Sejauh mana kehebatan ChatGPT dalam menulis kod?

Pembangun kini menulis lebih banyak kod berbanding sebelum ini, tetapi bukan semuanya ditulis oleh manusia. Chatbot AI dan pembantu pengekodan seperti ChatGPT semakin menjadi keperluan dalam pembangunan perisian, menjanjikan pengekodan lebih pantas, penyahpepijatan segera, dan penyelesaian yang dioptimumkan.

Ada yang mengatakan ChatGPT mengubah permainan, menyahpepijat kod dan menjadikan pembangunan lebih cekap. Namun, tidak seperti agen AI sebenar yang boleh beroperasi secara autonomi dalam aliran kerja yang kompleks, ChatGPT masih memerlukan input dan pemantauan pengguna.

Artikel ini mengupas apa yang ChatGPT boleh dan tidak boleh lakukan, menguji keupayaan pengekodannya. Adakah ia sekadar pelengkap pintar, atau boleh dipercayai untuk pembangunan serius pada tahun 2025?

Apa yang ChatGPT Boleh Lakukan dalam Pengekodan

ChatGPT ialah alat kecerdasan buatan yang berkuasa untuk menulis kod dalam bahasa pengaturcaraan seperti C++, Java, dan Python. Ia menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi untuk memahami soalan pengguna dan kemudian menjana kod dengan penyelesaian.

Ia paling bagus untuk menjana kod asas, menyahpepijat ralat, dan menerangkan logik yang rumit. Ia mengautomasikan tugas pengekodan berulang, membebaskan pembangun daripada menulis kod asas.

Ia merupakan alat berkuasa untuk penstrukturan semula dan pengoptimuman, membolehkan pembangun meningkatkan kecekapan, memudahkan logik, dan mengaplikasikan amalan terbaik untuk kod yang lebih kemas. Ciri-ciri ini bertambah baik dengan penambahan Canvas pada Oktober 2024.

Adakah Kod ChatGPT Boleh Dipercayai?

ChatGPT boleh menjimatkan masa pembangun dengan menjana kod asas, mengurangkan usaha manual untuk tugas berulang. Ia mudah mengendalikan penyelesaian kod yang ringkas tetapi menghadapi kesukaran dengan pengaturcaraan kompleks, kadang-kadang menghasilkan keputusan yang salah atau tidak cekap.

Walaupun ia mempercepatkan pembangunan, hasilnya tidak sentiasa boleh dipercayai—pemantauan manusia sangat penting untuk memperhalusi, menyahpepijat, dan memastikan kualiti kod sebelum dilaksanakan.

Bolehkah ChatGPT Menyelesaikan Masalah Pengekodan?

ChatGPT boleh membantu dalam masalah pengekodan, tetapi kekurangannya menjadikannya tidak boleh diharap untuk tugas yang kompleks. Walaupun ia memberi jawapan pantas, ia sukar menyelesaikan masalah yang lebih mendalam kerana batasan modelnya.

Kekurangan ChatGPT dalam Penyelesaian Masalah:

• Had Pengetahuan: Tidak mengetahui rangka kerja, pustaka, dan kemas kini terkini.
• Konteks Berbilang Fail: Tidak dapat menjejak kebergantungan merentasi banyak fail atau kod asas yang besar.
• Memori Jangka Panjang: Kehilangan konteks dalam interaksi yang panjang, menyebabkan ketidakselarasan.
• Tiada Pelaksanaan atau Pengesahan: Menjana kod tetapi tidak boleh menjalankan atau mengesahkan ketepatannya.
• Had Logik dan Penaakulan: Sukar dengan kerumitan algoritma dan keputusan di peringkat sistem.

Walaupun ChatGPT bagus untuk pembaikan pantas, ia memerlukan pemantauan manusia untuk apa-apa di luar penyelesaian masalah asas.

Cara Menulis Kod dengan ChatGPT

ChatGPT ialah pembantu pengekodan yang berkuasa, tetapi penggunaannya secara berkesan memerlukan amalan terbaik. Ia boleh membantu dalam penjanaan kod, penyahpepijatan, pengoptimuman, pembelajaran, dan automasi aliran kerja. Berikut cara pembangun boleh memanfaatkan ChatGPT sepenuhnya.

