八维教育云计算编程开发人员使用 ChatGPT 提高工作效率的 4 种方式。在5G时代，有网络的地方就有云计算，云计算专业以全球市场占有率高的Java计算机语言为核心技术，培养通过云计算高端、前沿科技研发智能云端应用帮助企业提高效率、节约成本的互联网高端软件工程师。随着云计算的持续火热，高端云计算人才紧缺，云计算技术往往被誉为企业科技创新的核心竞争力。
自从 OpenAI 推出新的应用程序 ChatGPT 以来，世界各地的人们一直在使用它来完成各种任务——从生成代码片段和论文到进行研究。据 ChatGPT 称，用户甚至探索了他们最喜欢的虚构人物写的诗会是什么样子。但今天，我们将探讨它如何帮助开发人员以更快的速度编写更好的代码。
ChatGPT 背后的人工智能研究实验室 OpenAI 表示，其使命是创造“造福全人类”的人工智能。我们仍在观望 OpenAI 是否会实现其雄心壮志，但毫无疑问，ChatGPT 已经激发了专业软件开发人员的兴趣。
从分析和调试代码到根据问题陈述生成代码，ChatGPT 已经开始帮助处理各种常见的开发用例。iOS 开发人员Felix Krause解释了这样一个案例：
人工智能和聊天机器人，如 ChatGPT，已经改变了软件开发的格局。作为提倡开发人员学习和提升技能的平台，我们坚信 ChatGPT 能够并且将会帮助我们制作更好的软件。文本生成不能取代开发人员的工作，但它确实可以帮助开发人员提高他们在这些职业中的产出。
在本文中，我们将解释ChatGPT 可以通过四种方式最大限度地提高开发人员的工作效率，以及为什么它不是编写代码的万能解决方案的四大原因。充分利用 ChatGPT 的潜力，同时避免其陷阱将使您的工作效率飙升！
ChatGPT 如何帮助开发者编写更好的代码
ChatGPT 并不是第一个充当编码助手的机器学习工具。
多年来，自动完成和文本生成软件一直在帮助我们更快地键入代码甚至电子邮件。我们还有GitHub Copilot，它使用 OpenAI 的 GPT-3 的生产版本来建议改进并标记我们代码中的潜在问题。作为编码助手，ChatGPT 与 Copilot 的区别在于能够对对话提示而不是基本的预编程命令制定详细的响应。
这里有四种使用 ChatGPT 的不同方式可以让您作为开发人员的生活更简单。
1. 使编码更易于访问
纵观计算机科学的历史，我们已经看到技术进步使更多的人成为开发人员。很大程度上要归功于抽象方法，越来越多的人可以更轻松地利用曾经只有高度专业化的工程师才能理解的复杂技术。
例如，高级编程语言与编译器和 IDE相结合，使今天的工程师能够编写人类可读的代码，而不必编写机器代码（它是二进制的，对人类不友好）。同样，像 Copilot 这样的 AI 助手的改进是一个有希望的迹象，表明我们仍在朝着让所有人更容易获得和享受编码体验的方向努力。
从抽象中获益并不一定意味着开发人员的技能或知识会有所降低。同样，不知道汽车引擎如何工作并不会让你成为糟糕的司机，使用自动完成也不会让你成为糟糕的工程师。我们仍然可以构建漂亮的应用程序，同时受益于 Java 等高级语言或ChatGPT 等机器学习工具。
2. ChatGPT作为研究助理
ChatGPT 已经接受过来自各种来源的超过45 TB 的文本数据的训练，包括 CommonCrawl、WebText2 以及 Python、HTML、JavaScript 和CSS代码。
ChatGPT 基于这个庞大的训练数据集生成响应——并且可以方便地响应人工输入。解释人类输入的能力可以使 ChatGPT 成为一个有用的研究助手。虽然它的结果仍然需要验证，但它可以提供准确的结果，使我们免于搜索搜索引擎结果或 StackOverflow。它甚至可以提供进一步的解释，帮助编码人员学习和理解新概念。
这个好处可以帮助我们在编码时简化对新知识和相关知识的搜索。没有开发人员知道一切，问题一定会时不时地出现在您的脑海中。跳到 OpenAI 选项卡并让 ChatGPT 回答问题可以节省大量研究时间。您不应该使用 ChatGPT 来提取所有信息，但这是在几秒钟内获得答案的绝佳方法。
3. 使用 ChatGPT 减少乏味
ChatGPT 将使编码更有效率且无错误。由于它可以满足更复杂的需求，我们可以期待它帮助消除繁重的工作并加快生产力和测试。
随着 ChatGPT 等助手的发展，许多一直困扰着开发人员的繁琐任务可能会在未来十年内消失，包括：
自动化单元测试
根据参数生成测试用例
分析代码以建议安全最佳实践
自动化质量保证
另一个主要好处是自动执行创建文档的日常任务。ChatGPT 可以帮助开发人员为其代码生成文档，例如API 和技术文档。例如，ChatGPT 可以分析您的代码并提取有价值的信息，例如函数和变量名称、描述和使用示例。然后，它可以使用此信息创建易于浏览的详细报告。这种自动化可以为开发团队节省大量时间和精力，否则这些时间和精力将专门用于手动构建必要的文档。
ChatGPT 也可以加速其他形式的文档，例如用户手册、发行说明、故障排除指南等。虽然这个聊天机器人不能替代理解您的代码，但它是一个有效维护适当文档的好工具，因此其他团队（和新团队成员）可以轻松理解开发团队的工作流程。
