Chatgpt: Một công cụ để mã hóa và gỡ lỗi - Khám phá thủ thuật hàng đầu của tôi

Một trong những khía cạnh hấp dẫn hơn của ChatGPT là khả năng tạo ra mã code thực sự khá tốt. Tôi đã thử nghiệm điều này lần đầu tiên vào năm 2023 khi yêu cầu nó tạo một plugin WordPress cho trang web của vợ tôi. Kết quả rất ấn tượng, mặc dù đó là một dự án tương đối đơn giản.

Vậy, làm thế nào để tích hợp ChatGPT vào quy trình lập trình hàng ngày của bạn? Dưới đây là tóm tắt nhanh:

1. ChatGPT có thể tạo ra mã code hữu ích lẫn không sử dụng được. Để có kết quả tốt nhất, hãy cung cấp các gợi ý rõ ràng và chi tiết.
2. Nó tỏa sáng khi hỗ trợ các tác vụ hoặc quy trình lập trình cụ thể, thay vì xây dựng toàn bộ ứng dụng từ đầu.
3. Sử dụng ChatGPT để tìm kiếm và chọn các thư viện lập trình phù hợp cho các mục đích cụ thể, tham gia vào một cuộc thảo luận qua lại để tinh chỉnh lựa chọn của bạn.
4. Hãy lưu ý về quyền sở hữu mã code do AI tạo ra và luôn xác minh độ tin cậy của nó. Đừng chỉ chấp nhận kết quả đầu ra một cách mù quáng.
5. Coi tương tác của bạn với ChatGPT như một cuộc trò chuyện. Tinh chỉnh các câu hỏi của bạn dựa trên phản hồi của AI để tiến gần hơn đến kết quả mong muốn.

Bây giờ, hãy đi sâu hơn vào việc sử dụng ChatGPT để lập trình.

ChatGPT có thể lập trình tốt những loại mã nào?

Có hai điểm chính cần hiểu về ChatGPT và lập trình. Thứ nhất, nó thực sự có thể tạo ra mã code hữu ích. Nhưng thứ hai, nó cũng có thể đi lạc hướng hoàn toàn, tạo ra mã code gần như không thể sử dụng được.

Tôi đã học được điều này một cách khó khăn sau khi thành công trong việc tạo plugin WordPress cho vợ tôi. Tò mò muốn xem ChatGPT có thể đi xa đến đâu, tôi đã tạo một gợi ý chi tiết cho một ứng dụng Mac, chỉ định mọi thứ từ các thành phần giao diện người dùng đến tương tác cài đặt. AI trả lời với một loạt văn bản và mã code, nhưng nó dừng lại đột ngột giữa chừng mã. Khi tôi yêu cầu tiếp tục, nó tạo ra thêm nhiều mã và văn bản, nhưng không cái nào sử dụng được. Nó không tổ chức mã đúng cách, bỏ sót các thao tác quan trọng mà tôi yêu cầu, và để lại các chỗ giữ chỗ như "logic chương trình đặt ở đây."

Qua nhiều lần thử, rõ ràng việc yêu cầu ChatGPT xây dựng một ứng dụng hoàn chỉnh từ đầu là không khả thi. Nếu bạn mới lập trình và mong ChatGPT làm hết mọi việc nặng nhọc, bạn có thể sẽ thất vọng.

Nơi ChatGPT thực sự tỏa sáng là hỗ trợ các lập trình viên đã có kinh nghiệm. Nó tuyệt vời để tạo ra các quy trình cụ thể hoặc giải quyết các tác vụ cụ thể. Thay vì yêu cầu một ứng dụng đầy đủ, bạn có thể yêu cầu một quy trình để thêm menu vào thanh menu, sau đó tích hợp nó vào dự án của bạn. Công cụ này sẽ xử lý tốt việc đó.

Tuy nhiên, hãy nhớ rằng dù ChatGPT có vẻ hiểu biết, nó thiếu sự tinh tế đến từ kinh nghiệm thực tiễn sâu sắc. Nó có thể viết mã, nhưng sẽ không nắm bắt được những chi tiết tinh vi cần thiết cho các vấn đề phức tạp.

Sử dụng ChatGPT để thể hiện kỹ thuật, viết các thuật toán nhỏ, và tạo các hàm con. Bạn thậm chí có thể yêu cầu nó giúp chia nhỏ một dự án lớn thành các phần dễ quản lý và sau đó hỗ trợ lập trình các phần đó.

Cách sử dụng ChatGPT để viết mã

1. Thu hẹp và làm rõ yêu cầu của bạn

Trước khi hỏi ChatGPT bất cứ điều gì, hãy quyết định hàm hoặc quy trình của bạn sẽ làm gì, các tham số bạn sẽ truyền vào, và kết quả đầu ra bạn mong đợi. Hãy nghĩ như việc thuê một lập trình viên con người: Bạn có cung cấp đủ chi tiết để họ làm việc, hay bạn đang quá mơ hồ, để lại chỗ cho sự hiểu lầm?

