ChatGPTタスクフォースはヨーロッパによって設立されます
欧州の国家プライバシー監視団体を統合する団体は木曜日、ChatGPT専用の対策委員会を設置したと発表した。
プログラミングにおける ChatGPT の 9 つの実際的な応用例
OpenAI がChatGPTを発表して以来、この並外れた AI チャットボットは、複雑なプログラミングの分野を含む多くの分野で活躍しています。
しかし、プログラマとして、ChatGPT を使って具体的に何ができるのでしょうか? プログラマーとしての日常のワークフローで、この AI チャットボットを実際にどのような方法で使用できますか? LuckyTemplates.com は、プログラマーとして ChatGPT をワークフローに統合するための 9 つの実践的な方法をまとめました。
1. 効率的なアルゴリズムを作成する
一部のプログラマはソフトウェア開発プロセス全体をすぐに ChatGPT に任せていますが、これは大惨事につながる可能性があります。ChatGPT は印象的なコードを生成できます。ただし、コンパニオン ツールとして使用するのが最善であり、依然として人間のプログラマーが開発プロセスのほとんどを制御する必要があります。
ChatGPTで作成したアルゴリズム例
これを行うための優れた方法は、堅牢なプログラムの作成の残りの部分を処理しながら、チャットボットに効果的なアルゴリズムの発見を支援させることです。ChatGPT に、プレーン テキスト、アスキー アート、ツリー形式、ボックス、またはその他の思いつく限りの創造的な視覚化手法でアルゴリズムを作成するよう依頼できます。
2. プレースホルダーまたは埋め込みコンテンツを作成する
プログラマーは、作業するためにプレースホルダー データが必要になる場合があります。API をテストするためのデータベース データであっても、Web ページに入力するための長文テキストであっても、ChatGPT はニーズに合わせてさまざまなタイプのプレースホルダー データを作成できます。
ChatGPT は、SQL、JSON、CSV、その他多数の形式で必要なコンテンツを作成できます。選択した一般的なプログラミング言語で、配列やリストなどのネイティブ データ構造を作成することもできます。
プレースホルダー データ ジェネレーターはオンラインでたくさん見つかりますが、ChatGPT から得られるレベルのデータ カスタマイズを提供するオプションはほとんどありません。たとえば、ChatGPT に、英語の名、大文字の中国語の 2 番目の名前、および米国の電話番号を含む 2,000 レコードの CSV ファイルを作成するように依頼できます。
ChatGPT によって作成されたカスタム CSV ファイル テンプレート
必要なプレースホルダー データの種類をできるだけ具体的に取得できます。これは、オンラインで見つかる無料のプレースホルダー データ生成ツールでは簡単に達成できない可能性があります。
3. データ形式
場合によっては、互換性のあるデータ型にフォーマットする必要があるプレーン テキストが大量に存在することがあります。CSV にフォーマットされたプレーン テキスト、または配列などの JavaScript オブジェクトが必要になる場合があります。あるいは、ある言語のデータ構造を別の言語の同様のデータ構造に変換またはフォーマットする必要がある場合もあります。
これを処理する正規表現関数を作成するのに時間と労力を費やすことも、英語で指示を提供して ChatGPT に面倒な作業を任せることもできます。
以下のスクリーンショットは、ChatGPT に提供されたラベルのない乱雑なデータの塊を示しています。
乱雑なデータは ChatGPT によって解析されます
このデータを解析してテーブルに表示するように求められたとき、ChatGPT は次のように応答しました。
ChatGPTで解析したサンプルデータ
ChatGPT は、データに正確にラベルを付け、表形式にフォーマットすることができました。正規表現ベースの書式設定関数を使用してこれを実現するのは比較的難しいことに注意してください。
4. コードを他の言語に翻訳する
特定の言語で書かれたプログラミングの問題の解決策が必要であるが、コードは他の言語でも見つかることがよくありますか? ChatGPT は、任意のコードを選択した言語に変換するのに役立ちます。
PHPデータの暗号化
上のスクリーンショットには、CBC モードで AES-256 を使用し、ランダムに生成された初期化ベクトルを使用した PHP 暗号化および復号化関数が含まれています。この例では、ChatGPT に JavaScript へのトランスコードを依頼し、その結果を次に示します。
ChatGPT を Javascript に変換するコード
