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ChatGPT ist eine wertvolle Ressource in der Softwareentwicklung…. wenn man weiß, wie man sie am besten nutzt! Dieser Artikel gibt Ihnen einige Techniken an die Hand, mit denen Sie Ihre Interaktionen mit ChatGPT optimieren und mithilfe von benutzerdefinierten Skripten auf spezielle Bedürfnisse eingehen können.
Kann ChatGPT selbstständig codieren?
Künstliche Intelligenz wird als Unterstützung immer wichtiger. Es ist die Möglichkeit, seine Zeit zu optimieren und zu delegieren, ja, sogar beim Codieren! ChatGPT wächst aus allem, was jeden Tag verarbeitet wird, und ist daher in der Lage, selbstständig zu codieren. Das Tool ist zu einem Verbündeten der Entwickler geworden: Sie können damit einfache Teile des Codes automatisieren, um sich auf die spezifischere und präzisere Codierung zu konzentrieren. ChatGPT hat jedoch Schwierigkeiten, mit Komplexität umzugehen, daher müssen die Anfragen besonders klar sein.
Achtung: Künstliche Intelligenz ersetzt nicht den Menschen und kann eine Anfrage nicht kontextualisieren. ChatGPT kann je nach Situation manchmal nur teilweise oder sogar falsch antworten.
Welche Programmiersprache beherrscht ChatGPT?
Wir haben ChatGPT diese Frage gestellt, und hier ist seine Antwort (06.12.2023):
Ich bin in der Lage, Code in einer Vielzahl von Programmiersprachen zu verstehen und zu schreiben, unter anderem:
Python, JavaScript, Java, C++, C#, Ruby, HTML/CSS, PHP, Swift, TypeScript, Go, Rust, Shell Scripting (bash), SQL, Matlab, R, Scala, Kotlin, Objective-C ...
Und viele andere. Wenn Sie eine spezielle Frage haben oder Hilfe bei einer bestimmten Sprache benötigen, fragen Sie einfach!
Wie erstellt man das ideale Skript für ChatGPT?
In der Softwareentwicklung sind Skripte strukturierte Textanweisungen, die die Interaktion mit ChatGPT leiten. Einige Schritte sind entscheidend, um ihren Nutzen zu maximieren:
Legen Sie Ihre Ziele klar fest.
Wünschen Sie Hilfe bei der Lösung eines Codierproblems? Möchten Sie Dokumentation generieren? Softwarearchitektur entwerfen? Eine klare Absicht wird Ihnen helfen, ein relevantes Skript zu erstellen.
Strukturieren Sie Ihr Skript.
Einleitung, um den Hintergrund Ihres Projekts zu erläutern, dann ein Abschnitt pro Ziel… Ein erfolgreiches Skript ist ein gut strukturiertes Skript! Sie können Tags oder spezielle Tags verwenden, um die KI auf wichtige Teile Ihres Skripts hinzuweisen.
Verwenden Sie System-Tags.
ChatGPT erkennt System-Tags als spezielle Befehle, um bestimmte Aktionen auszuführen. #code, um das Modell aufzufordern, Quellcode zu generieren, #explanation, um technische Erklärungen zu erhalten, oder #architecture, um eine Softwarearchitektur zu entwerfen… System-Tags helfen Ihnen dabei, die KI zu strukturieren und auf Ihre Entwicklungsbedürfnisse auszurichten.
Experimentieren und iterieren.
Die Erstellung von Skripten für die Softwareentwicklung kann sich als kompliziert erweisen. Beginnen Sie mit einfachen Skripten, die Sie je nach den erzielten Ergebnissen verfeinern. Iteration ist entscheidend, um Ihre Skripte zu perfektionieren und qualitativ hochwertige Antworten und Lösungen zu erhalten!
Wie codiert man in der Praxis mit ChatGPT?
#heading
Iteration in einem Skript für ChatGPT.
#prompt
Können Sie eine Liste mit zehn Primzahlen erzeugen?
#iteration
Ja, hier sind die ersten zehn Primzahlen: 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29.
#prompt
Großartig, können Sie mir nun die Wurzeln aus diesen Zahlen nennen?
#iteration
Natürlich, hier sind die Wurzeln aus den ersten zehn Primzahlen:
2^2 = 4
3^2 = 9
5^2 = 25
7^2 = 49
11^2 = 121
13^2 = 169
17^2 = 289
19^2 = 361
23^2 = 529
29^2 = 841.
In diesem Beispiel gibt der Tag #iteration an, dass die Vorlage eine bestimmte Antwort generieren soll. Verwenden Sie nach jeder generierten Antwort den System-Tag #prompt, um eine neue Frage zu stellen und die Vorlage zu bitten, mit der Aufgabe fortzufahren.
Achten Sie auf die Länge des Skripts.
ChatGPT hat eine beschränkte Anzahl an Token, die es in einer einzigen Anfrage erzeugen kann. Stellen Sie sicher, dass Ihr Skript diese Beschränkungen einhält! Wenn Ihr Skript zu lang ist, erwägen Sie, es in mehrere Anfragen aufzuteilen oder es zu vereinfachen. Um mehr Antworten zu erhalten, können Sie die Aufgabe ruhig in mehrere Schritte unterteilen und so über das Skript iterieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erhalten.
Einige Beispiele für benutzerdefinierte Skripte, die für die Softwareentwicklung geeignet sind:
Behebung von Codeproblemen.
#heading
Behebung eines Codeproblems.