Ví dụ, nếu bạn muốn tóm tắt các trang web, hãy quyết định rằng bạn sẽ nhập một URL và mong đợi một đoạn văn bản tóm tắt làm đầu ra. Lên kế hoạch cẩn thận cho yêu cầu của bạn trước khi tiến hành.

2. Sử dụng ChatGPT để khám phá thư viện và tài nguyên

Tiếp tục với ví dụ tóm tắt trang web, thay vì trích xuất văn bản từ HTML thủ công, bạn có thể sử dụng một thư viện AI để trích xuất và tóm tắt thông minh. ChatGPT rất giỏi trong việc tìm kiếm và đề xuất các thư viện và tài nguyên.

Giả sử bạn muốn thực hiện điều này trong PHP mà không phải trả phí truy cập API. Bắt đầu bằng cách hỏi ChatGPT về các thư viện AI mã nguồn mở có thể tóm tắt nội dung web. Bạn có thể hỏi gì đó như, "Mô tả mười thư viện AI mã nguồn mở khác nhau (và các ngôn ngữ chúng hoạt động) mà tôi có thể sử dụng để tạo tóm tắt nội dung cốt lõi của bất kỳ trang web nào, bỏ qua quảng cáo hoặc tài liệu nhúng."

ChatGPT sẽ cung cấp cho bạn các lựa chọn, và bạn có thể tinh chỉnh tìm kiếm bằng cách đặt câu hỏi tiếp theo, như, "Có thư viện nào trong số này miễn phí không?" hoặc "Thư viện nào trong số này không có giới hạn sử dụng và không yêu cầu thanh toán hoặc giấy phép bổ sung?"

Nếu bạn đang tìm kiếm khả năng tương thích với PHP, bạn có thể hỏi, "Trong số 8 thư viện đó, tôi có thể sử dụng cái nào với PHP?" Sau đó, để hiểu sự khác biệt giữa các thư viện được đề xuất, hãy hỏi, "Sự khác biệt giữa Sumy, Gensim và NLTK là gì?"

Cuối cùng, để xác định lựa chọn tốt nhất cho nhu cầu của bạn, bạn có thể hỏi, "Nếu tôi muốn tạo tóm tắt các bài báo tin tức trên trang web, thư viện nào sẽ hoạt động tốt hơn?" Khi đã quyết định một thư viện, hãy hỏi cách tích hợp nó, như, "Bạn có thể giải thích cách sử dụng Sumy từ PHP không?"

Cách tiếp cận hội thoại này là một hình thức lập trình. Nó liên quan đến việc tích hợp tài nguyên và hiểu cách giao tiếp với các thành phần khác nhau của giải pháp của bạn. ChatGPT đã giúp phân tích và lập kế hoạch tích hợp, đó là một phần quan trọng của lập trình.

3. Yêu cầu ChatGPT viết mã ví dụ

Khi chúng ta nói về việc sử dụng ChatGPT để "viết mã", thực chất là yêu cầu nó viết mã ví dụ. Nó không phải là tạo ra mã cuối cùng, hoàn thiện của bạn. Ngay cả với một hàm nhỏ, như bộ sắp xếp/xáo trộn dòng mà tôi đã làm cho vợ mình, ChatGPT không thể duy trì hoặc sửa đổi mã mà nó đã tạo ra. Nếu bạn cần mã mới, bạn sẽ phải yêu cầu lại từ đầu, vì AI gặp khó khăn trong việc điều chỉnh mã hiện có.

Ví dụ, tôi đã yêu cầu ChatGPT tạo một hàm PHP có tên "summarize_article" nhận một URL làm đầu vào và trả về một tóm tắt 50 từ của một bài báo tin tức. Hàm sẽ sử dụng thư viện Sumy để trích xuất và tóm tắt nội dung chính của bài báo, bỏ qua quảng cáo và tài liệu nhúng.

Mã kết quả rất đơn giản, sử dụng thư viện Goose để lấy nội dung bài báo và truyền nó cho Sumy để tóm tắt. Nhưng hãy nhớ, đây chỉ là điểm khởi đầu. Bạn sẽ cần tinh chỉnh, tùy chỉnh và tích hợp nó vào dự án của mình, đó là một phần điển hình của bất kỳ quá trình lập trình nào.

4. Gỡ lỗi và tinh chỉnh mã đã tạo

ChatGPT, giống như tất cả các lập trình viên, có thể mắc sai lầm. Nhưng bạn có thể sử dụng các phiên AI khác hoặc các chatbot khác để giúp gỡ lỗi mã. Ví dụ, bạn có thể đưa mã đã tạo vào một phiên ChatGPT khác và hỏi, "Mã này có vấn đề gì?"

AI có thể chỉ ra các trường hợp biên tiềm năng, kiểm tra lỗi, hoặc các tình huống có thể làm hỏng mã trong một số điều kiện nhất định. Sau đó, bạn có thể điều chỉnh mã để xử lý các tình huống này, làm cho nó mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn.

Câu hỏi thường gặp

ChatGPT có thay thế lập trình viên không?

