Tốt như thế nào ChatGPT lúc viết mã?

1. Tạo mã hiệu quả

ChatGPT có thể tạo các hàm, điểm cuối API, truy vấn cơ sở dữ liệu, v.v. Để có được kết quả tốt nhất:

• Hãy đưa ra lời nhắc cụ thể – Thay vì “Viết hàm đăng nhập”, hãy hỏi “Viết hàm đăng nhập Python an toàn bằng xác thực bcrypt và JWT”.
• Yêu cầu giải thích – Yêu cầu “Giải thích từng dòng hàm này” để hiểu logic đằng sau mã do AI tạo ra.
• Lặp lại và tinh chỉnh – Tiếp theo là “Làm cho hàm này hiệu quả hơn” hoặc “Tái cấu trúc hàm này bằng các quy ước Pythonic”.

2. Gỡ lỗi và sửa lỗi

ChatGPT có thể phân tích mã bị hỏng, đề xuất cách sửa lỗi và giải thích thông báo lỗi.

• Cung cấp thông báo lỗi đầy đủ – AI chỉ có thể gỡ lỗi hiệu quả khi biết lỗi ở đâu.
• Sử dụng gỡ lỗi từng bước – Hỏi “Có vấn đề gì với chức năng này?” theo sau là “Làm thế nào để tôi có thể sửa lỗi này?”
• Xác minh bản sửa lỗi của AI – AI có thể đưa ra những gợi ý không chính xác, vì vậy hãy luôn kiểm tra phản hồi của nó.

3. Tự động hóa các tác vụ lặp lại

Các nhà phát triển có thể sử dụng ChatGPT để tạo các tập lệnh xử lý tệp, xử lý dữ liệu và tự động hóa quy trình làm việc.

• Yêu cầu tập lệnh CLI – “Viết tập lệnh Bash để đổi tên tất cả các tệp trong một thư mục.”
• Tạo các trường hợp thử nghiệm – “Viết các bài kiểm tra đơn vị cho chức năng này bằng Jest.”
• Tạo truy vấn SQL – “Tạo truy vấn SQL để lấy 10 khách hàng có doanh thu cao nhất”.

4. Hiểu và triển khai các biện pháp thực hành bảo mật tốt nhất

AI có thể giúp các nhà phát triển viết mã an toàn hơn, bảo mật hơn bằng cách tuân theo các thông lệ tốt nhất của ngành.

• Kiểm tra lỗ hổng bảo mật – “Chức năng này có bất kỳ rủi ro bảo mật nào không?”
• Cải thiện xác thực – “Triển khai xác thực OAuth2 cho API này.”
• Khử trùng đầu vào – “Làm thế nào tôi có thể ngăn chặn việc tiêm SQL trong truy vấn này?”

5. Học công nghệ mới và các phương pháp thực hành tốt nhất

ChatGPT là gia sư theo yêu cầu để học các ngôn ngữ lập trình, khuôn khổ và thư viện mới.

• Hiểu các khái niệm mới – “Giải thích cách hoạt động của closure trong JavaScript.”
• Nhận ví dụ cú pháp – “Chỉ cho tôi cách tạo REST API trong FastAPI.”
• Tìm hiểu các mẫu thiết kế – “Giải thích mẫu Singleton bằng ví dụ trong Python.”

1. Triển khai tùy chỉnh GPT Các mô hình cho nhu cầu lập trình cụ thể

Các nhà phát triển có thể tạo tùy chỉnh GPT các mô hình được thiết kế riêng cho các ngôn ngữ lập trình, khuôn khổ hoặc phong cách mã hóa cụ thể. Việc tùy chỉnh này đảm bảo tuân thủ các thông lệ tốt nhất và tính nhất quán trong các dự án.

2. Sử dụng tính năng Canvas để chỉnh sửa mã tương tác

Tính năng Canvas trong ChatGPT cung cấp một môi trường tương tác nơi các nhà phát triển có thể tạo, chỉnh sửa và lặp lại mã trực tiếp trong giao diện trò chuyện. Sự tích hợp liền mạch này hợp lý hóa quy trình phát triển bằng cách cho phép sửa đổi theo thời gian thực và phản hồi ngay lập tức.

3. Tận dụng các mô hình lý luận nâng cao để giải quyết vấn đề phức tạp

OpenAI Các mô hình lý luận nâng cao của, chẳng hạn như o1 và o3, được thiết kế để giải quyết các thách thức mã hóa phức tạp. Các mô hình này tăng cường tính nhất quán logic, giảm lỗi và cung cấp các giải pháp tinh vi cho thiết kế thuật toán phức tạp, gỡ lỗi và hướng dẫn kiến trúc hệ thống.

4. Tạo biểu diễn trực quan với Mermaid.js

ChatGPT có thể tạo sơ đồ Mermaid.js để trực quan hóa kiến trúc hệ thống, quy trình làm việc và thuật toán. Các công cụ hỗ trợ trực quan này hỗ trợ lập kế hoạch, giải thích các hệ thống phức tạp và cải thiện khả năng hiểu tổng thể về cấu trúc mã.

5. Tạo UI Mockup và Thiết kế Khái niệm với Tích hợp DALL·E

Bằng cách tích hợp với DALL·E, ChatGPT cho phép các nhà phát triển tạo nội dung trực quan như mô hình UI, sơ đồ thiết kế hệ thống và nghệ thuật ý tưởng. Tính năng này đặc biệt có lợi cho phát triển front-end và lập kế hoạch dự án, cung cấp bối cảnh trực quan cho các dự án mã hóa.

1. Những hạn chế chính của là gì? ChatGPT so với một nhà phát triển con người?

Khi nói đến những hạn chế lớn, ChatGPT thiếu lý luận sâu sắc, bối cảnh dài hạn và kinh nghiệm thực tế nên không thể thay thế hoàn toàn khả năng phán đoán hoặc sáng tạo của nhà phát triển.

2. Có thể ChatGPT học hỏi từ cơ sở mã hiện tại của tôi để cải thiện các đề xuất của nó?

Ra khỏi hộp, ChatGPT không học từ cơ sở mã của bạn, nhưng với các công cụ như nhúng hoặc tùy chỉnh GPTs , người dùng có thể cung cấp ngữ cảnh để phản hồi của nó có liên quan hơn.

3. Có ChatGPT hỗ trợ mã hóa trong các ngôn ngữ lập trình ít phổ biến hoặc chuyên biệt?

ChatGPT thường có thể tạo mã bằng các ngôn ngữ ít được biết đến, nhưng chất lượng khác nhau. Các ngôn ngữ chính thống hơn như Python hoặc JavaScript có xu hướng mang lại kết quả tốt hơn.

4. Bạn có thể đào tạo hoặc tinh chỉnh ChatGPT cho một công nghệ cụ thể stack hoặc dự án?

Vâng, bạn có thể tinh chỉnh GPT mô hình hoặc sử dụng các hướng dẫn và công cụ tùy chỉnh như OpenAI 'S GPTs để điều chỉnh nó cho phù hợp với bạn stack hoặc trường hợp sử dụng.

5. Các đội có thể sử dụng ChatGPT hợp tác theo thời gian thực trong quá trình đánh giá mã hoặc lập kế hoạch sprint?

Không, các đội không thể sử dụng ChatGPT cộng tác, ít nhất là không phải bản địa. Nhưng với các nền tảng như Botpress hoặc tích hợp trong các công cụ như Slack hoặc GitHub , các đội có thể mang lại ChatGPT vào quy trình làm việc của họ để hỗ trợ trong các buổi đánh giá và lập kế hoạch.