AIチャットボットは複数のプログラミング言語でトレーニングされており、複数言語間で高精度にトランスコードできます。また、レガシーまたは非推奨のコードを、同じ言語のより安定した新しいコードに移行することもできます。必要なのは、ChatGPT に適切なプロンプトを提供することだけです。
5. コードのブロックを最適化する
大規模でリソースを大量に消費するアプリケーションを構築している場合でも、より小規模なプロジェクトを構築している場合でも、パフォーマンスを向上させるためにコードには常に多少の最適化が必要です。ChatGPT はコードの最適化に非常に役立ちます。AI チャットボットにコードのブロックを最適化する方法を提案するよう促したり、コードの最適化されたバージョンを生成するように依頼したりできます。
配列内の偶数の合計を求める Javascript 関数
上のスクリーンショットには、数値の配列を取得し、配列内のすべての偶数の合計を返す JavaScript 関数があります。コードは機能しますが、最適化が必要になる可能性があります。この例では、ChatGPT にコードの最適化を依頼し、これがその結果です。
JavaScript コードの最適化されたバージョン
ChatGPT は通常、元のコードの何が問題なのか、どのような最適化が行われたのかを教えてくれます。上記のコードに関して、ChatGPT が行った最適化のスクリーンショットを以下に示します。
JavaScriptの最適化が行われています
おそらく、ChatGPT を使用したコードの最適化で最も優れている点の 1 つは、チャットボットが、完璧だと思われるコードの欠陥を見つけてくれるということです。チャットボットに、独自のニーズに合わせてコードの特定の部分を最適化するよう依頼することもできます。
6. コードのテストを作成する
コードにエラーがなく、幅広い例外を満たし、困難なケースに対処できることを確認するための最良の方法の 1 つは、コードの単体テストを作成することです。もちろん、テストの作成は時間がかかり、さらには混乱を招く作業になる場合があります。しかし、ChatGPT が役に立つのになぜ強調するのでしょうか?
単体テストを作成するコードをコピーして貼り付けるだけで、ChatGPT にテストの作成方法に関する詳細な指示が提供されます。もちろん、この記事はテスト作成プロセス全体を ChatGPT に任せることを推奨しているわけではありません。
7. コードを記録します。
コードのドキュメント化は難しい場合がありますが、ソフトウェア開発プロセスの重要な部分でもあり、無視すべきではありません。ChatGPT は、多くのプログラミング言語のコードに関する非常に詳細なドキュメントを作成できます。オンラインに公開したい場合は、ドキュメントを HTML 形式で生成することもできます。
スタンドアロンのドキュメントに加えて、チャットボットにコードへのコメントを依頼して、将来自分や他の人が作業を容易にすることもできます。この例では、Caesar Cipher を使用する Python の単純な暗号化関数についてコメントするよう ChatGPT に指示しており、この関数はすべての行で正しく動作します。
ChatGPTによるコードコメント
8. エラーがあれば修正します
ChatGPT は、括弧やカンマの置き間違いから論理エラーに至るまで、特定するのに数日かかる可能性のあるエラーを数秒で発見できます。問題のあるコードをコピーして貼り付け、ChatGPT にコード内のエラーを特定するよう依頼するだけです。
多くの場合、検出が困難な論理エラーに対処しているのではないかと心配するかもしれません。その場合は、問題のあるコードを貼り付けて、そのコードで何を達成しようとしているのか、そして現在得ている出力を ChatGPT に説明してください。
ChatGPT でエラーを見つけるための良い方法は、エラーについてできるだけ詳細を提供することです。関連する詳細には、コードが使用する言語、フレームワーク、ライブラリ、またはそのコードを実行しているサーバーの詳細が含まれる場合があります。
たとえば、PHP でコードを編集するには、関係するデータベースの種類、PHP のバージョン、サーバーの詳細、使用するパッケージまたはライブラリを指定する必要がある場合があります。
9. コードを最初から作成する
ChatGPT の優れたアプリケーションの 1 つは、コンピューター コードの作成です。もちろん、いつでもプログラムの各部分を自分で書くことができます。しかし、小さな部分をChatGPTに任せればすべてうまくいきます。
ただし、コードに構文エラーが含まれていない場合でも、AI によって生成されたコードを使用する場合は注意が必要です。AI で生成されたコードをミッションクリティカルなソフトウェア システムに導入する場合、ロジック エラーは非常に大きなコストをもたらす可能性があります。
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