ChatGPT 编写代码有多厉害？

开发者编写的代码比以往任何时候都多，但并非所有代码都由人类完成。像 ChatGPT 这样的 AI 聊天机器人和编程助手正成为软件开发的标配，承诺更快的编码、即时调试和优化的解决方案。

有人认为 ChatGPT 是改变游戏规则的工具，能够调试代码并提升开发效率。但与能够在复杂工作流中自主运行的真正 AI 智能体不同，ChatGPT 仍然依赖用户输入和监督。

本文将详细解析 ChatGPT 能做什么、不能做什么，并实际测试其编程能力。它只是一个聪明的自动补全工具，还是可以在 2025 年被信赖用于严肃开发？

ChatGPT 在编程中的能力

ChatGPT 是一款强大的人工智能工具，可用于编写 C++、Java、Python 等编程语言的代码。它通过自然语言处理理解用户提出的问题，并生成带有解决方案的代码片段。

它最擅长生成模板代码、调试错误和解释复杂逻辑。它能自动化重复性编程任务，让开发者摆脱模板代码的编写。

它在重构和优化方面也很强大，帮助开发者提升效率、简化逻辑，并应用最佳实践，使代码更简洁。2024年10月新增的 Canvas 功能进一步提升了这些能力。

ChatGPT 生成的代码可靠吗？

ChatGPT 通过生成模板代码，帮助开发者节省时间，减少重复性任务的手动工作。它能轻松处理简单的编程方案，但在面对复杂编程时有时会产生错误或低效的结果。

虽然它能加快开发进度，但输出结果并不总是可靠——人工监督至关重要，需要在实施前进行完善、调试和质量把控。

ChatGPT 能解决编程问题吗？

ChatGPT 能协助解决编程问题，但由于其局限性，对于复杂任务并不可靠。虽然它能快速给出答案，但由于模型本身的限制，在深入解决问题时会遇到困难。

ChatGPT 在解决问题时的不足：

• 知识截止：不了解新的框架、库和更新。
• 多文件上下文：无法跨多个文件或大型代码库追踪依赖关系。
• 长期记忆：在长时间交互中会丢失上下文，导致不一致。
• 无法执行或验证：只能生成代码，无法运行或验证其准确性。
• 逻辑与推理限制：难以应对算法复杂性和系统级决策。

虽然 ChatGPT 适合快速修复问题，但超出基础问题解决时，仍需人工监督。

如何用 ChatGPT 编写代码

ChatGPT 是强大的编程助手，但要高效使用它需要遵循最佳实践。它可用于代码生成、调试、优化、学习和工作流自动化。以下是开发者充分利用 ChatGPT 的方法。

1. 高效生成代码

ChatGPT 能创建函数、API 接口、数据库查询等。想获得最佳效果：

• 提示要具体——与其说“写一个登录函数”，不如说“用 bcrypt 和 JWT 认证写一个安全的 Python 登录函数。”
• 请求解释——可以问“逐行解释这个函数”，以理解 AI 生成代码的逻辑。
• 反复迭代优化——可以继续问“让这个函数更高效”或“用 Pythonic 规范重构这个函数。”

2. 调试和修复错误

ChatGPT 能分析有问题的代码，提出修复建议，并解释错误信息。

• 提供完整的错误信息——AI 只有知道具体问题，才能有效调试。
• 采用逐步调试——先问“这个函数哪里有问题？”，再问“如何修复这个错误？”
• 验证 AI 的修复建议——AI 可能会给出不正确的建议，因此一定要测试其回答。

3. 自动化重复性任务

开发者可以用 ChatGPT 生成 文件处理、数据处理和自动化工作流 的脚本。

• 请求 CLI 脚本 – “写一个 Bash 脚本，重命名文件夹下所有文件。”
• 生成测试用例 – “用 Jest 为这个函数写单元测试。”
• 创建 SQL 查询 – “生成一个 SQL 查询，获取收入最高的前 10 位客户。”