1. Menjana Kod dengan Cekap

ChatGPT boleh mencipta fungsi, titik akhir API, pertanyaan pangkalan data, dan banyak lagi. Untuk hasil terbaik:

• Guna arahan yang spesifik – Daripada “Tulis fungsi log masuk,” minta “Tulis fungsi log masuk Python yang selamat menggunakan bcrypt dan pengesahan JWT.”
• Minta penjelasan – Tanyakan “Terangkan fungsi ini baris demi baris” untuk memahami logik di sebalik kod AI.
• Ulang dan perhalusi – Susuli dengan “Jadikan fungsi ini lebih cekap” atau “Struktur semula menggunakan konvensyen Pythonic.”

2. Menyahpepijat dan Membetulkan Ralat

ChatGPT boleh menganalisis kod yang rosak, mencadangkan pembetulan, dan menerangkan mesej ralat.

• Beri mesej ralat penuh – AI hanya boleh menyahpepijat dengan berkesan jika ia tahu apa masalahnya.
• Gunakan penyahpepijatan langkah demi langkah – Tanyakan “Apa masalah dengan fungsi ini?” diikuti “Bagaimana saya boleh membetulkan ralat ini?”
• Sahkan pembetulan AI – AI boleh memberi cadangan yang salah, jadi sentiasa uji jawapannya.

3. Automasi Tugas Berulang

Pembangun boleh menggunakan ChatGPT untuk menjana skrip bagi pengendalian fail, pemprosesan data, dan aliran kerja automasi.

• Minta skrip CLI – “Tulis skrip Bash untuk menamakan semula semua fail dalam folder.”
• Jana kes ujian – “Tulis ujian unit untuk fungsi ini menggunakan Jest.”
• Cipta pertanyaan SQL – “Jana pertanyaan SQL untuk mendapatkan 10 pelanggan teratas mengikut hasil.”

4. Memahami dan Melaksanakan Amalan Terbaik Keselamatan

AI boleh membantu pembangun menulis kod yang lebih selamat dan terjamin dengan mengikuti amalan terbaik industri.

• Periksa kerentanan – “Adakah fungsi ini mempunyai risiko keselamatan?”
• Perbaiki pengesahan – “Laksanakan pengesahan OAuth2 untuk API ini.”
• Sanitasi input – “Bagaimana saya boleh mengelakkan suntikan SQL dalam pertanyaan ini?”

5. Belajar Teknologi dan Amalan Terbaik Baharu

ChatGPT ialah tutor atas permintaan untuk mempelajari bahasa pengaturcaraan, rangka kerja, dan pustaka baharu.

• Fahami konsep baharu – “Terangkan bagaimana closure berfungsi dalam JavaScript.”
• Dapatkan contoh sintaks – “Tunjukkan cara mencipta REST API dalam FastAPI.”
• Belajar corak reka bentuk – “Terangkan corak Singleton dengan contoh dalam Python.”

Perkara Menarik Anda Boleh Lakukan Dengan Chatgpt dalam Pengekodan

ChatGPT kini bukan sekadar menjana potongan kod ringkas; ia menawarkan ciri lanjutan yang meningkatkan pengalaman pengekodan. Berikut beberapa cara inovatif untuk memanfaatkan ChatGPT bagi tugas pengekodan yang lebih canggih:

1. Gunakan Model GPT Tersuai untuk Keperluan Pengaturcaraan Spesifik

Pembangun boleh mencipta model GPT tersuai mengikut bahasa pengaturcaraan, rangka kerja, atau gaya kod tertentu. Penyesuaian ini memastikan pematuhan kepada amalan terbaik dan konsistensi dalam projek.

2. Manfaatkan Ciri Canvas untuk Penyuntingan Kod Interaktif

Ciri Canvas dalam ChatGPT menyediakan persekitaran interaktif di mana pembangun boleh menjana, menyunting, dan mengubah kod secara langsung dalam antara muka chat. Integrasi ini memudahkan proses pembangunan dengan membolehkan pengubahsuaian masa nyata dan maklum balas segera.

3. Gunakan Model Penaakulan Lanjutan untuk Penyelesaian Masalah Kompleks

Model penaakulan lanjutan OpenAI seperti o1 dan o3 direka untuk menangani cabaran pengekodan yang rumit. Model ini meningkatkan konsistensi logik, mengurangkan ralat, dan menyediakan penyelesaian canggih untuk reka bentuk algoritma kompleks, penyahpepijatan, dan panduan seni bina sistem.

4. Jana Representasi Visual dengan Mermaid.js

ChatGPT boleh menghasilkan diagram Mermaid.js untuk menggambarkan seni bina sistem, aliran kerja, dan algoritma. Bantuan visual ini membantu dalam perancangan, penerangan sistem kompleks, dan meningkatkan pemahaman struktur kod.

