摘要: Unlock the power of CHAT GPT for coding and programming needs. Get insights on GPT’s capabilities, debugging tips, and advanced techniques. Explore the best practices and pitfalls to effectively leverage this AI tool in programming.
CHAT GPT是一个强大的AI编程工具
GPT能干什么
GPT是一个生成网络，能够根据输入产生输出。它有一定的随机性，不能保证输出一定符合人类期望的结果。但是基于GPT的强大功能，我们能够理解GPT的用途并发挥其潜力。
在编程领域，GPT可以完成以下任务：
– 根据输入的要求生成代码；
– 根据输入的信息进行调试；
– 根据错误信息提供解决问题的思路与方法；
– 辅助IDE或其他工具完成编程任务；
– 解读各种编程语言的代码，理解其功能；
– 提供一定的定制能力，满足个性化需求；
– 作为强大的NLP工具或库。
实际使用GPT进行编程辅助时，可以明显感受到效率的提升，同时也能够快速替代低端编码工作。GPT能够极大地扩展熟练程度的员工的工作能力范围。因此，我建议每个老板都给员工提供这样的工具，既省钱又能提高工作效率。
如果GPT的对齐能力得到改善，可以替代更多的低端编码人员。所以，我真的不建议那些考虑转行到IT行业的人继续这样的行动。
GPT 编码
使用GPT进行编程时，需要清晰地知道它并不能完成所有功能，并且可能存在错误，特别是在内存管理方面可能会有问题。可以将它视为具有一定计算机科学知识的毕业生，这可能是一个相对准确的水平评估。但是，GPT有时候也能给你带来惊喜。
因此，当使用GPT进行编码时，需要明确功能指令描述，并提供一些期望的技术细节，如变量命名规则、函数使用部分、类使用部分、设计模式等。只有在脑海中清晰地构思或设计了这些内容后，才能更好地依赖GPT完成编码工作。
举个例子：
Prompt: 使用Django框架完成一个TODO的功能，写出相应的View和Template代码。
你可以精确地得到views.py、models.py和与TODO相关的模板代码。但是它不会告诉你如何运行，以及如何创建该应用。
另外，GPT在编码时，需要清晰地知道您的指令是否能完整表达您的需求。只有当您能清晰地表达出自己的逻辑时，才能使用GPT进行编码工作。它不能替代您的系统性思考，但可以辅助您完成任何事情。
GPT 调试
调试的目的是处理代码问题，确保其正常功能。因此，在进行调试时，需要做到以下几点：
1. 清晰地理清逻辑是什么；
2. 提供出错的代码和出错的信息；
3. 将其交给GPT，让它尝试告诉您问题和如何修改；
4. 确认修改后的代码，如果不成功，重复步骤1-3.
不过，我建议您在所谓的调试之前也可以尝试使用GPT。因为GPT可以进行代码Review和静态检查，即使只是查看代码，也可以评估一部分错误。所以，为什么不早点使用它呢？
在编码之前、之中和之后都可以使用GPT。无论您面临什么问题，GPT都可能有所帮助。
需要注意的是：
1. 问题要清晰明确；
2. 代码要简洁明了；
3. 不要完全依赖GPT解决所有问题。
根据我的个人经验，有效的调试方法主要包括：
– 打印输出
– 日志记录
– 性能分析
– 断点调试
– 人工检查代码
GPT 高级技巧
GPT在数据库设计方面表现较好，因为它既了解三范式，又有丰富的实践经验。它甚至可以直接生成适用于各种数据库的SQL代码，让您可以直接尝试使用。
在接口调用方面，只要提供接口描述文档，GPT就可以生成正确的调用代码，省时省力。
对于Web开发，我曾尝试使用GPT编写基础的前端和后端代码，后端错误较少，但前端错误较多，但这并不意味着无法解决。
在人工智能方面，GPT在数据处理方面表现出色，对于模型，它可以提供一些辅助代码，但并不能完全取代人工智能的重要性。
在自然语言处理方面，通过使用GPT的API，完全可以达到理想水平，但可能需要更多的花费。
最佳实践与避坑指南
尽量不要完全相信GPT生成的代码，特别是涉及到多维数据和动态内存的代码。
最好给GPT提供最小和最精确的需求，这样它才能给出准确的结果。对于过于广泛和泛化的需求，它给出的结果可能不正确，甚至可能没有用。
如果您能给GPT提供一些Few-Shot的学习，它的结果可能会更好。
多了解其他人如何使用GPT的Prompt，这对您会有很大的帮助。
最重要的是，不要完全依赖GPT，它只是一个工具，而不是解决所有问题的解决方案。
关注我，带你学习AI并运用AI进行编程！
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