- ChatGPT 是一款人工智能工具，可以幫助開發人員快速編寫、除錯和優化程式碼，處理的任務包括生成模板程式碼、解釋複雜邏輯，以及建議 Python、Java 和 C++ 等語言的最佳實踐。
- 雖然ChatGPT 在加快開發速度方面非常強大，但對於複雜的程式設計而言並不總是可靠的，因為它可能會產生錯誤、缺乏即時執行，而且無法追蹤跨越多個檔案的大型程式碼。
- 開發人員可以透過給予特定提示、要求解釋、驗證 AI 生成的程式碼，以及使用ChatGPT 進行撰寫腳本或產生測試案例等重複性工作，獲得最佳效果。
開發人員正在撰寫比以往更多的程式碼，但並非所有程式碼都是由人類撰寫的。AI 聊天機器人和編碼助手（如ChatGPT 正成為軟體開發的中流砥柱，有望加快編碼速度、即時除錯和優化解決方案。
有人說ChatGPT 能改變遊戲規則，除錯程式碼，讓開發更有效率。但ChatGPT 與真正的AI 代理不同，前者可以在複雜的工作流程中自主運作，後者則仍須仰賴使用者的輸入與監督。
這篇文章分析ChatGPT 能做什麼、不能做什麼，讓它的編碼能力接受考驗。它只是一個聰明的自動完成程式，還是可以在 2025 年依賴它進行嚴肅的開發？
ChatGPT 在編碼方面的功能
ChatGPT 是一款功能強大的人工智慧工具，可用於以 C++、Java 和 Python 等程式語言編寫程式碼。它使用自然語言處理來理解使用者提出的問題，然後產生具有解決方案的程式碼。
它最擅長產生模板程式碼、除錯及解釋複雜的邏輯。它可以自動執行重複的編碼工作，將開發人員從編寫模板程式碼中解放出來。
它是重構和優化的強大工具，可讓開發人員提高效率、簡化邏輯，並應用最佳實務以獲得更乾淨的程式碼。這些功能在 2024 年 10 月新增Canvas後有所改善。
ChatGPT的程式碼可靠嗎？
ChatGPT 可以透過產生模板程式碼來節省開發人員的時間，減少重複性工作的手動工作量。它可以輕鬆處理簡單的編碼解決方案，但在複雜的程式設計上卻很吃力，有時候會產生不正確或低效的結果。
雖然它加快了開發速度，但其輸出並非總是可靠的 - 在實作之前，人工監督對於完善、除錯和確保代碼品質是不可或缺的。
能 ChatGPT 解決編碼問題？
ChatGPT 可以協助解決編碼問題，但它的限制使它對於複雜的任務並不可靠。雖然它能提供快速的答案，但由於固有的模型限制，它在解決更深入的問題時會很吃力。
ChatGPT 在解決問題方面的不足之處：
- 知識斷層：缺乏對新架構、程式庫和更新的認知。
- 多檔案上下文：無法追蹤跨越多個檔案或大型程式碼庫的相依性。
- 長期記憶：在長時間的互動中會失去上下文，導致不一致。
- 無法執行或驗證：產生程式碼，但無法執行或驗證其正確性。
- 邏輯與推理限制：在演算法的複雜性和全系統的決策上掙扎。
雖然ChatGPT 非常適合快速解決問題，但它需要人工監督才能解決基本問題。
如何使用ChatGPT編碼
ChatGPT 是一款功能強大的編碼助手，但有效使用它需要最佳實踐。它可以幫助程式碼產生、除錯、最佳化、學習和工作流程自動化。以下是開發人員如何充分利用ChatGPT的方法。
1.有效率地產生程式碼
ChatGPT 可以建立函式、API 端點、資料庫查詢等。要獲得最佳效果
- 提示要具體- 不要問「寫一個登入函式」，而是 「使用 bcrypt 和 JWT 驗證，寫一個安全的 Python 登入函式」。
- 要求解釋-請提出「逐行解釋此函式」，以瞭解 AI 所產生程式碼背後的邏輯。
- 迭代和精煉- 跟進「使這個函數更有效率」或「使用 Pythonic 慣例重構這個函數」。
2.除錯與修正錯誤
ChatGPT 可以分析損壞的程式碼、建議修復方法並解釋錯誤訊息。
- 提供完整的錯誤訊息- AI 只有在知道出錯的原因後，才能有效地進行除錯。
- 使用逐步除錯- 詢問「這個函數有什麼問題？」，然後再問「我該如何修正這個錯誤？」
- 驗證 AI 的修正- AI 可能會提出不正確的建議，因此請經常測試它的回應。
3.重複性任務自動化
開發人員可以使用ChatGPT 來產生檔案處理、資料處理和自動化工作流程的腳本。
- 要求 CLI 腳本-「寫一個 Bash 腳本來重新命名資料夾中的所有檔案」。
