在不斷變化的技術(shù)領(lǐng)域中，ChatGPT及其AI聊天機(jī)器人的同類產(chǎn)品正在引領(lǐng)潮流，獲得全球的關(guān)注。這類產(chǎn)品正在通過提供被認(rèn)為不可實(shí)現(xiàn)的獨(dú)特價(jià)值主張，重新塑造行業(yè)格局。對于軟件開發(fā)人員來說，這些機(jī)器人提供了無限的可能性。本文介紹開發(fā)人員如何利用AI聊天機(jī)器人的十種戰(zhàn)略方法，優(yōu)化工作流程，為企業(yè)提供更大的價(jià)值。

1 優(yōu)化代碼和建議

ChatGPT等聊天機(jī)器人在優(yōu)化代碼方面已經(jīng)被證明非常有效。為了說明這如何增強(qiáng)開發(fā)人員的工作流程，看以下代碼片段來解析CSV文件，計(jì)算每個(gè)唯一單詞的出現(xiàn)次數(shù)并顯示結(jié)果：

import csv

def count_words_in_csv(filename):
    word_count = {}

    with open(filename, mode='r') as file:
        csv_reader = csv.reader(file)
        
        for row in csv_reader:
            for cell in row:
                words = cell.split(" ")
                for word in words:
                    word = word.lower().strip()
                    if word:
                        if word not in word_count:
                            word_count[word] = 1
                        else:
                            word_count[word] += 1

    for word, count in word_count.items():
        print(f"{word}: {count}")

# 使用示例
count_words_in_csv("sample.csv")

經(jīng)過仔細(xì)檢查，可以看出提供的代碼片段存在優(yōu)化問題。其中一個(gè)明顯的低效性是使用空格作為分隔符。這種方法忽略了標(biāo)點(diǎn)符號，導(dǎo)致單詞計(jì)數(shù)可能不準(zhǔn)確。例如，"hello"和"hello,"將被錯(cuò)誤地視為不同的實(shí)體。雖然代碼中還有其他需要優(yōu)化的地方，但讓我們將注意力轉(zhuǎn)向ChatGPT的解決方案。當(dāng)提示為"作為一名專業(yè)的軟件工程師，優(yōu)化附帶的代碼以實(shí)現(xiàn)最大效率"時(shí)，ChatGPT生成了以下代碼：

import pandas as pd
import re
from collections import defaultdict

def count_words_in_csv(filename):
    try:
        # 使用pandas進(jìn)行高效和便捷的CSV讀取
        df = pd.read_csv(filename, header=None)
    except FileNotFoundError:
        print("Error: File not found.")
        return

    word_count = defaultdict(int)

    for _, row in df.iterrows():
        for cell in row:
            if pd.isna(cell):
                # 跳過NaN單元格
                continue
            # 使用正則表達(dá)式分割和清理單詞
            words = re.findall(r'\b\w+\b', cell.lower())
            for word in words:
                word_count[word] += 1

    return word_count

# 使用示例
word_counts = count_words_in_csv("sample.csv")

if word_counts:
    for word, count in word_counts.items():
        print(f"{word}: {count}")

經(jīng)過優(yōu)化后的代碼在優(yōu)化方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了之前的代碼。主要改進(jìn)包括利用pandas進(jìn)行更優(yōu)的CSV處理、使用正則表達(dá)式實(shí)現(xiàn)更精確的單詞分割以及集成defaultdict()函數(shù)以簡化代碼功能。

除了代碼優(yōu)化，聊天機(jī)器人助手還可以從更廣泛的非技術(shù)角度提供改進(jìn)代碼的見解。當(dāng)問到"如何進(jìn)一步改進(jìn)這個(gè)新優(yōu)化的代碼？"時(shí)，ChatGPT提出了幾個(gè)建議：

• 考慮過渡到類似于pandas庫的Dask，用于處理超出內(nèi)存限制的大型數(shù)據(jù)集的計(jì)算。
• 目前嵌入了單詞提取模式r'\b\w+\b'。通過使此參數(shù)可變，函數(shù)可以更動態(tài)地適應(yīng)不同的單詞定義或特定應(yīng)用。
• 擴(kuò)展函數(shù)的功能，以適應(yīng)像Excel或TSV這樣的其他文件格式，并提供相應(yīng)的參數(shù)。這些功能可以進(jìn)一步增強(qiáng)代碼的性能、可擴(kuò)展性和適應(yīng)性。

