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开发者们为OpenAI最新的大型语言模型GPT-4找到了许多不平凡的用途。在最近的Hacker News讨论中,开发者们分享了他们是如何使用这种大型语言模型(LLM)的。我们在此整理了一些最佳建议,并附上了ChatGPT本身关于开发者应如何使用它的额外建议。
1.SQL查询有一位发帖者表示自己在编写包含多个连接的SQL查询方面不太擅长。因此,这位编码员只是向机器人展示了表定义,并告诉它自己的需求。发帖者警告说,与人工智能通常的情况一样,可能需要经过几次迭代才能得到正确的结果。
2.编写正则表达式同一位评论者还使用ChatGPT-4来编写正则表达式。“它在这方面非常出色,”这位程序员报告说。
3.原型设计另一位编码员使用它来头脑风暴和原型设计解决问题的方法。特别是,他主要将其用于机器学习管道、小型React网站和Python命令行界面(CLI)。
“首先,我会要求它给我问题领域的概述,这样大型语言模型(LLM)就能了解背景,”他说道。“然后,我会描述问题,并要求它生成解决方案,同时列出每种方法的优缺点。这是一个迭代的过程:你可能会提问,修改它的建议,并定期总结。之后,你可以要求它为你提供原型代码,或者自己编写。”
4.“橡皮鸭调试”“橡皮鸭调试”是一种通过用自然语言口头或书面解释问题来调试代码的做法。这个术语来源于《程序员修炼之道》中的一个故事,故事中一位程序员随身携带一只橡皮鸭,通过迫使自己逐行向鸭子解释代码来进行调试。一位程序员表示,ChatGPT-4可以用来逐行解释代码。
5.个人辅导尽管一位用户表示,在纯开发或同行评审方面,ChatGPT-4“尚未达到那个水平”,但它作为虚拟导师,擅长澄清后续问题。
6.编写数据库代码7. 在指标中查找错误8. 加快测试周期9. 减轻垃圾收集器的压力并优化计时器处理10. 查找不必要的类型断言开发者菲利普·奥图尔(Philip O’Toole)使用了ChatGPT-4完成了6至10等任务以及其他工作。这为他节省了大量时间,并且他非常喜欢这个过程,于是他写了一篇博客文章,讲述ChatGPT-4如何帮助他编写数据库代码。在某一阶段,他不确定ChatGPT-4建议的更改如何减轻垃圾收集器的压力,于是他要求ChatGPT-4进行解释,ChatGPT-4做到了。他采纳了这些更改。
11.为C 编写微型基准测试“它们总是可以编译,但需要一些编辑,”西蒙·博姆(Simon Boehm)指出。他还补充说,这需要良好的提示。
12.解释汇编代码博姆使用ChatGPT-4的另一种方式是直接“将plain objdump – S的输出内容导入其中”。
13.优化代码以减少内存使用“我需要优化一些Python代码以减少其内存使用,”维托·巴普蒂斯塔(Vitor Baptista)写道。“在尝试了我能想到的所有想法之后,我考虑用另一种语言重写它。将代码复制粘贴到GPT 4中。
起初我尝试使用Rust,但编译错误太多。然后我尝试使用Go,它运行得非常完美。”
这位开发者从未使用过Go,他使用GPT-4来改进Go代码。他写道:“它给了我很好的答案,我认为可能有一两次代码没有编译通过(我每天使用它几十次)。我现在正在生产环境中使用优化后的Go代码。”
14.使用JavaScript(或任何你不擅长的语言)编写代码另一位程序员使用它来生成自己不太熟悉的语言的代码,在这个案例中是JavaScript。“我的JavaScript不是很强,所以我可能需要花费30到45分钟的时间重新熟悉基本的AJAX和现代语法,或者快速写下我的想法的架构,并让GPT以相当不错的风格和语法将我的想法写在纸上,”这位程序员表示。“我可以从那里开始。”
15.查找如何执行某项操作“GPT-4不擅长做事情,但擅长为你查找事情,”一条评论写道。“与其尝试让它做事情,不如问它我应该如何去做。”
16.前端编写一位开发者使用GPT-4编写了一个简单的React应用来测试一个端点。一旦代码运行起来,这位开发者将应用重新放回AI中,并要求它使其“更具视觉吸引力”——它做到了。
17.测试和文档编写关于AI的一大预测是,它将为测试进行定制。已经有人开始使用它进行单元测试和一些文档编写。这位人士表示:“我发现它输出的代码并不完美,但获取一些样板代码并进行修复,比从头开始编写要快得多。我已经用得足够多,以至于在它周围包装了一些命令行工具……”这位评论者主要使用它来编写Python和Bash代码,尽管它也被用于“编写一些Makefile和Dockerfile”。
18.OpenSearch(或ElasticSearch)查询构建“我对这项技术很陌生,它们的语法花了我一段时间才理解。相反,我会直接告诉ChatGPT我的文档格式,然后用自然语言询问具体的数据,”一位发帖者写道。“提醒一下,查询结果并不总是第一次就完美,但比解析Stack Overflow上类似问题的回复要容易得多。现在我主要自己编写查询,但它真的帮助我入门了。”
19.普遍推动项目进展代码可能并不完美,但许多开发者表示,他们使用GPT-4来“推动”编程问题的解决。有人用它来开始使用TypeScript和React。
基本上,AI充当了学习如何执行复杂任务的支架。对此的一个建议是:在要求它编写代码之前,迭代地让机器人总结所有已达成一致的内容,另一位程序员建议道。
20.图像处理一位程序员报告称,他使用GPT-4在OpenCV中进行图像处理。“它节省了我大量时间,这些时间原本我会用来找出所需的变换和矩阵运算,”这位开发者写道。
21.脚本编写据一位黑客新闻读者称,GPT-4非常适合任何类型的脚本编写,并且对于丰富类型定义也非常有效。另一位开发者报告称,他使用ChatGPT-4在没有异步运行时网络箱经验的情况下,生成了一个在Rust中工作的Web套接字服务器。
受到这些想法的启发,《新堆栈》决定直接询问ChatGPT-4,开发人员如何最好地使用它来构建应用程序。这是它给出的建议:
22.自然语言处理“将我集成到您的应用程序中,以提供自然语言理解和生成能力,”AI告诉《新堆栈》。“我可以协助完成语言翻译、情感分析、文本补全和摘要等任务。”
23.开发聊天机器人ChatGPT-4可以作为构建聊天机器人的后端。它可以根据用户查询或指令生成响应,帮助开发人员创建交互式用户体验。
24.生成内容“如果您的应用程序需要生成内容,如文章、产品描述或社交媒体帖子,您可以利用我的语言生成能力来创建连贯且符合上下文的文本,”机器人建议道。确实,一位在黑客新闻上的开发者报告称,他使用AI为正在开发中的百科全书编写维基百科文章页面。
25.研究与知识辅助这一点似乎最为显而易见,但并非微不足道。它还可以用于总结开发人员在其研究中可能发现的密集段落。
26.集成虚拟助手“将我集成到虚拟助手应用中,以提供智能且上下文感知的响应,”AI建议道。“我可以帮助用户执行诸如日程安排、提醒、推荐和一般信息检索等任务。”
27.遵循代码生成和调试的最佳实践这可能听起来有些重复,但值得指出的是,这个聊天机器人还可以提供关于编程概念和最佳实践的见解。
28.模拟最终用户交互“使用我来模拟用户交互并测试您的应用程序功能。”AI建议道。“您可以生成样本输入,评估输出,并执行基于场景的测试。”
来源: 51CTO技术栈
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