Verwandeln Sie ChatGPT in Ihr KI -Codierungs -Elektrowerkzeug, um Ihre Ausgabe zu verdoppeln

Ich benutze Chatgpt, um meine Programmierproduktivität seit über zwei Jahren zu steigern, und es war ein Game-Changer. Es gab diese einmal, als Chatgpt mir half, einen kniffligen Fehler zu bestimmen, und dann sah ich das Potenzial der KI bei der Codierung wirklich.

Viele Leute scheinen zu glauben, dass KI wie ein magischer Genie ist, der ein ganzes Programm oder eine App aus einem vagen Wunsch aufschlagen kann. Aber lassen Sie mich den Rekord klarstellen: KI ist eher wie ein Elektrowerkzeug. Sicher, Sie könnten eine altmodische Säge verwenden, um Holz zu schneiden, aber eine Tischsäge wird die Arbeit viel schneller erledigen. Keiner der Tools baut Möbel für Sie; Sie helfen dir nur, es zu bauen. In ähnlicher Weise schreibt AI Ihren Code nicht für Sie, aber er kann Ihnen sicherlich helfen, ihn effizienter zu schreiben.

Ich kann Ihnen keine genauen Zahlen geben, aber ich bin mir ziemlich sicher, dass Chatgpt meine Programmierausgabe verdoppelt hat. Es ist, als würde man einen vertrauenswürdigen Assistenten an meiner Seite haben, der mir hilft, doppelt so viel zu erledigen.

Ich habe Chatgpt Plus verwendet, was 20 US-Dollar pro Monat kostet, vor allem, weil es früher das überlegene GPT-4-Modell für die Codierung im Vergleich zum GPT-3,5 der kostenlosen Version hatte. Jetzt verwenden beide Versionen eine Variante des GPT-4O-Modells, sodass ihre Codierungsfunktionen auf NACH sind. Aber die kostenlose Version beschränkt Ihre Fragen, die meinen Workflow stören können, also bleibe ich bei Plus.

Ich habe verschiedene große Sprachmodelle (LLMs) gegen meine realen Codierungsaufgaben getestet, und nur wenige, die alle auf den LLMs von Chatgpt basieren, haben der Herausforderung gestiegen. Es gibt viele coole KI -Tools für Programmierer, einige sogar kostenlos, aber sie sind nur hilfreich, wenn der Code, den sie erzeugen, tatsächlich funktioniert. Zum Glück werden die KI -Codierungsfunktionen nur mit der Zeit besser.

Wenn ich über meine Projekte nachgedacht habe, habe ich einige praktische Tipps gegeben, um das Beste aus einem AI -Programmierpartner herauszuholen. Lassen Sie uns eintauchen.

1. Aufgaben in kleine Jobs zerlegen

KI kämpft mit komplexen Anweisungen, insbesondere für Produktdesign. Aber es zeichnet sich hervorragend um kleine, gut definierte Aufgaben.

2. Behandle die KI wie einen lockeren Chat

Stellen Sie sich Ihre Interaktionen mit der KI als schnelle, Hin- und Her-Nachrichten in einem lockeren Chat vor, nicht als langsame E-Mail-Börsen mit einem Kollegen.

3.. Komplexe Routinen iterativ erstellen

Beginnen Sie mit einer einfachen Aufgabe und fügen Sie sobald dies erledigt ist, weitere Elemente nacheinander hinzu. Ich kopiere und füge die vorherige Eingabeaufforderung oft ein und füge sie so ein und optimiere sie während ich, um den Code zu erhalten, den ich benötige.

4. Testen Sie jeden Code -Snippet

Gehen Sie niemals davon aus, dass der Code der KI funktioniert. Testen Sie es immer in Ihrem Projekt, um zu sehen, wie es funktioniert.

5. Verwenden Sie den Debugger

Für einen tieferen Test scheuen Sie sich nicht, den Debugger zu verwenden, um den Code mit AI-generiertem zu durchsuchen. Sehen Sie sich die Variablen an und sehen Sie genau, was die KI tut. Es ist in Ordnung, die KI Code -Snippets für Sie schreiben zu lassen, solange Sie jede Zeile überprüfen.

6. Halten Sie die KI von Ihrer IDE getrennt

Viele Anbieter von Coding -Tools drücken integrierte KI -Funktionen, aber ich bevorzuge ChatGPT als eigenständiges Tool. Ich möchte nicht, dass eine KI mit meiner primären Codierungsumgebung durcheinander ist.

7. Kirschpick-Codezeilen

Sie müssen nicht alles verwenden, was die KI generiert. Genau wie Sie aus dem Stack-Überlauf auswählen könnten, können Sie dasselbe mit dem Code mit AI-generiertem tun.

8. Vermeiden Sie proprietäre Codierung

KI -LLMs werden nach allgemeinen Daten und dem, was sie online finden, geschult. Sie kennen Ihre eindeutige Anwendung oder Geschäftslogik nicht. Bitten Sie sie also nicht, Code zu schreiben, das dieses Wissen erfordert.

9. Geben Sie den Kontext mit Beispielen an

Ich habe Chatgpt einmal einen Ausschnitt von HTML gegeben und ihn gebeten, eine Textverweiterungsfunktion hinzuzufügen. Es gab HTML, JS und CSS zurück und als ich nach mehr fragte, erklärte es seine Entscheidungen. Dies funktionierte, weil die Beispiele der KI beim Verständnis des Kontextes geholfen haben.

