誰もがテキスト分野でその強さを目にしたことがあると思います. 現在の効果はまだプロのテキストワーカーに匹敵するものではありませんが、そのテキスト能力はほとんどの一般人を上回っています. 主な理由は、非常に安価であり、多くのテキストを使用できることですtext 関連する作業員は震えました。ただし、今日はテキスト機能ではなく、コード機能について説明します。
2 か月間使用した後、ChatGPT はまだプログラマーの代わりにならないことがわかりました。特に、重いビジネス プログラミング シナリオなど、強力なコンテキストのプログラミング シナリオでは顕著です。ただし、一部のより一般的なプログラミング シナリオでは、その機能は許容されます。要約すると、私たちプログラマーは、ChatGPT が仕事を奪うことについてあまり心配する必要はありませんが、ChatGPT を使用してプログラミング関連の作業を完了し、作業効率を大幅に向上させるツールとして使用できます。 ChatGPT のいくつかのシーンを使用して、私が要約できることをまとめました。皆さんの役に立てば幸いです。
コードレビュー (CodeReview)
ChatGPT を使用して既存のコードの CodeReview を実行し、問題を早期に検出できます。ChatGPT は構文エラー、コード スタイルの問題、潜在的なバグ、パフォーマンスの問題などを検出できます
。ただし、ChatGPT はプロのコード レビュー ツールや経験豊富な開発者ほど包括的かつ正確にコードをチェックできない可能性があることに注意してください。も発生します。したがって、実際のアプリケーションでは、他のコード レビュー ツールや手動レビューと組み合わせて、補助ツールとしてのみ使用することをお勧めします。
参照プロンプト:
请对以下代码进行CodeReview，指出代码中可能存在的问题，包括但不仅限于代码风格、潜在bug、性能问题、代码可读性、代码安全性等问题。
コードの最適化
コードレビューが十分ではないと思われる場合は、ChatGPT にコード全体の最適化と書き直しを直接支援させることができます。もちろん、最適化の理由を返すよう ChatGPT に依頼することもできます。ただし、コードレビューと同じ問題に注意する必要があります。ChatGPT はプロのプログラマーのように動作することはできません。それでも、補助ツールとして使用し、得られる結果を参照し、コードを最適化することをお勧めします。専門家の提案と組み合わせる。
参照プロンプト:
请在保持原有代码逻辑的情况下优化下以下代码，尽可能提升代码的可读性、可维护性、性能……，并给出优化的理由。
備考: ChatGPT のコードレビューとコード最適化のレベルは基本的に上級エンジニアのレベルと同等ですが、この分野の上級エンジニアや専門家にはまだ遠く及ばないため、個人的には若手エンジニアに ChatGPT を使用して自分のコードを最適化することをお勧めします。ところで、コード命令をアップグレードする方法を学びましょう。
コードの解釈
プログラマは、日常の作業の大部分を古いコード、特に他の人が書いたコメントされていないコードの保守に費やします。ロジックを変更する必要がある場合は、元のコードを理解する必要があり、これは非常に骨の折れる作業です。このとき、コードを ChatGPT に渡して、コード解釈の生成を支援させることができます。これにより、コードを理解する負担をある程度軽減できます。
参照プロンプト:
请解释以下代码的逻辑，请在代码中合适的地方增加注释。
解決策を提供する
日々の仕事の中で、特に初心者プログラマにとっては、どのようにプログラミングすればよいかわからない問題に遭遇することがよくありますが、そのような問題は数多くあります。提案と解決策。この種の問題に対する具体的なプロンプトはありませんが、例を示します。
最近、運用環境でオンラインの問題が発生しました。データ量の増加により、同じデバイスの Kafka メッセージが複数のマシンで同時に消費され、データのステータスが正しくなくなる可能性があります。現時点では、 ChatGPT に問題を解決するための提案をいくつか教えてもらいます。この質問に対する ChatGPT の答えは次のとおりです。ChatGPT を使用して解決
できるプログラミングの問題は数多くあります。また、いくつかの小さな例もあります。たとえば、複数間の情報同期の問題を解決する方法などです。スレッド、コードにキャッシュを追加する方法、Java のオープン ソース パッケージ 直接使用できる不変のコレクション クラスはありますか? ?
