ChatGPT 寫程式到底有多厲害？

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。