5. Cipta Lakaran UI dan Konsep Reka Bentuk dengan Integrasi DALL·E

Dengan integrasi DALL·E, ChatGPT membolehkan pembangun menjana kandungan visual seperti lakaran UI, diagram reka bentuk sistem, dan seni konsep. Ciri ini sangat berguna untuk pembangunan bahagian hadapan dan perancangan projek, memberikan konteks visual kepada projek pengekodan.

Perlukah Anda Bergantung pada ChatGPT untuk Pengekodan?

Walaupun ChatGPT tidak dapat sepenuhnya menggantikan pembangun manusia, potensinya untuk mencipta penyelesaian dengan pantas bermakna sesetengah tugasan mungkin tidak lagi memerlukan campur tangan manusia. Ini berkemungkinan boleh mengurangkan permintaan terhadap set kemahiran tertentu.

Dalam pengekodan, ChatGPT sangat cekap menghasilkan kod asas, mengenal pasti corak, dan mencadangkan penambahbaikan dengan pantas. Ia memudahkan tugas berulang, membolehkan jurutera memberi tumpuan kepada tanggungjawab yang lebih strategik dan inovatif.

Apabila teknologi ini berkembang, jurutera perisian yang menyesuaikan diri dan membimbing alat ini akan membentuk aplikasi masa depan serta impaknya terhadap industri.

Gunakan model OpenAI dalam Saluran Paip DevOps

Manfaatkan AI yang sama yang menggerakkan ChatGPT untuk membina automasi berasaskan chat dan biarkan pembangun anda mempercepatkan kitaran pembangunan mereka.

Dengan Botpress, anda boleh mengintegrasikan model OpenAI dengan lancar, menyatukan alat DevOps anda—seperti Jira, GitHub, Slack, dan REST API—dan bekerjasama dengan pasukan anda secara masa nyata.

Dengan menyerahkan tugas berulang atau memakan masa kepada AI, pembangun anda boleh memberi tumpuan kepada aspek kejuruteraan perisian yang lebih kreatif dan kompleks.

Mulakan hari ini—percuma.

Soalan Lazim

1. Apakah batasan utama ChatGPT berbanding pembangun manusia?

Batasan utama ChatGPT berbanding pembangun manusia ialah kekurangan penaakulan mendalam, ketidakupayaan mengekalkan konteks projek jangka panjang, dan ketiadaan pengalaman sebenar dalam pengekodan. Ia tidak boleh membuat keputusan seni bina atau menyahpepijat kes-kes tepi yang tidak dijangka seperti pembangun berpengalaman.

2. Bolehkah ChatGPT belajar daripada kod sedia ada saya untuk memperbaiki cadangannya?

ChatGPT tidak secara automatik belajar daripada kod sedia ada anda, tetapi anda boleh menyediakan fail atau konteks berkaitan menggunakan alat seperti embedding, GPT tersuai, atau API untuk menjadikan jawapannya lebih relevan. Konteks ini bersifat sementara dan tidak mengubah latihan model.

3. Adakah ChatGPT menyokong pengekodan dalam bahasa pengaturcaraan yang kurang popular atau khusus?

Ya, ChatGPT menyokong pengekodan dalam bahasa pengaturcaraan yang kurang popular atau khusus, tetapi kualiti hasilnya mungkin tidak konsisten. Ia berfungsi paling baik dengan bahasa yang digunakan secara meluas seperti Python, JavaScript, dan Java kerana lebih banyak data latihan tersedia.

4. Adakah terdapat cara untuk melatih atau menyesuaikan ChatGPT untuk teknologi atau projek tertentu?

Ya, anda boleh melaras model GPT menggunakan API OpenAI atau menggunakan alat seperti GPT tersuai dan pemanggilan fungsi untuk menyelaraskan model dengan tumpukan teknologi atau logik perniagaan anda. Namun, pelarasan memerlukan data latihan yang dikurasi dan tidak berlaku serta-merta.

5. Bolehkah pasukan menggunakan ChatGPT secara kolaboratif dalam masa nyata semasa semakan kod atau perancangan sprint?

ChatGPT tidak menyokong kolaborasi masa nyata secara asli, tetapi pasukan boleh mengintegrasikannya ke dalam platform seperti Slack, GitHub, atau Notion untuk membantu semakan kod dan perancangan secara tidak serentak. Untuk kolaborasi langsung, sesetengah pasukan menggunakan ejen terbenam melalui alat seperti Botpress.