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

Ich benutze ChatGPT seit über zwei Jahren, um meine Programmierproduktivität zu steigern, und es hat alles verändert. Es gab einmal eine Situation, in der ChatGPT mir half, einen kniffligen Fehler zu finden, und da erkannte ich wirklich das Potenzial von AI beim Programmieren.

Viele Leute scheinen zu denken, dass AI wie ein magischer Geist ist, der aus einem vagen Wunsch ein ganzes Programm oder eine App zaubern kann. Aber ich möchte klarstellen: AI ist eher wie ein leistungsstarkes Werkzeug. Klar, man könnte eine altmodische Säge verwenden, um Holz zu schneiden, aber eine Tischsäge erledigt die Arbeit viel schneller. Keines der beiden Werkzeuge baut Möbel für dich; sie helfen dir nur beim Bauen. Ähnlich schreibt AI deinen Code nicht für dich, aber es kann dir sicherlich helfen, effizienter zu programmieren.

Ich kann keine genauen Zahlen nennen, aber ich bin mir ziemlich sicher, dass ChatGPT meine Programmierleistung verdoppelt hat. Es ist, als hätte ich einen zuverlässigen Assistenten an meiner Seite, der mir hilft, doppelt so viel zu schaffen.

Ich nutze ChatGPT Plus, das 20 $ pro Monat kostet, hauptsächlich weil es früher das überlegene GPT-4-Modell fürs Programmieren im Vergleich zur kostenlosen Version mit GPT-3.5 hatte. Jetzt verwenden beide Versionen eine Variante des GPT-4o-Modells, sodass ihre Programmierfähigkeiten gleichwertig sind. Aber die kostenlose Version begrenzt deine Anfragen, was meinen Arbeitsfluss stören kann, deshalb bleibe ich bei Plus.

Ich habe verschiedene große Sprachmodelle (LLMs) an meinen realen Programmieraufgaben getestet, und nur wenige, alle basierend auf den LLMs von ChatGPT, waren der Herausforderung gewachsen. Es gibt viele coole AI-Tools für Programmierer, einige sogar kostenlos, aber sie sind nur hilfreich, wenn der generierte Code tatsächlich funktioniert. Glücklicherweise werden die Programmierfähigkeiten von AI mit der Zeit nur besser werden.

Bei der Reflexion über meine Projekte sind mir einige praktische Tipps eingefallen, um das Beste aus einem AI-Programmierpartner herauszuholen. Lass uns eintauchen.

1. Aufgaben in kleine Teilaufgaben zerlegen

AI hat Schwierigkeiten mit komplexen Anweisungen, besonders beim Produktdesign. Aber sie glänzt bei der Bewältigung kleiner, klar definierter Aufgaben.

2. Die AI wie einen Slack-Chat behandeln

Stell dir deine Interaktionen mit der AI wie schnelle, hin-und-her-Nachrichten in einem Slack-Chat vor, nicht wie langsame E-Mail-Austausche mit einem Kollegen.

3. Komplexe Routinen schrittweise aufbauen

Beginne mit einer einfachen Aufgabe, und sobald diese erledigt ist, füge nach und nach weitere Elemente hinzu. Ich kopiere und füge oft den vorherigen Prompt ein und passe ihn an, um den benötigten Code zu erhalten.

4. Jeden Codeabschnitt testen

Nimm niemals an, dass der Code der AI funktioniert. Teste ihn immer in deinem Projekt, um zu sehen, wie er sich verhält.

5. Den Debugger nutzen

Für einen tiefergehenden Test scheue dich nicht, den Debugger zu verwenden, um den AI-generierten Code Schritt für Schritt durchzugehen. Beobachte die Variablen und sieh genau, was die AI tut. Es ist in Ordnung, die AI Codeabschnitte für dich schreiben zu lassen, solange du jede Zeile überprüfst.

6. AI getrennt von deiner IDE halten

Viele Anbieter von Programmierwerkzeugen werben für integrierte AI-Funktionen, aber ich bevorzuge es, ChatGPT als eigenständiges Tool zu nutzen. Ich möchte nicht, dass eine AI meine primäre Programmierumgebung stört.

7. Codezeilen gezielt auswählen

Du musst nicht alles verwenden, was die AI generiert. Genauso wie du bei Stack Overflow auswählst, kannst du das auch mit AI-generiertem Code tun.

8. Proprietäres Programmieren vermeiden

AI-LLMs sind auf allgemeine Daten und das, was sie online finden, trainiert. Sie kennen deine einzigartige Anwendung oder Geschäftslogik nicht, also bitte sie nicht, Code zu schreiben, der dieses Wissen erfordert.

9. Kontext durch Beispiele liefern

Ich habe einmal ChatGPT ein HTML-Snippet gegeben und es gebeten, eine Textausdehnungsfunktion hinzuzufügen. Es lieferte HTML, JS und CSS, und als ich nach mehr fragte, erklärte es seine Entscheidungen. Das funktionierte, weil die Beispiele der AI halfen, den Kontext zu verstehen.

