Jak dobrze ChatGPT radzi sobie z pisaniem kodu?

Programiści piszą dziś więcej kodu niż kiedykolwiek, ale nie wszystko powstaje ręcznie. Chatboty AI i asystenci programowania, tacy jak ChatGPT, stają się standardem w branży, oferując szybsze pisanie kodu, natychmiastowe debugowanie i zoptymalizowane rozwiązania.

Niektórzy twierdzą, że ChatGPT to przełom, który usprawnia debugowanie i zwiększa efektywność pracy. Jednak w przeciwieństwie do prawdziwego agenta AI, który działa samodzielnie w złożonych procesach, ChatGPT nadal wymaga poleceń i nadzoru użytkownika.

W tym artykule sprawdzamy, co ChatGPT potrafi, a czego nie, testując jego możliwości programistyczne. Czy to tylko sprytne autouzupełnianie, czy można na nim polegać przy poważnych projektach w 2025 roku?

Co potrafi ChatGPT w programowaniu

ChatGPT to zaawansowane narzędzie sztucznej inteligencji, które można wykorzystać do pisania kodu w językach takich jak C++, Java czy Python. Dzięki przetwarzaniu języka naturalnego rozumie pytania użytkowników i generuje fragmenty kodu z rozwiązaniami.

Najlepiej sprawdza się przy generowaniu szablonowego kodu, wyszukiwaniu błędów i wyjaśnianiu złożonej logiki. Automatyzuje powtarzalne zadania programistyczne, odciążając deweloperów od pisania rutynowych fragmentów.

To skuteczne narzędzie do refaktoryzacji i optymalizacji, pozwalające poprawić wydajność, uprościć logikę i wdrożyć najlepsze praktyki dla czytelniejszego kodu. Te możliwości zostały rozszerzone wraz z wprowadzeniem Canvas w październiku 2024 roku.

Czy kod generowany przez ChatGPT jest niezawodny?

ChatGPT pozwala zaoszczędzić czas, generując szablonowy kod i ograniczając ręczną pracę przy powtarzalnych zadaniach. Dobrze radzi sobie z prostymi rozwiązaniami, ale przy bardziej złożonych problemach może tworzyć błędny lub nieefektywny kod.

Choć przyspiesza pracę, jego wyniki nie zawsze są pewne—niezbędny jest nadzór człowieka w celu dopracowania, debugowania i zapewnienia jakości kodu przed wdrożeniem.

Czy ChatGPT rozwiązuje problemy programistyczne?

ChatGPT może pomagać w rozwiązywaniu problemów z kodem, ale jego ograniczenia sprawiają, że nie jest niezawodny przy złożonych zadaniach. Oferuje szybkie odpowiedzi, lecz trudniej radzi sobie z głębszą analizą ze względu na ograniczenia modelu.

Gdzie ChatGPT nie daje sobie rady w rozwiązywaniu problemów:

• Data ograniczenia wiedzy: Nie zna najnowszych frameworków, bibliotek i aktualizacji.
• Kontekst wielu plików: Nie śledzi zależności między wieloma plikami ani dużymi projektami.
• Pamięć długoterminowa: Traci kontekst podczas dłuższych rozmów, co prowadzi do niespójności.
• Brak wykonania i weryfikacji: Generuje kod, ale nie uruchamia go ani nie sprawdza poprawności.
• Ograniczenia w logice i rozumowaniu: Ma trudności ze złożonymi algorytmami i decyzjami na poziomie całego systemu.

ChatGPT świetnie sprawdza się przy szybkich poprawkach, ale przy bardziej złożonych problemach wymaga nadzoru człowieka.

Jak programować z ChatGPT

ChatGPT to potężny asystent programowania, ale skuteczne korzystanie z niego wymaga stosowania dobrych praktyk. Może pomóc w generowaniu kodu, debugowaniu, optymalizacji, nauce i automatyzacji pracy. Oto jak deweloperzy mogą najlepiej wykorzystać ChatGPT.