4. 理解并实现安全最佳实践

AI 能帮助开发者按照行业最佳实践编写更安全的代码。

• 检查安全漏洞 – “这个函数有安全风险吗？”
• 提升认证机制 – “为这个 API 实现 OAuth2 认证。”
• 输入数据消毒 – “如何防止这个查询中的 SQL 注入？”

5. 学习新技术和最佳实践

ChatGPT 是随时可用的导师，帮助学习新的编程语言、框架和库。

• 理解新概念 – “解释一下 JavaScript 中的闭包是如何工作的。”
• 获取语法示例 – “演示如何用 FastAPI 创建 REST API。”
• 学习设计模式 – “用 Python 举例说明单例模式。”

用 ChatGPT 能做的酷炫编程事

ChatGPT 已经不再只是生成简单代码片段，现在还提供了许多高级功能，大幅提升了编程体验。以下是利用 ChatGPT 完成更复杂编程任务的一些创新方式：

1. 部署针对特定编程需求的自定义 GPT 模型

开发者可以创建针对特定编程语言、框架或编码风格的自定义 GPT 模型。这种定制确保了项目中的最佳实践和一致性。

2. 利用 Canvas 功能进行交互式代码编辑

ChatGPT 的 Canvas 功能为开发者提供了一个交互式环境，可以在聊天界面中直接生成、编辑和迭代代码。这种无缝集成让开发过程更流畅，实现实时修改和即时反馈。

3. 利用高级推理模型解决复杂问题

OpenAI 的高级推理模型（如 o1 和 o3）专为应对复杂的编程挑战而设计。这些模型提升了逻辑一致性，减少错误，并为复杂算法设计、调试和系统架构提供专业指导。

4. 用 Mermaid.js 生成可视化图示

ChatGPT 能生成 Mermaid.js 图表，用于可视化系统架构、工作流和算法。这些可视化工具有助于规划、解释复杂系统，并提升对代码结构的整体理解。

5. 结合 DALL·E 生成 UI 草图和设计概念

通过与 DALL·E 集成，ChatGPT 能帮助开发者生成 UI 草图、系统设计图和概念艺术。这一功能对前端开发和项目规划尤为有用，为编程项目提供了可视化参考。

你应该依赖 ChatGPT 编写代码吗？

虽然ChatGPT无法完全取代人类开发者，但其快速创建解决方案的潜力意味着某些任务可能不再需要人工参与。这可能会导致对某些技能需求的减少。

在编程方面，ChatGPT擅长生成模板代码、发现模式并以惊人的速度提出优化建议。它简化了重复性任务，让工程师能够专注于更具战略性和创新性的工作。

随着技术的发展，能够适应并引导这些工具的软件工程师，将决定其未来的应用方向和行业影响。

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常见问题

1. 与人类开发者相比，ChatGPT的主要局限性有哪些？

与人类开发者相比，ChatGPT的主要局限性在于缺乏深入推理能力、无法保持长期项目上下文，以及没有真实的编码经验。它无法像经验丰富的开发者那样做出架构决策或调试不可预见的边缘情况。

2. ChatGPT能否通过学习我现有的代码库来提升建议质量？

ChatGPT不会自动学习您的现有代码库，但您可以通过嵌入、定制GPT或API等工具，提供相关文件或上下文，使其回答更加贴合。这种上下文补充是临时的，并不会改变模型的训练。

3. ChatGPT支持小众或不常用的编程语言吗？

支持，ChatGPT可以处理小众或不常用的编程语言，但输出质量可能不稳定。对于Python、JavaScript和Java等主流语言，由于训练数据更多，表现最佳。

4. 是否可以针对特定技术栈或项目对ChatGPT进行训练或微调？

可以，您可以通过OpenAI的API对GPT模型进行微调，或使用定制GPT和函数调用等工具，使模型更贴合您的技术栈或业务逻辑。但微调需要精心准备的训练数据，并非即时完成。

5. 团队能否在代码评审或冲刺规划期间实时协作使用 ChatGPT？

ChatGPT不支持原生的实时协作，但团队可以将其集成到Slack、GitHub或Notion等平台，异步辅助代码评审和规划。对于实时协作，一些团队会通过Botpress等工具嵌入代理来实现。