2 提升文檔化能力

開發(fā)人員在完善和最終確定代碼后，需要進(jìn)行重要但往往具有挑戰(zhàn)性的文檔編寫過程。幸運(yùn)的是，聊天機(jī)器人在輔助和生成整個(gè)軟件開發(fā)過程的文檔方面表現(xiàn)出色。通過提示 "為所附代碼片段生成行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)文檔"，ChatGPT 生成了上文優(yōu)化過的代碼：

圖片

圖片

圖片

所提供的輸出是一份全面的、符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的文檔，清晰地闡明了初始代碼的結(jié)構(gòu)、功能、限制和可修改性。此外，所采用的格式與reStructuredText或其他常用的Markdown語言兼容，可以輕松轉(zhuǎn)換。

3 生成項(xiàng)目的測試用例

在優(yōu)化和詳細(xì)記錄代碼之后，下一步是進(jìn)行全面的測試，以驗(yàn)證其韌性和功能性。傳統(tǒng)的測試方法，無論是手動還是自動化，都有其優(yōu)點(diǎn)，但可能會漏掉某些邊緣情況。AI聊天機(jī)器人也可在這個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮作用，為任何代碼提供廣泛的測試場景。以反復(fù)使用的代碼示例為基礎(chǔ)，要求ChatGPT執(zhí)行以下指令：根據(jù)我們進(jìn)行中的代碼討論，創(chuàng)建多樣化的業(yè)務(wù)測試用例。AI回應(yīng)的場景包括驗(yàn)證函數(shù)在基本CSV中的精確單詞計(jì)數(shù)、對大小寫不敏感的處理、無論標(biāo)點(diǎn)符號如何計(jì)算單詞數(shù)量以及在大型CSV、空文件、不存在的文件以及具有各種分隔符的文件中的效率等。雖然對于任何代碼來說，可想象的測試用例數(shù)量似乎是無限的，但AI聊天機(jī)器人使這個(gè)過程變得更加可控。

4 解釋錯(cuò)誤

理想情況下，代碼測試應(yīng)該提供與利益相關(guān)者要求完全一致的功能正常的結(jié)果。然而，在現(xiàn)實(shí)中，我們常常會遇到各種錯(cuò)誤。更加復(fù)雜的是，開發(fā)人員有時(shí)對這些錯(cuò)誤的起源感到困惑。這時(shí)候，AI聊天機(jī)器人登場，準(zhǔn)備解開這些謎團(tuán)。類似于我們之前的代碼優(yōu)化練習(xí)，將一個(gè)包含錯(cuò)誤的代碼片段呈現(xiàn)給聊天機(jī)器人，它可以識別出當(dāng)前存在的錯(cuò)誤，推薦糾正措施，并提供未來的預(yù)防措施建議。

import csv

def calculate_average_from_csv(file_name):
    total = 0
    count = 0    
    with open(file_name, 'r') as file:
        csv_content = csv.reader(file, delimiter=',')

        for row in csv_content:
            for item in row:
                total += int(item)
                count += 1
    
    average = total / count
    return average

print(calculate_average_from_csv('numbers.csv'))

這段代碼一開始看起來可能沒有錯(cuò)誤，但實(shí)際上隱藏著三個(gè)微妙但關(guān)鍵的錯(cuò)誤，阻礙了其正確執(zhí)行。將這段代碼提交給AI聊天機(jī)器人后，它準(zhǔn)確地指出了這三個(gè)差異：

a） count++ 語法在Python中不受支持；建議更正為 count += 1。

b） 缺乏處理非整數(shù)值的錯(cuò)誤處理機(jī)制可能會引發(fā)問題，特別是在較大的項(xiàng)目框架中。在整數(shù)轉(zhuǎn)換周圍添加 try-except 塊可以有效地處理或繞過非整數(shù)情況。

c） 如果CSV文件沒有內(nèi)容或缺乏有效的整數(shù)，可能會出現(xiàn)潛在的 ZeroDivisionError，導(dǎo)致無意間的除零情況。建議在計(jì)算平均值之前，通過條件檢查驗(yàn)證 count 是否為非零值。

總結(jié)本節(jié)的示范，AI聊天機(jī)器人提供了一段經(jīng)過優(yōu)化、無錯(cuò)誤的代碼片段，與原始代碼相比得到了改進(jìn)。

import csv

def calculate_average_from_csv(file_name):
    total = 0
    count = 0
    
    with open(file_name, 'r') as file:
        csv_content = csv.reader(file, delimiter=',')
        
        for row in csv_content:
            for item in row:
                try:
                    total += int(item)
                    count += 1
                except ValueError:
                    pass  # 跳過非整數(shù)值
        
        if count == 0:
            return "CSV中未找到有效的整數(shù)值"
        
        average = total / count
        return average

print(calculate_average_from_csv('numbers.csv'))