1. Efektywne generowanie kodu

ChatGPT może tworzyć funkcje, endpointy API, zapytania do bazy danych i wiele więcej. Aby uzyskać najlepsze efekty:

• Bądź precyzyjny w poleceniach – Zamiast „Napisz funkcję logowania” poproś „Napisz bezpieczną funkcję logowania w Pythonie z użyciem bcrypt i JWT.”
• Proś o wyjaśnienia – Zapytaj „Wyjaśnij tę funkcję linia po linii”, aby zrozumieć logikę kodu wygenerowanego przez AI.
• Iteruj i poprawiaj – Kontynuuj pytaniem „Uczyń tę funkcję bardziej wydajną” lub „Zrefaktoruj to zgodnie z konwencjami Pythona.”

2. Debugowanie i naprawa błędów

ChatGPT może analizować nieprawidłowy kod, sugerować poprawki i wyjaśniać komunikaty o błędach.

• Podaj pełny komunikat o błędzie – AI skutecznie debugguje tylko wtedy, gdy zna szczegóły problemu.
• Stosuj debugowanie krok po kroku – Zapytaj „Co jest nie tak z tą funkcją?”, a następnie „Jak naprawić ten błąd?”
• Weryfikuj poprawki AI – AI może zaproponować błędne rozwiązania, dlatego zawsze testuj jego odpowiedzi.

3. Automatyzacja powtarzalnych zadań

Programiści mogą używać ChatGPT do generowania skryptów do obsługi plików, przetwarzania danych i automatyzacji pracy.

• Poproś o skrypty CLI – „Napisz skrypt Bash do zmiany nazw wszystkich plików w folderze.”
• Generuj przypadki testowe – „Napisz testy jednostkowe do tej funkcji w Jest.”
• Twórz zapytania SQL – „Wygeneruj zapytanie SQL pobierające 10 najlepszych klientów według przychodu.”

4. Zrozumienie i wdrażanie zasad bezpieczeństwa

AI może pomóc programistom pisać bezpieczniejszy kod, stosując branżowe standardy.

• Sprawdzaj podatności – „Czy ta funkcja ma jakieś zagrożenia bezpieczeństwa?”
• Ulepszaj uwierzytelnianie – „Zaimplementuj uwierzytelnianie OAuth2 dla tego API.”
• Sanityzuj dane wejściowe – „Jak zapobiec SQL injection w tym zapytaniu?”

5. Nauka nowych technologii i najlepszych praktyk

ChatGPT to podręczny nauczyciel do nauki nowych języków programowania, frameworków i bibliotek.

• Poznawaj nowe pojęcia – „Wyjaśnij, jak działają domknięcia w JavaScript.”
• Pytaj o przykłady składni – „Pokaż, jak stworzyć REST API w FastAPI.”
• Poznawaj wzorce projektowe – „Wyjaśnij wzorzec Singleton na przykładzie w Pythonie.”

Ciekawe rzeczy, które możesz zrobić z ChatGPT w programowaniu

ChatGPT to już nie tylko proste fragmenty kodu; oferuje zaawansowane funkcje, które znacząco usprawniają pracę programisty. Oto kilka innowacyjnych sposobów wykorzystania ChatGPT do bardziej zaawansowanych zadań:

1. Wdrażanie własnych modeli GPT do konkretnych potrzeb programistycznych

Programiści mogą tworzyć własne modele GPT dostosowane do wybranych języków, frameworków czy stylów kodowania. Taka personalizacja zapewnia zgodność z najlepszymi praktykami i spójność w projektach.

2. Korzystanie z funkcji Canvas do interaktywnej edycji kodu

Funkcja Canvas w ChatGPT umożliwia interaktywną pracę nad kodem bezpośrednio w oknie czatu – generowanie, edycję i iterację. To usprawnia proces programowania dzięki natychmiastowym poprawkom i szybkiemu feedbackowi.

3. Wykorzystanie zaawansowanych modeli rozumowania do trudnych problemów

Zaawansowane modele rozumowania OpenAI, takie jak o1 i o3, są stworzone do rozwiązywania skomplikowanych wyzwań programistycznych. Modele te poprawiają spójność logiczną, ograniczają błędy i oferują zaawansowane rozwiązania w projektowaniu algorytmów, debugowaniu i architekturze systemów.

4. Generowanie wizualizacji z Mermaid.js

ChatGPT potrafi tworzyć diagramy Mermaid.js do wizualizacji architektury systemów, przepływów pracy czy algorytmów. Takie wizualizacje pomagają w planowaniu, tłumaczeniu złożonych systemów i lepszym zrozumieniu struktury kodu.

