- ChatGPT 是一款 AI 工具,能協助開發者快速撰寫、除錯及優化程式碼,能處理像是產生樣板程式碼、解釋複雜邏輯,以及在 Python、Java、C++ 等語言中建議最佳實踐等任務。
- 雖然 ChatGPT 能有效加快開發速度,但在處理複雜程式時並不總是可靠,因為它可能產生錯誤、無法即時執行,也無法跨多個檔案追蹤大型程式碼庫。
- 開發者若能給予明確提示、要求解釋、驗證 AI 產生的程式碼,並將 ChatGPT 用於撰寫腳本或產生測試案例等重複性工作,將能獲得最佳成效。
現在開發者寫的程式碼比以往更多,但並非全都出自人手。像 ChatGPT 這類 AI 聊天機器人和程式助理,正成為軟體開發的標配,帶來更快的撰寫速度、即時除錯和優化解決方案。
有人認為 ChatGPT 是遊戲規則的改變者,能協助除錯並提升開發效率。但與真正能在複雜工作流程中自動運作的 AI agent 不同,ChatGPT 仍需仰賴使用者的輸入與監督。
本文將解析 ChatGPT 能與不能做什麼,實際檢驗它的程式能力。它只是個聰明的自動補全工具,還是能在 2025 年成為嚴肅開發的可靠夥伴?
ChatGPT 在程式開發上的能力
ChatGPT 是一款強大的人工智慧工具,可用於撰寫 C++、Java、Python 等程式語言的程式碼。它運用自然語言處理,理解使用者提出的問題,並產生對應的程式解決方案。
它最擅長產生樣板程式碼、除錯錯誤,以及解釋複雜邏輯。 它能自動化重複性的程式撰寫工作,讓開發者免於手動撰寫樣板碼。

它也是重構與優化的強大工具,讓開發者能提升效率、簡化邏輯,並套用最佳實踐,寫出更乾淨的程式碼。這些功能在 2024年10月加入 Canvas 後更為完善。
ChatGPT 產生的程式碼可靠嗎?
ChatGPT 能自動產生樣板程式碼,減少重複性工作的人力,為開發者節省時間。它能輕鬆處理簡單的程式需求,但在複雜開發時容易出現錯誤或效率不佳的結果。
雖然能加快開發流程,但其輸出並非總是可靠——人為審查仍是關鍵,必須在實作前進行修正、除錯與品質把關。
ChatGPT 能解決程式問題嗎?
ChatGPT 能協助解決程式問題,但其限制讓它在處理複雜任務時不夠可靠。雖然能快速給出答案,但因模型本身的限制,較難深入解決更複雜的問題。
ChatGPT 在解題上的不足之處:
- 知識截止: 無法掌握最新框架、函式庫與更新。
- 多檔案脈絡: 無法跨多個檔案或大型程式碼庫追蹤相依關係。
- 長期記憶: 在長時間互動中容易遺失脈絡,導致前後不一致。
- 無法執行或驗證: 只能產生程式碼,無法實際執行或驗證正確性。
- 邏輯與推理限制: 難以處理複雜演算法與系統層級決策。
ChatGPT 適合用於快速修正,但超出基本解題時仍需人工監督。
如何用 ChatGPT 寫程式
ChatGPT 是強大的程式助理,但要有效運用仍需遵循最佳做法。它能協助程式產生、除錯、優化、學習與自動化工作流程。以下是開發者善用 ChatGPT 的方法:
1. 有效率地產生程式碼
ChatGPT 能產生函式、API 端點、資料庫查詢等。想獲得最佳結果:
- 提示要具體——與其說 「寫一個登入功能」,不如問 「寫一個使用 bcrypt 和 JWT 驗證的安全 Python 登入功能。」
- 要求解釋——可問 「逐行解釋這個函式」,了解 AI 產生程式碼的邏輯。
- 反覆優化——接著問 「讓這個函式更有效率」 或 「用 Python 慣例重構這段程式碼。」
2. 除錯與修正錯誤
ChatGPT 能分析有問題的程式碼、提出修正建議,並解釋錯誤訊息。
- 提供完整錯誤訊息——AI 只有知道問題所在,才能有效除錯。
- 逐步除錯——先問 「這個函式哪裡有問題?」,再問 「要怎麼修正這個錯誤?」
- 驗證 AI 的修正——AI 可能會給出錯誤建議,務必自行測試回應內容。
3. 自動化重複性工作
開發者可利用 ChatGPT 產生檔案處理、資料處理及自動化流程的腳本。
- 請求 CLI 腳本——「寫一個 Bash 腳本,把資料夾內所有檔案重新命名。」
- 產生測試案例——「用 Jest 幫這個函式寫單元測試。」
- 建立 SQL 查詢——「產生一個 SQL 查詢,找出營收前十名的客戶。」
4. 理解與實作安全最佳實踐
AI 能協助開發者依循業界最佳實踐,撰寫更安全、更有保障的程式碼。