- 產生測試案例-「使用 Jest 為此函式撰寫單元測試」。
- 建立 SQL 查詢-「產生一個 SQL 查詢，依收入取得前十大客戶」。
4.瞭解並執行最佳安全實務
AI 可以透過遵循業界最佳實務，協助開發人員寫出更安全、更有保障的程式碼。
- 檢查漏洞-「此功能有任何安全風險嗎？」
- 改善驗證-「為此 API 執行 OAuth2 驗證」。
- 對輸入進行消毒-"如何防止此查詢的 SQL 注入？
5.學習新技術和最佳實踐
ChatGPT 是學習新程式語言、架構和程式庫的隨選導師。
- 理解新概念-「解釋 JavaScript 中閉鎖如何運作」。
- 取得語法範例-「告訴我如何在 FastAPI 中建立 REST API」。
- 學習設計模式-「以 Python 為例說明 Singleton 模式」。
你可以做的很酷的編碼事情 Chatgpt
ChatGPT 已經超越了產生簡單程式碼片段的層次，它現在提供的進階功能可以大幅提升編碼體驗。以下是利用ChatGPT 進行更複雜的編碼工作的一些創新方法：
1.針對特定程式需求部署自訂GPT 模型
開發人員可以針對特定的程式語言、架構或編碼風格建立自訂的GPT 模型。此自訂功能可確保遵守最佳實務，並在各專案間保持一致。
2.利用 Canvas 功能進行互動式程式碼編輯
ChatGPT 中的 Canvas 功能提供了一個互動環境，讓開發人員可以直接在聊天介面中產生、編輯和迭代程式碼。這種無縫整合允許即時修改和即時回饋，從而簡化了開發流程。
3.利用先進推理模型解決複雜問題
OpenAI 的先進推理模型，例如 o1 和 o3，是專為解決複雜的編碼挑戰而設計。這些模型可增強邏輯一致性、減少錯誤，並為複雜的演算法設計、除錯及系統架構指導提供精密的解決方案。
4.使用 Mermaid.js 產生視覺表示
ChatGPT 可以製作 Mermaid.js 圖表，以視覺化系統架構、工作流程和演算法。這些視覺輔助工具可協助規劃、解釋複雜的系統，並改善對程式碼結構的整體理解。
5.利用 DALL-E 整合功能建立使用者介面模型和設計概念
透過與 DALL-E 整合，ChatGPT 可讓開發人員生成可視化內容，例如 UI 模擬圖、系統設計圖和概念圖。此功能對於前端開發和專案規劃特別有利，可為編碼專案提供視覺化的情境。
您應該依賴ChatGPT 進行編碼嗎？
雖然ChatGPT 無法完全取代人類開發人員，但其快速建立解決方案的潛在應用，意味著某些任務可能不再需要人類輸入。這有可能導致某些技能組合的需求減少。
在編碼方面，ChatGPT 擅長以令人印象深刻的速度產生模板程式碼、發現模式並提出最佳化建議。它簡化了重複性工作，讓工程師能專注於更具策略性和創新性的職責。
隨著技術的演進，調整和引導這些工具的軟體工程師將塑造這些工具的未來應用和產業影響力。
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常見問題
1.與人類開發者相比，ChatGPT 的主要限制為何？
談到主要的限制，ChatGPT 缺乏深入的推理、長期的背景和實際的經驗，因此無法完全取代開發人員的判斷力或創造力。
2.ChatGPT 可以從我現有的程式碼基礎中學習來改善它的建議嗎？
開箱即用的ChatGPT 不會從您的程式碼庫中學習，但透過嵌入或自訂GPTs 等工具，使用者可以賦予它情境，讓它的回應更具相關性。
3.ChatGPT 支援小眾或不太流行的程式語言編碼嗎？
ChatGPT 通常可以用較不知名的語言產生程式碼，但品質參差不齊。Python 或 JavaScript 等較主流的語言往往會得到較好的結果。
4.您可以針對特定的技術stack 或專案訓練或微調ChatGPT 嗎？
是的，您可以微調GPT 模型，或使用OpenAI的GPTs 等自訂指令和工具，針對您的stack 或使用個案量身打造。
5.團隊可以在程式碼檢閱或衝刺規劃期間即時協同使用ChatGPT 嗎？
不，團隊無法協同使用ChatGPT ，至少無法原生使用。但透過Botpress 等平台或Slack 或GitHub 等工具的整合，團隊可以將ChatGPT 帶入他們的工作流程，在審查和規劃會議中提供協助。