5 構(gòu)思創(chuàng)意

開發(fā)人員有時(shí)在工作流程中會遇到具有挑戰(zhàn)性的障礙，困擾著無法解決的持續(xù)問題。經(jīng)過長時(shí)間的無果檢查，這些障礙可能導(dǎo)致停滯感。然而，隨著AI聊天機(jī)器人的出現(xiàn)，以往需要漫長思考的時(shí)間現(xiàn)在轉(zhuǎn)變?yōu)楦咝Ы鉀Q問題的幾分鐘。無論是解決業(yè)務(wù)問題、技術(shù)故障還是妨礙進(jìn)展的障礙，開發(fā)人員都可以利用AI聊天機(jī)器人迅速構(gòu)思和應(yīng)對挑戰(zhàn)，獲得一流的結(jié)構(gòu)化解決方案。開發(fā)中的頭腦風(fēng)暴的現(xiàn)代時(shí)代已經(jīng)發(fā)生了革命性的變化；通過聊天機(jī)器人保留的記憶，從構(gòu)思到研究的無縫過渡，凸顯了它在優(yōu)化開發(fā)人員工作流程中不可或缺的作用。

6 提供樣板代碼

樣板代碼長期以來一直是軟件開發(fā)的重要組成部分，并且預(yù)計(jì)在可預(yù)見的未來仍將存在。獲取這些基礎(chǔ)代碼涉及搜索各種數(shù)據(jù)庫、內(nèi)部文件和GitHub存儲庫，以找到與開發(fā)人員獨(dú)特需求最匹配的代碼。盡管這項(xiàng)努力可能不會耗費(fèi)過多時(shí)間，但它會分散寶貴的幾分鐘，這些時(shí)間本可以更好地分配。在今天普遍可獲取的AI時(shí)代，像ChatGPT這樣的聊天機(jī)器人擅長構(gòu)建樣板代碼，無縫集成到現(xiàn)有項(xiàng)目中。如下所示，ChatGPT構(gòu)建了典型的Python樣板代碼結(jié)構(gòu)，并清晰地說明了它們各自的用途。

圖片

圖片

提供的代碼示例是可定制的模板，可以無縫集成到任何相關(guān)項(xiàng)目中。此外，AI聊天機(jī)器人詳細(xì)說明了樣板代碼所解決的具體挑戰(zhàn)，它在更廣泛的開發(fā)環(huán)境中的重要性，以及在項(xiàng)目中的預(yù)期應(yīng)用。

7 與復(fù)雜代碼互動

在充滿活力的軟件開發(fā)世界中，專業(yè)人員偶爾會遇到可能看起來陌生的代碼片段，特別是在與多樣化團(tuán)隊(duì)合作或繼承經(jīng)驗(yàn)豐富的同事的工作時(shí)。雖然可以找有可能很忙的同事尋求幫助，或者進(jìn)行廣泛的研究，但更實(shí)際的選擇是咨詢一個(gè)AI聊天機(jī)器人。將令人困惑的代碼輸入聊天機(jī)器人，使其成為當(dāng)前對話環(huán)境的一部分，為它揭示代碼的復(fù)雜之處。

import numpy as np

class NeuralNetwork:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        self.weights1 = np.random.rand(input_size, hidden_size)
        self.weights2 = np.random.rand(hidden_size, output_size)
        self.bias1 = np.random.rand(1, hidden_size)
        self.bias2 = np.random.rand(1, output_size)

    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

    def sigmoid_derivative(self, x):
        return x * (1 - x)

    def feedforward(self, x):
        self.hidden = self.sigmoid(np.dot(x, self.weights1) + self.bias1)
        self.output = self.sigmoid(np.dot(self.hidden, self.weights2) + self.bias2)
        return self.output

    def backpropagate(self, x, y, learning_rate=0.1):
        output_error = y - self.output
        hidden_error = output_error.dot(self.weights2.T)

        d_weights2 = self.hidden.T.dot(output_error * self.sigmoid_derivative(self.output))
        d_weights1 = x.T.dot(hidden_error * self.sigmoid_derivative(self.hidden))

        self.weights1 += learning_rate * d_weights1
        self.weights2 += learning_rate * d_weights2