- 檢查漏洞——「這個函式有安全風險嗎?」
- 強化驗證——「為這個 API 實作 OAuth2 驗證。」
- 清理輸入資料——「如何防止這個查詢遭受 SQL 注入攻擊?」
5. 學習新技術與最佳實踐
ChatGPT 是隨時可用的家教,協助學習新程式語言、框架與函式庫。
- 理解新概念——「解釋 JavaScript 中 closure 的運作方式。」
- 取得語法範例——「示範如何用 FastAPI 建立 REST API。」
- 學習設計模式——「用 Python 舉例說明 Singleton 模式。」
用 ChatGPT 能做的酷炫程式相關事
ChatGPT 不再只是產生簡單程式片段,現在還有許多進階功能,大幅提升開發體驗。以下是幾種創新用法,讓你能更高階地運用 ChatGPT:
1. 部署專屬於特定程式需求的自訂 GPT 模型
開發者可以打造專屬於特定語言、框架或程式風格的 GPT 模型。這樣能確保專案遵循最佳實踐並維持一致性。
2. 運用 Canvas 功能進行互動式程式編輯
ChatGPT 的 Canvas 功能提供互動式環境,讓開發者能直接在聊天介面中產生、編輯與反覆調整程式碼。這種無縫整合讓開發流程更順暢,能即時修改並獲得回饋。
3. 運用進階推理模型解決複雜問題
OpenAI 的進階推理模型(如 o1、o3)專為處理複雜程式挑戰而設計。這些模型能提升邏輯一致性、降低錯誤,並為複雜演算法設計、除錯與系統架構提供高階解決方案。
4. 用 Mermaid.js 產生視覺化圖表
ChatGPT 能產生 Mermaid.js 圖表,協助視覺化系統架構、流程與演算法。這些圖示有助於規劃、解釋複雜系統,並提升對程式結構的理解。
5. 結合 DALL·E 產生 UI 草圖與設計概念
透過與 DALL·E 整合,ChatGPT 能協助開發者產生 UI 草圖、系統設計圖與概念美術。這對前端開發與專案規劃特別有幫助,能為程式專案提供視覺化脈絡。
該不該依賴 ChatGPT 來寫程式?
雖然 ChatGPT 無法完全取代人類開發者,但它能夠快速創建解決方案的潛力,意味著有些任務可能不再需要人為參與。這可能會導致某些技能需求的減少。
在程式編寫方面,ChatGPT 擅長產生樣板程式碼、發現模式並提出優化建議,速度相當驚人。它能簡化重複性工作,讓工程師能專注於更具策略性和創新性的任務。
隨著技術演進,能夠適應並引導這些工具的軟體工程師,將會決定未來應用及產業的發展方向。
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常見問題
1. ChatGPT 相較於人類開發者的主要限制是什麼?
ChatGPT 相較於人類開發者的主要限制在於缺乏深入推理能力、無法維持長期專案脈絡,以及沒有實際的程式開發經驗。它無法像資深開發者那樣做出架構決策或處理難以預測的邊緣案例。
2. ChatGPT 能否從我現有的程式碼庫學習,以提升建議品質?
ChatGPT 不會自動從您的程式碼庫學習,但您可以透過嵌入、客製化 GPT 或 API 等工具,提供相關檔案或脈絡,讓回答更貼合需求。這種脈絡化是暫時性的,並不會改變模型的訓練內容。
3. ChatGPT 是否支援冷門或小眾程式語言的編碼?
是的,ChatGPT 支援冷門或小眾程式語言的編碼,但輸出品質可能不穩定。它在 Python、JavaScript、Java 等主流語言的表現最佳,因為這些語言有較多訓練資料。
4. 有辦法針對特定技術堆疊或專案訓練或微調 ChatGPT 嗎?
可以,您可以透過 OpenAI 的 API 微調 GPT 模型,或使用客製化 GPT 及函式呼叫等工具,讓模型更貼合您的技術堆疊或商業邏輯。不過,微調需要精心整理的訓練資料,且無法立即完成。
5. 團隊可以在程式碼審查或衝刺規劃時,實時協作使用 ChatGPT 嗎?
ChatGPT 不支援原生即時協作,但團隊可以將它整合到 Slack、GitHub 或 Notion 等平台,協助非同步的程式碼審查與規劃。若需即時協作,有些團隊會透過 Botpress 等工具嵌入代理人來實現。





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