将开发人员从琐碎的任务中解放出来，可以让他们腾出时间来思考更复杂的问题、优化和更高级别的问题，例如应用程序对其用户或业务的影响。允许这个新的 AI 聊天机器人执行这些操作，例如数据处理，将打开您的工作日程，以专注于更关键和创造性的项目。
4. 使用 ChatGPT 进行自然语言处理
自然语言处理 (NLP)是机器学习的一个子集，它使用软件来操纵和生成自然语言，例如当您向 ChatGPT 提问时出现的文本，或者您从 Alexa 或 Siri 等人工智能机器人那里听到的语音。语言之间的翻译、文本分析、语音识别和自动文本生成等任务都属于自然语言处理的范畴。
以下是 ChatGPT 如何帮助开发人员进行自然语言处理的几个示例。
句子解析：ChatGPT 可以解析自然语言输入并提取所需的信息，例如实体和动作。此信息可用于识别必要的要求。
文本分类：ChatGPT 可以将自然语言输入分类为功能需求、非功能需求或约束等预定义类别。
总结：ChatGPT 可以将自然语言输入总结成更简洁和可操作的形式，可以帮助开发者快速理解关键需求。
基于对话：ChatGPT 可以协助基于对话的方法，开发人员可以在其中提出后续问题以收集更多关于需求的说明。
使用自然语言处理技术，ChatGPT 可以帮助开发人员评估以自然语言表达的需求。然后，他们可以将这些信息转化为可操作的需求来指导开发。
请务必注意，这些示例属于一个自然语言处理用例。您的方法将取决于项目的背景和条件。
ChatGPT 不足的 4 个领域
ChatGPT 并不神奇。它查看大量数据，以根据现有代码生成它认为最好的响应。
因此，它肯定有其局限性。在利用 ChatGPT 为您带来好处时，请注意这些限制。
1.仍然需要人为判断
ChatGPT 是一个有价值的工具，但它肯定不能取代人类的判断。它的学习模型基于消费现有内容——其中一些包含错误和错误。
无论 ChatGPT 生成什么代码片段，您仍然需要应用您的判断来确保它能解决您的问题。ChatGPT 根据过去编写的代码生成片段，因此无法保证生成的代码适合您的特定情况。与您在 StackOverflow 上找到的任何代码片段一样，您仍然必须确保您的意图得到充分理解，并且该代码片段适合您的程序。
2. ChatGPT无法解决问题
解决问题是开发人员需要具备的一项基本技能，这就是为什么机器学习和基于文本的工具不会很快接管开发人员的工作。
作为一名开发人员，您的工作涉及理解问题、提出几种可能的解决方案，然后使用编程语言为计算机或编译器翻译最佳解决方案。虽然机器学习工具可以帮助我们更快地键入代码，但它们无法为我们解决问题。
虽然 ChatGPT 可以让许多人成为更好、更高效的开发人员，但它无法为人类构建大型应用程序。最后，我们还是需要人为的判断来辨别代码的好坏。即使我们在编写代码时得到帮助，我们也不会没有大问题需要解决。
依靠 ChatGPT 来解决你的剽窃代码问题是很危险的。一方面，将您复制的代码不加选择地插入到您的应用程序中会带来巨大的安全、法律和道德风险，即使您是从机器学习工具中借用的。此外，科技行业仍然需要批判性思维的开发人员，而您无法通过窃取代码让任何人相信您具有这些品质。
3. ChatGPT 没有多视角
ChatGPT 的视角有限。它的建议是基于它接受训练的数据，这伴随着许多风险。
其一，如果 ChatGPT 将高度重复的代码片段误认为是最佳实践，它可能会暗示并延续漏洞或效率低下。
ChatGPT 完全有能力生成错误的答案，但与任何其他答案一样，它会非常自信地这样做。不幸的是，没有任何指标可以帮助管理对响应中潜在错误的预期。与我们访问以获取指导的其他来源相比，这是一个劣势。StackOverflow 或 GitHub 等网站能够为我们提供更多多维数据。我们可以通过查看他人的背景、回应、赞成票等来验证他人的建议。从这个意义上说，其他来源更有能力触及现实世界问题的细微差别。
ChatGPT有限的视角使其成为一个回音室，这可能会带来很大的问题。
我们早就知道机器学习算法可以继承偏见，因此人工智能很容易受到种族主义、性别歧视和仇外心理等有害偏见的影响。尽管 OpenAI 已经实施了护栏，但 ChatGPT 也能够继承偏见。
总而言之，我们必须对每个 ChatGPT 响应持保留态度——有时，从头开始编写代码可能比回过头来验证生成的代码片段更容易。
4. ChatGPT 不能让你被录用
虽然它可以生成代码片段，但 ChatGPT 并不是编码面试的终点。此外，编码面试的大部分内容都是解决问题——而不是编写代码。在 45 分钟的编码面试中，编写代码只需要大约 5-10 分钟。如果您对如何有效地准备面试感到好奇，请查看亚马逊编码面试的完整分类。
编码面试的其余部分要求您提供其他可雇用的信号。您仍然需要确保您提出正确的问题来阐明和理解您的问题，并叙述您的思考过程以展示您如何缩小您的解决方案空间。ChatGPT 无法帮助您解决这些问题。但是，这些批判性思维和解决问题的技能对您的可雇用性与编码能力一样重要。