10. Verwenden Sie die KI für allgemeine Kenntnisse Codierung

AI strahlt beim Schreiben von Code, das allgemeinwissen, beliebte Bibliotheken und Standardpraktiken verwendet. Es wird Ihre einzigartige Geschäftslogik nicht schreiben, können Sie jedoch Zeit mit Bibliotheks- und API -Funktionen sparen.

11. Fragen Sie nach kurzen Ausschnitten

Selbst wenn Sie nur ein oder zwei Zeilen benötigen, verwenden Sie die KI, wie Sie ein Forschungsinstrument sparen würden.

12. Sagen Sie der KI, wann Code nicht funktioniert

KI erzeugt häufig einen unvollständigen oder nicht funktionierenden Code. Lassen Sie es wissen, was nicht funktioniert, und fragen Sie nach einer überarbeiteten Version. Das Original verbessert sich normalerweise.

13. Cross-Check-KI-Arbeit

Es ist faszinierend zu sehen, wie unterschiedliche Sprachmodelle den gleichen Code interpretieren. Sie können sogar eine Chatgpt -Sitzung überprüfen. Überprüfen Sie die Arbeit eines anderen.

14. Lassen Sie AI CSS -Selektoren schreiben

CSS -Selektoren können schnell komplex werden. Ich kopiere oft einen HTML -Block und bitte nach einem Selektor für einen bestimmten Teil. Es spart Zeit, obwohl Sie möglicherweise ein paar Mal iterieren müssen.

15. Verwenden Sie KI für reguläre Ausdrücke

Ich hasse es, regelmäßige Ausdrücke fast genauso viel wie CSS -Selektoren zu schreiben. KI ist großartig darin, sie zu generieren, obwohl Sie sie testen müssen.

16. Testen Sie reguläre Ausdrücke mit KI

Ich verwende Muster in meinem Mac Studio, um reguläre Ausdrücke von AI-generierten Testen zu testen, aber auch KI kann helfen. Ich füttere eine separate AI -Instanz und frage: "Was macht das?" Wenn die Beschreibung dem entspricht, was ich wollte, fühle ich mich selbstbewusster.

17. Lassen

Wie CSS -Selektoren und reguläre Ausdrücke kann eine komplexe Schleifenmathematik mühsam sein. KI ist perfekt dafür. Lassen Sie es einfach den Schleifenwrapper schreiben und fügen Sie Ihre Geschäftslogik hinzu.

18. Bitten Sie die KI, Code zu kritisieren

Ich füttere oft den Code mit dem generierten A-generierten Code zurück und frage: "Was ist los mit diesem Code?" Es kann Fehler hervorheben und Korrekturen vorschlagen, die ich dann implementieren kann.

19. Bitten Sie AI, Code zu erklären

Füttern Sie Code an die KI und fragen Sie: "Was macht das?" kann aufschlussreich sein, insbesondere für Code, den von anderen geschrieben wurde. Es spart Zeit in Reverse Engineering.

20. wissen, wann sie weitermachen sollen

Wenn die KI es nicht direkt nach zwei oder drei Versuchen bekommen kann, ist es Zeit, mit einer neuen Eingabeaufforderung frisch zu beginnen. Manchmal muss man es nur selbst tun.

21. Verwenden Sie beschreibende Namen

Die KI nimmt die Absicht aus Variablen- und Funktionsnamen auf, was zu einem besseren Code führt. Die Verwendung von $ order_date anstelle von $ od hilft dem KI, den Kontext zu verstehen und macht den Code lesbarer.

22. Lesen Sie die Notizen von Ai

Die KI enthält häufig Notizen vor und nach dem Code, den er schreibt. Diese können Einblicke in ihren Ansatz bieten und nützliche Bibliotheken oder Funktionen vorschlagen.

23. Code -Snippets erneut besuchen

Wenn Sie Hilfe bei einem bestimmten Teil Ihres Projekts benötigen, schnappen Sie sich den entsprechenden Code, zeigen Sie ihn Chatgpt an und fragen Sie nach dem, was Sie benötigen. Es kann Ihnen viel Zeit sparen.

24. Vergleichscode aktualisieren

Ich hatte einmal ein PHP -Modul mit veralteten Funktionen. Ich habe den Code in Chatgpt eingefügt, gefragt, wie er ihn aktualisiert, und habe eine Arbeitslösung erhalten.

25. Verwenden Sie KI für unbekannte Sprachen

Wenn ich in einer Sprache kodiert, frage ich die KI, wie ich schreibe, was ich brauche. Wenn Sie beispielsweise Fallanweisungen in PHP und Python vergleichen, können Sie den unbekannten Code erheblich erleichtern.

Bevor Sie KI zur Codierung verwenden, erkundigen Sie sich bei Ihrem Unternehmen über rechtliche Fragen im Zusammenhang mit dem Code im Zusammenhang mit AI-generiertem Code. Wenn Sie meinen Tipps folgen, verwenden Sie KI für gemeinsame Aufgaben, nicht für Ihre eindeutige Geschäftslogik, sodass Sie in der Lage sein sollten, das Urheberrecht über Ihren Kerncode zu behalten.

Ich schreibe Code für interne Nutzung oder Open-Source-Projekte, daher mache ich mir keine Sorgen über Eigentumsprobleme mit AI-generierten Snippets.

Haben Sie KI verwendet, um beim Codieren zu helfen? Irgendwelche Tipps zu meiner Liste? Lassen Sie es uns in den Kommentaren unten wissen.

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