#code
Ich bin in meinem Code Phyton auf einen Fehler gestoßen. Können Sie mir helfen, den Fehler in der Sortierfunktion, die ich geschrieben habe, zu identifizieren und zu korrigieren?
#explanation
Können Sie mir erklären, wie die Methode „sort“ in Python funktioniert und warum sie nicht die erwarteten Ergebnisse liefert?
Code-Dokumentation
#heading
Code-Dokumentation.
#code
Ich arbeite an einem Projekt in C++ und möchte eine Dokumentation für die von mir erstellten Klassen erzeugen. Können Sie mir helfen, Beschreibungen für diese Klassen zu verfassen?
#explanation
Können Sie mir auch noch Tipps geben, wie ich eine effektive Dokumentation für meinen Quellcode strukturieren kann?
Entwurf von Softwarearchitektur
#heading
Entwurf einer Softwarearchitektur.
#architecture
Ich entwerfe gerade eine komplexe Webanwendung. Können Sie mir helfen, eine grundlegende Softwarearchitektur für dieses Projekt zu skizzieren?
#explanation
Könnten Sie erklären, wie ich im Kontext meines Projekts zwischen einer monolithischen Architektur und einer Microservice-Architektur wählen kann?
Kann ChatGPT den Code korrigieren?
ChatGPT kann den Code korrigieren! Dies ist ein entscheidender Schritt im Softwareentwicklungsprozess, um das reibungslose Funktionieren der Software sicherzustellen. Künstliche Intelligenz kann bei dieser Aufgabe ein wertvoller Verbündeter sein.
Verstehen und Erkennen von Fehlern
Sobald ChatGPT den Code verstanden hat, nutzt es seine Programmierkenntnisse, um potenzielle Fehler zu identifizieren. Es kann Syntaxabweichungen, nicht vorhandene Variablenreferenzen, Typinkompatibilitäten und andere häufige Probleme aufspüren.
Verbesserungsvorschläge
ChatGPT beschränkt sich nicht auf die bloße Fehlerkorrektur. Er kann auch Verbesserungsvorschläge machen, um den Code besser lesbar, modularer und effizienter zu machen. Dazu gehören Empfehlungen zur Benennung von Variablen, zur Behandlung von Ausnahmen und zur Optimierung des Algorithmus.
Limits
ChatGPT ist zwar leistungsstark, hat aber auch seine Grenzen. Es kann sein, dass es den spezifischen Kontext des Codes nicht immer richtig versteht. Es empfiehlt sich, die Korrekturen mit Programmierexperten zu überprüfen.
Codieren mit ChatGPT: Schlussfolgerung
So, wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie die Möglichkeiten von ChatGPT voll ausschöpfen und Ihre Effizienz bei der Softwareentwicklung steigern. Aber Vorsicht! Die oben genannten Techniken sind keine Zauberei und produzieren immer noch viele Fehler. KI ist zwar ein guter Assistent bei der architektonischen Entscheidungsfindung, aber sie ersetzt keinen echten Entwickler bei der Erstellung eines funktionierenden Codes. Die Verwendung von ChatGPT in diesem Kontext erfordert eine gewisse Expertise, um seine Antworten zu überprüfen. Zögern Sie nicht, ihm im Vorfeld Ihrer Recherchen anzugeben, dass es nicht unbedingt eine Lösung haben muss. 😉.
Wir schließen diesen Artikel mit einer unvollständigen Liste von Schlüsselwörtern ab, mit denen Sie Ihre Fragen an ChatGPT stellen können, um die Antworten zu erhalten, die Sie brauchen:
- #heading: Wird verwendet, um einen neuen Abschnitt oder ein neues Thema in Ihrem Skript einzuführen.
- #code: Fordert die Vorlage auf, Quellcode zu generieren oder bei der Lösung von Codeproblemen zu helfen.
- #explanation: Bittet um Erklärungen oder Klarstellungen zu technischen Konzepten oder Code.
- #architecture: Wird verwendet, um das Modell aufzufordern, eine Software-Architektur zu entwerfen oder bestehende Architekturen zu besprechen.
- #debugging: Fordert die Vorlage auf, bei der Identifizierung und Behebung von Debugging-Problemen in Code zu helfen.
- #documentation: Bittet um Hilfe bei der Erstellung von Dokumentation für Quellcode.
- #versioncontrol: Wird verwendet, um die Verwendung von Versionskontrollsystemen wie Git zu diskutieren.
- #bestpractices: Fordert das Modell auf, bewährte Praktiken der Softwareentwicklung zu teilen.
- #database: Fordert das Modell auf, über das Design von Datenbanken oder SQL-Abfragen zu diskutieren.
- #frameworks: Wird verwendet, um Informationen über bestimmte Software-Frameworks wie React, Django oder Angular zu erhalten.
- #security: Fordert das Modell auf, bewährte Sicherheitspraktiken bei der Softwareentwicklung zu diskutieren.
- #performance: Wird verwendet, um Ratschläge zur Optimierung der Leistung einer Softwareanwendung zu erhalten.
- #deployment: Fragt nach Informationen über die Bereitstellung von Anwendungen mit Schwerpunkt auf bewährten Verfahren.
- #testing: Wird verwendet, um Strategien für das Testen von Software, Methoden und Tools zu diskutieren.
- #algorithmus: Wird verwendet, um Hilfe beim Entwurf oder der Optimierung von Algorithmen zu erhalten.
- #devtools: Fragt nach Empfehlungen für Entwicklungswerkzeuge wie IDEs, Texteditoren oder Erweiterungen.