コード生成
一部の質問については、ChatGPT は関連するコードを実際に直接生成でき、生成されたコードの命令も利用できます。例えば、先週ChatGPTを使って分散ロックのアノテーションコードを生成しましたが、使い勝手はかなり高いです。
全体の文脈は長すぎるので、全文は投稿しません。分散ロック アノテーションの問題については、ChatGPT はアノテーション インターフェイス コードだけでなく、完全なアスペクト実装コード、さらには特定の使用例も提供しており、完全なデモは数分で実行できます。
備考: ChatGPT に分散ロックについて何度か質問しましたが、答えは毎回微妙に異なり、一部のコードには問題があり、自分で特定する必要があります。つまり、現時点では ChatGPT の回答を信頼することはお勧めできません。独自のスクリーニングを行う必要があります。
ChatGPT を使用して特定のコード部分の単体テストを生成するなど、ChatGPT を使用するのに非常に実用的なコード シナリオもいくつかあります。さまざまなデータ ケースを考慮することはできませんが、少なくとも 1 つのテストの基本的なコードを作成するのに役立ち、他のデータを改善するだけで十分です。
設計パターンとアーキテクチャの推奨事項
上記の例の一部は、コードと実装のレベルで ChatGPT を上手に活用する方法を示していますが、実際には、ChatGPT は、コード設計やアーキテクチャ設計など、より高いレベルでいくつかの提案を提供することもできます。たとえば、現在、私たちのシステムで問題が発生しています。これは単一のアプリケーションであるため、http サービス、kafka コンシューマ、およびスケジュールされたタスクがその上で実行されており、異なるタスクが相互にリソースを占有する可能性があります。そのため、私たちは、現時点では、ChatGPT からアドバイスを求めることができます。
ChatGPTの回答から判断すると、それでもかなり価値があります。
新しい知識を学ぶ
あなたが特定の分野の上級エンジニアであれば、ChatGPT はこの点では間違いなくあなたほど強力ではないと確信していますが、その知識の範囲の広さは間違いなくあなたの手の届かないところにあります。特定の分野で 90 点を達成する人もいるかもしれませんが、ChatGPT はほとんどの分野で 60 点以上を達成することができ、私たちだけではほとんどの分野で 10 点と 20 点しか達成できない可能性があります。そのため、ChatGPT は、あなたが学びたい分野の学習に役立ちます。は馴染みがありません。
非常に簡単な例を挙げると、私はバックエンドエンジニアです。Java のレベルは 90 点かもしれませんが、フロントエンドのコードは理解できませんが、理解できます。レベルは 10 点か 20 点くらいです。ポイント。しかし、ChatGPT の助けを借りて、Electron を使用して ChatGPT デスクトップ クライアントを作成しました。このような例は本当に無数にありますが、学ぶ意欲があれば、ChatGPT は何でも教えてくれます。
備考: ChatGPT トレーニング データは適時性があるため、あまり新しい情報を提供することができず、ランダムに編集される場合があります。スクリーニングに注意してください。
要約する
ChatGPTが流行り始めた頃、某上司が「○年以内にプログラマーの○％がChatGPTに置き換わる」と豪語したのを今でも覚えていますが、最近では同様の発言はかなり減りましたが、個人的にはそこまで大げさではないと思っています、ただし、特に技術レベルが低いもの (単純な CURD など) の一部を置き換えるのは間違いありません。しかし、ChatGPT の使い方を上手に学ぶ限り、ChatGPT に取って代わられることはありません。最後に、ケビン・ケリーが少し前に csdn のインタビューで言った一文を添付しますAI は人間のスキルの 90% を置き換え、残りの 10% を増幅します。