用 AI 编程-释放ChatGPT的力量

砚胤孓

比来读了本书，是 Sean A Williams 写的，感觉上还是相当不错的。一本薄薄的英文书，还真是写的相当好。如果你想看，还找不到，可以考虑私信我吧。

ChatGPT for Coders
Unlock the Power of AI with ChatGPT: A Comprehensive Guide to Efficient and Effective Coding

下面这篇内容，基本上是我的读书笔记与本身的感悟。
先看一下下面这一段视频，它是一个最直不雅观的 Transformer，有输出就有输出(是不是跟有问题就有答案像的狠呢？)


https://www.zhihu.com/video/1676888173295407104
GPT能干什么

GPT 做为一个生成网络，只要有输入就必然给个输出，同时有必然的随机性，也不能保证它的输出必然是人类期望的成果（这个是此刻AIGC 里最难的做对齐的那部门RLHF）。在这个基础上我们来理解 GPT 能干什么吧。
本质上 GPT 是一个针对输入发生输出的生成模型。不外它可以针对输入做多种任务的输出：翻译、总结、回答、代码生成等。
对于法式员来讲它可以做下面的事

• 按照输入的要求输出代码。
  
• 按照输入的信息进行 Debug。
  
• 按照输入的错误信息提供解决问题的思路与方式。
  
• 可以集成到 IDE 或者此外什么里边辅助完成功能。
  
• 解读各种语言的代码，理解它的功能。
  
• 提供必然的自定义能力，或者说定制化。
  
• 一个很强大的 NLP 东西或者 NLP 库。
  

实际上在使用 GPT 做编程辅助的时候，能感到感染到的就是效率的快速提升，还有低端编码工作的快速被替代。同时它还能极大的 扩展一个熟练级别员工的工作能力范围。建议任何一个老板都给本身的员工这样一个东西。少花钱，多干事。
如果 GPT 的对齐能力更好，那必定是能替换越来越多的低端编码人员。所以，我真的不建议那些此刻还在考虑转行到 IT 行业的人继续这样的步履。
下面就分袂介绍一下它。
GPT 编码

如果你要用 GPT 编程你需要清晰的知道 ，它不会完成你的所有功能，它会有错误，尤其是内存问题，逻辑可能没问题，但是内存的使用与打点必然会有问题。
你可以把它当成一个有必然 CS 常识的刚毕业的学生，这可能暂时是一个得当的水准，但是它有时还能给你惊喜。
所以你要使用它编码，你要给出清晰的功能指令描述，还有你期望使用的一些技术，如变量定名法则，那些部门使用函数，那些部门使用类，那些部门使用 DesignPattern，你只有完成了这些东西的构想或者说逻辑设计 在本身的脑海里，才能更清晰的指望 GPT 帮你完成了。
举个例子吧：
Prompt：完成一个 TODO 的功能，用 Django 框架，写出相应的 View 及 Template 代码。
你能精确的得到 views.py, models.py, todo 相关的 template 代码。但是怎么运行，还有创建这个 App 它是不会告诉你的。
而下在贩 Prompt 可能就会告诉你所有的。
用 Django 完成个 TODO 的 Demo，给出所有的相关代码 。
它返回的是所有的 Python 代码 、Template 代码还有交互。
所以，你用 GPT 编码时，要清晰的知道本身的指令能不能表达出本身的完整的需求。只有你能够清晰的表达了本身的逻辑，你才可以用 GPT 去做编码工作。它不能代替你做系统性的思考。但是可以辅助你做任何事。

都看到这儿了，我先给个建议吧：你努力学习与应用人工智能。时代变化了，学习什么的，最重要的就是学 AI。工作什么的，最重要的就是用 AI。 而学习 AI，最好的方式应该是视频学习，类似 “知学堂推出的《法式员的AI大模型进阶之旅》”， 其实就是一份非常有意思的 AI 大模型的介绍性入门课程，简单看看，你可能顿时就对大模型了解了，而不是要大量阅读。这也是个非常有效的学习方式。还有哦，加小助手的微信，仿佛有惊喜呢。
你要不要试一下
GPT 调试

调试这件事是在做什么呢？措置代码的问题，让它完成正常的功能。所以要做 Debug，就需要你做的

• 清晰的理清逻辑是什么。
  
• 提供犯错的代码及犯错的信息。
  
• 扔给 GPT，让它测验考试告诉你问题及如何改削。
  
• 把改削过的代码再确认一下，如果不成，反复 1～3.
  

不外，我建议你把这个东西在所谓的 Debug 之前也做一下，因为 GPT 是可以 做代码 Reveiw，也可以做静态查抄，甚至光看代码就能评估出一部门错误的。所以为什么不早点用它呢？
编码用它，编译前也用它，编译后也用它。你要想什么事都可能有它的感化。
不外同时 要注意这几件事：

• 问题要清晰
  
• 代码要简洁
  
• 不要光指望它解决所有问题。
  

按我的个人经验，有效的 Debug 只有下面几种
Print、Log、Profile、Breakpoint、人肉看代码
GPT 高级技巧

数据库设计，我想 GPT 做的数据库设计还是在平均程度以上的，因为它既懂三范式，又有大量的实践经验。还能直接生成 SQL 对应各个数据库的，让你直接试用一下哦。那怕用它生成性能测试的都没问题。
接口调用，只要给它接口描述文档，它是必然可以生成正确的调用代码的。省时省力。
Web 开发，用它写基础的前后端代码我都干过，后端犯错少，前端犯错多，但是也不是不能解决的。
人工智能：数据措置它是斗劲擅长的，模型概略只能帮你想想，此外辅助代码可以帮你写写。挺好用的，但是也挺没用的。
自然语言措置，这个用它的 API 完全可以达到你期望的抱负程度，就是有点儿贵。
最佳实践与避坑指南

尽信书不如无书，GPT 这东西可以用，但是端赖它，那就没有必要了。因类它得到的东西并不能保证正确与精简。
你最好只提供最小最精准的需求给它，这样它能给你个准确的成果。太广而泛之的东西，它给的成果并不必然是正确的，甚至是可能没用的。
如果你能给它一个 Few-Shot 的学习，它可能给你的成果更好。
多看看别人怎么用 GPT 的 Prompts，这样对你有足够的辅佐。
不要相信 GPT 生成的操作多维数据甚至动态内存的代码。
存眷我，带你学会 AI 与使用 AI 编程！