5. Tworzenie makiet UI i koncepcji projektowych dzięki integracji z DALL·E

Dzięki integracji z DALL·E ChatGPT pozwala generować grafiki, takie jak makiety interfejsów, diagramy projektowe czy koncepcje wizualne. To szczególnie przydatne w frontendzie i planowaniu projektów, zapewniając wizualny kontekst dla kodu.

Czy warto polegać na ChatGPT w programowaniu?

Chociaż ChatGPT nie jest w stanie całkowicie zastąpić programistów, jego możliwości szybkiego tworzenia rozwiązań sprawiają, że niektóre zadania mogą już nie wymagać udziału człowieka. Może to potencjalnie prowadzić do mniejszego zapotrzebowania na niektóre umiejętności.

W programowaniu ChatGPT świetnie radzi sobie z generowaniem szablonowego kodu, wykrywaniem wzorców i proponowaniem optymalizacji w imponującym tempie. Usprawnia powtarzalne zadania, pozwalając inżynierom skupić się na bardziej strategicznych i innowacyjnych działaniach.

Wraz z rozwojem technologii, to inżynierowie oprogramowania, którzy potrafią się dostosować i kierować tymi narzędziami, będą kształtować ich przyszłe zastosowania i wpływ na branżę.

Wdrażaj modele OpenAI w pipeline’ach DevOps

Wykorzystaj tę samą sztuczną inteligencję, która napędza ChatGPT, aby budować automatyzacje oparte na czacie i umożliwić programistom przyspieszenie cykli rozwojowych.

Dzięki Botpress możesz płynnie integrować modele OpenAI, łączyć swoje narzędzia DevOps—takie jak Jira, GitHub, Slack i REST API—i współpracować z zespołem w czasie rzeczywistym.

Przekazując powtarzalne lub czasochłonne zadania AI, programiści mogą skupić się na bardziej kreatywnych i złożonych aspektach inżynierii oprogramowania.

Rozpocznij już dziś — to nic nie kosztuje.

Najczęstsze pytania

1. Jakie są główne ograniczenia ChatGPT w porównaniu z programistą?

Główne ograniczenia ChatGPT w porównaniu z programistą to brak głębokiego rozumowania, nieumiejętność utrzymania kontekstu długoterminowego projektu oraz brak praktycznego doświadczenia w kodowaniu. Nie podejmuje decyzji architektonicznych ani nie rozwiązuje nieprzewidywalnych przypadków brzegowych tak jak doświadczony programista.

2. Czy ChatGPT może uczyć się na podstawie mojego obecnego kodu, aby poprawić swoje sugestie?

ChatGPT nie uczy się automatycznie na podstawie Twojego kodu, ale możesz dostarczyć odpowiednie pliki lub kontekst, korzystając z narzędzi takich jak embeddingi, własne GPT lub API, aby odpowiedzi były bardziej dopasowane. To dostosowanie jest tymczasowe i nie wpływa na trening modelu.

3. Czy ChatGPT obsługuje programowanie w niszowych lub mniej popularnych językach?

Tak, ChatGPT obsługuje programowanie w niszowych lub mniej popularnych językach, ale jakość wyników może być nierówna. Najlepiej sprawdza się w popularnych językach, takich jak Python, JavaScript czy Java, które mają więcej danych treningowych.

4. Czy można wytrenować lub dostroić ChatGPT pod konkretny stack technologiczny lub projekt?

Tak, możesz dostroić modele GPT za pomocą API OpenAI lub użyć narzędzi takich jak własne GPT i wywoływanie funkcji, aby dopasować model do swojego stacku technologicznego lub logiki biznesowej. Jednak dostrajanie wymaga odpowiednio przygotowanych danych treningowych i nie jest natychmiastowe.

5. Czy zespoły mogą korzystać z ChatGPT wspólnie w czasie rzeczywistym podczas przeglądów kodu lub planowania sprintu?

ChatGPT nie obsługuje natywnej współpracy w czasie rzeczywistym, ale zespoły mogą integrować go z platformami takimi jak Slack, GitHub czy Notion, aby wspierał przeglądy kodu i planowanie asynchronicznie. Do współpracy na żywo niektóre zespoły korzystają z osadzonych agentów za pomocą narzędzi takich jak Botpress.