10. AI für allgemeines Wissensprogrammieren nutzen

AI glänzt beim Schreiben von Code, der allgemeines Wissen, populäre Bibliotheken und Standardpraktiken nutzt. Sie wird nicht deine einzigartige Geschäftslogik schreiben, aber sie kann dir Zeit bei Bibliotheks- und API-Funktionen sparen.

11. Nach kurzen Snippets fragen

Selbst wenn du nur eine oder zwei Zeilen brauchst, nutze die AI wie jedes andere Forschungstool, um Zeit zu sparen.

12. Der AI mitteilen, wenn Code nicht funktioniert

AI generiert oft unvollständigen oder nicht funktionsfähigen Code. Lass sie wissen, was nicht funktioniert, und bitte um eine überarbeitete Version. Normalerweise verbessert sie das Original.

13. AI-Arbeit überprüfen

Es ist faszinierend zu sehen, wie verschiedene Sprachmodelle denselben Code interpretieren. Du kannst sogar eine ChatGPT-Sitzung die Arbeit einer anderen überprüfen lassen.

14. AI CSS-Selektoren schreiben lassen

CSS-Selektoren können schnell komplex werden. Ich kopiere oft einen HTML-Block und bitte um einen Selektor für einen bestimmten Teil. Das spart Zeit, obwohl du vielleicht ein paar Mal iterieren musst.

15. AI für reguläre Ausdrücke nutzen

Ich hasse es, reguläre Ausdrücke zu schreiben, fast so sehr wie CSS-Selektoren. AI ist gut darin, sie zu generieren, obwohl du sie testen musst.

16. Reguläre Ausdrücke mit AI testen

Ich benutze Patterns auf meinem Mac Studio, um AI-generierte reguläre Ausdrücke zu testen, aber AI kann auch helfen. Ich gebe einer separaten AI-Instanz einen regulären Ausdruck und frage: „Was macht der?“ Wenn die Beschreibung mit dem übereinstimmt, was ich wollte, fühle ich mich sicherer.

17. AI komplexe Schleifenmathematik übernehmen lassen

Wie CSS-Selektoren und reguläre Ausdrücke kann komplexe Schleifenmathematik mühsam sein. AI ist perfekt dafür. Lass sie einfach den Schleifenrahmen schreiben, dann füge deine Geschäftslogik hinzu.

18. AI Code kritisieren lassen

Ich gebe oft AI-generierten Code zurück an die AI und frage: „Was stimmt mit diesem Code nicht?“ Sie kann Fehler hervorheben und Korrekturen vorschlagen, die ich dann bitte, umzusetzen.

19. AI Code erklären lassen

Code an die AI zu geben und zu fragen: „Was macht der?“ kann aufschlussreich sein, besonders bei Code, der von anderen geschrieben wurde. Es spart Zeit beim Reverse Engineering.

20. Wissen, wann man weiterziehen muss

Wenn die AI nach zwei oder drei Versuchen nicht richtig liegt, ist es Zeit, mit einem neuen Prompt neu zu starten. Manchmal musst du es einfach selbst machen.

21. Beschreibende Namen verwenden

Die AI erkennt die Absicht aus Variablen- und Funktionsnamen, was zu besserem Code führt. Die Verwendung von $order_date statt $od hilft der AI, den Kontext zu verstehen, und macht den Code lesbarer.

22. Die Notizen der AI lesen

Die AI liefert oft Notizen vor und nach dem Code, den sie schreibt. Diese können Einblicke in ihren Ansatz geben und nützliche Bibliotheken oder Funktionen vorschlagen.

23. Codeabschnitte erneut besuchen

Wenn du Hilfe bei einem bestimmten Teil deines Projekts brauchst, nimm den relevanten Code, zeig ihn ChatGPT und frage nach dem, was du brauchst. Das kann dir viel Zeit sparen.

24. Veralteten Code aktualisieren

Ich hatte einmal ein PHP-Modul mit veralteten Funktionen. Ich fügte den Code in ChatGPT ein, fragte, wie man ihn aktualisiert, und bekam eine funktionierende Lösung.

25. AI für unbekannte Sprachen nutzen

Wenn ich in einer Sprache programmiere, in der ich kein Experte bin, frage ich die AI, wie ich das schreibe, was ich brauche. Zum Beispiel kann das Vergleichen von Case-Anweisungen in PHP und Python das Schreiben von unbekanntem Code viel einfacher machen.

Bevor du AI fürs Programmieren nutzt, kläre mit deinem Unternehmen rechtliche Fragen bezüglich AI-generierten Codes. Wenn du meine Tipps befolgst, wirst du AI für allgemeine Aufgaben nutzen, nicht für deine einzigartige Geschäftslogik, sodass du das Urheberrecht an deinem Kerncode behalten solltest.

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

Hast du AI genutzt, um beim Programmieren zu helfen? Hast du Tipps, die meine Liste ergänzen? Lass es uns in den Kommentaren unten wissen.

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