Chưa hẳn. ChatGPT lập trình ở mức độ của một sinh viên lập trình năm nhất tài năng, nhưng nó lười biếng. Nó có thể giảm nhu cầu về các lập trình viên cấp thấp, nhưng hiện tại, nó giống như một công cụ tiết kiệm thời gian cho các lập trình viên hiện tại. Nó có thể giúp viết mã và tra cứu thông tin, nhưng không thể xử lý nhiều nhiệm vụ lập trình một cách độc lập.

Làm thế nào để nhận câu trả lời về lập trình trong ChatGPT?

Chỉ cần hỏi nó. Sử dụng một cuộc đối thoại tương tác để thu hẹp câu trả lời của bạn. Đừng mong một câu hỏi sẽ thần kỳ làm hết mọi việc. Hãy coi AI như một trợ lý và tài nguyên, và nó sẽ cung cấp nhiều thông tin hữu ích. Chỉ cần nhớ kiểm tra thông tin đó, vì AI đôi khi có thể bịa đặt.

Mã do ChatGPT tạo ra có đảm bảo không Lak không?

Hoàn toàn không. Không có mã nào, dù do con người hay AI viết, được đảm bảo không có lỗi. Tất cả mã đều cần được kiểm tra kỹ lưỡng, thử nghiệm alpha và beta, và ngay cả khi đó, lỗi vẫn có thể lọt qua. Luôn xác minh mã do ChatGPT tạo ra.

Nếu mã tôi nhận được sai thì phải làm gì?

Hãy coi ChatGPT như một học sinh hoặc nhân viên hơi không hợp tác. Nếu mã không hoạt động, hãy nói với nó, "Cái đó không hoạt động. Vui lòng thử lại." Thường thì AI sẽ cung cấp các biến thể khác nhau cho cùng một vấn đề. Nếu nó không thể làm đúng sau vài lần thử, bạn có thể cần tự viết mã. Nhưng thường thì, đặc biệt với các tác vụ lập trình cơ bản, nó hoàn thành công việc.

Mô tả vấn đề lập trình của tôi cần chi tiết đến mức nào khi hỏi ChatGPT?

Hãy chi tiết. Hướng dẫn của bạn càng cụ thể, AI càng có thể giúp tốt hơn. Hãy nghĩ như việc giao nhiệm vụ cho một học sinh hoặc nhân viên. Cung cấp đủ chi tiết để họ có thể tạo ra bản nháp đầu tiên mà không cần hỏi quá nhiều câu hỏi. Bạn càng cung cấp nhiều hướng dẫn, ChatGPT càng có khả năng tạo ra thứ gì đó hữu ích.

Nếu tôi sử dụng ChatGPT để viết mã, ai sở hữu nó?

Bối cảnh pháp lý xung quanh mã do AI tạo ra vẫn đang phát triển. Ở Mỹ, Canada và Anh, bản quyền yêu cầu tác giả là con người, vì vậy mã do AI tạo ra có thể không được bảo vệ bản quyền. Cũng có những lo ngại về trách nhiệm pháp lý dựa trên dữ liệu huấn luyện và cách mã được sử dụng. Để biết thêm chi tiết, hãy tham khảo các bài viết của ZDNET về chủ đề này.

ChatGPT biết những ngôn ngữ lập trình nào?

ChatGPT biết hầu hết các ngôn ngữ, từ những ngôn ngữ hiện đại như PHP, Python, và Java đến các ngôn ngữ cũ hơn như COBOL và Fortran. Tôi thậm chí đã thử nghiệm nó với các ngôn ngữ ít phổ biến như LISP và ngôn ngữ lắp ráp IBM/360. Nó khá đa năng.

ChatGPT có thể giúp tôi với các nhiệm vụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu không?

Có, nó có thể xử lý nhiều nhiệm vụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu mà không cần mã. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu nó tạo biểu đồ và bảng trực tiếp. Nếu bạn cần mã, bạn có thể chỉ định ngôn ngữ và nguồn dữ liệu, như yêu cầu một biểu đồ cột trong Swift sử dụng dữ liệu dân số trực tuyến.

ChatGPT xử lý sự khác biệt giữa các phương ngữ và triển khai như thế nào?

Mặc dù chúng ta không có chi tiết chính xác từ OpenAI, chúng ta biết rằng dữ liệu huấn luyện của ChatGPT có thể không luôn cập nhật với những thay đổi mới nhất trong các ngôn ngữ lập trình. Những thay đổi gần đây hơn và các ngôn ngữ ít phổ biến hơn có thể được đại diện kém hơn. Hãy ghi nhớ những điểm này: thay đổi càng mới, ChatGPT càng ít có khả năng biết về nó, và ngôn ngữ càng phổ biến, nó càng có khả năng chính xác hơn.

Tóm lại? ChatGPT có thể là một công cụ giá trị trong kho vũ khí lập trình của bạn. Chỉ đừng mong nó làm nên điều kỳ diệu. Chưa đâu.