# 使用示例：
input_size = 3
hidden_size = 4
output_size = 2
nn = NeuralNetwork(input_size, hidden_size, output_size)

以上提供的代碼片段展示了使用Python和numpy庫構(gòu)建簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。盡管神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有固有的復(fù)雜性，但向ChatGPT發(fā)送請求“詳細(xì)說明附上的代碼的機(jī)制”直接引發(fā)了清晰而全面的解釋。

圖片

使開發(fā)人員能夠與復(fù)雜代碼進(jìn)行對話交互，促進(jìn)了深入理解，從而提高了操作效率。這種交互的實(shí)際好處是顯而易見的：當(dāng)開發(fā)人員不僅理解了同行共享的代碼，而且與之產(chǎn)生共鳴時(shí)，項(xiàng)目往往會蓬勃發(fā)展。

8 利用ChatGPT的高級數(shù)據(jù)分析

ChatGPT高級數(shù)據(jù)分析工具是專為數(shù)據(jù)科學(xué)家、業(yè)務(wù)分析師和Python愛好者提供的ChatGPT高級訂閱用戶的重要資產(chǎn)。它為開發(fā)人員提供了廣泛的分析能力，允許進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)探索。

借助這個(gè)工具，從將CSV文件導(dǎo)入到聊天機(jī)器人的對話環(huán)境中，到使用復(fù)雜的自然語言處理精煉數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)分析得到了革命性的變革。我們過去已經(jīng)在ChatGPT中轉(zhuǎn)換了數(shù)據(jù)集，從中獲得了許多寶貴的見解。該工具利用自然語言創(chuàng)建和修改數(shù)據(jù)可視化，與利益相關(guān)者的要求完全一致。雖然特定的高級統(tǒng)計(jì)技術(shù)可能仍在該平臺上發(fā)展，但它可以熟練處理K均值聚類和時(shí)間序列分析等任務(wù)。

這些能力，尤其是與OpenAI最近推出的ChatGPT企業(yè)模型相結(jié)合，展示了該工具在每個(gè)數(shù)據(jù)分析師工具包中的重要性。

9 玩轉(zhuǎn)插件

像高級數(shù)據(jù)分析工具一樣，插件是ChatGPT Premium 的另一個(gè)重要功能，為開發(fā)人員提供獨(dú)特的、情境相關(guān)的優(yōu)勢。對于那些熟練地將AI聊天機(jī)器人整合到他們的工作中的人來說，插件提供了進(jìn)一步的定制層次，承諾開啟更加細(xì)致、價(jià)值驅(qū)動的結(jié)果。

ChatGPT允許同時(shí)使用活動插件，提供了無與倫比的工作流定制能力。以一個(gè)參與新興健康科技公司的開發(fā)人員為例，Wolfram Alpha插件變得不可或缺，它可以無縫地訪問Wolfram代碼和復(fù)雜的解剖模型，用于項(xiàng)目集成。學(xué)術(shù)插件能夠?qū)hatGPT與大量經(jīng)過同行評審的學(xué)術(shù)研究文章庫相連接，精確滿足開發(fā)人員的需求。同時(shí)，AI PDF插件使ChatGPT能夠創(chuàng)建幾乎任何可想象的PDF，增強(qiáng)了我們在本文前面討論過的文檔編制能力。

插件從根本上進(jìn)一步優(yōu)化和個(gè)性化開發(fā)人員的工作流程，增強(qiáng)了AI聊天機(jī)器人在開發(fā)領(lǐng)域的內(nèi)在價(jià)值。

10 研究

AI聊天機(jī)器人的一個(gè)基本目的，也可以說是最具變革性的目的之一，是增強(qiáng)研究能力。正如我們前面的討論所示，AI聊天機(jī)器人為開發(fā)人員提供了以前所未有的便捷和精確性，深入探索廣泛的主題。無論開發(fā)人員面臨一個(gè)新的挑戰(zhàn)，解決一個(gè)持續(xù)存在的問題，還是思考一個(gè)理論命題，聊天機(jī)器人賦予他們利用自然語言查詢來定位和探索所需知識的能力，確保時(shí)間得到最大化利用而不被浪費(fèi)。

總結(jié)起來，我們已經(jīng)看到AI聊天機(jī)器人提供了許多增強(qiáng)開發(fā)人員工作流程的方式。隨著這些數(shù)字助手的發(fā)展，開發(fā)人員正處在他們職業(yè)中一個(gè)變革時(shí)代的門檻上，因?yàn)樗麄儙砹烁冗M(jìn)的能力。我們敦促讀者將其中一些突出的功能納入他們的日常任務(wù)中，并親身體驗(yàn)它們帶來的深遠(yuǎn)影響。