Комментарии 42
Интересный подход.
Я сейчас тоже использую ChatGPT, но не прошу его написать весь код и архитектуру целиком. У меня есть некоторые базовые знания языка, их я использую, чтобы примерно представить, как программа должна работать, а затем задаю вопросы по написанию функций и их взаимосвязи.
Что могу сказать... Без помощи ChatGPT я бы не подступился к некоторым задачам. А с его помощью у меня за один вечер получается работающий скрипт с простеньким GUI и обработкой ошибок. И он делает то, что мне от него нужно. Может, не слишком оптимально, и код не слишком красивый, но главное, что с задачей справляется.
Для такого не-программиста, как я, это просто подарок.
Что интересно: уже в следующей похожей задаче я потратил намного меньше времени, потому что какие-то функции уже запомнил сам, и мог их править так, как мне нужно.
Ну я как программист могу не знать про существования библиотек которые уже могут решать мою задачу, а ChatGPT рассказать про них. И еще он может рассказать про нестандартные подходы для решения задачи.
Если не знаешь про существовании библиотеки - то скорее всего она и не "взлетела" - весьма стрёмно её запиливать в коммерческий код.
Нестандартные подходы - тоже как то стрёмно для коммерческого производства - не ты один пилишь код, например, практикуется переброска с проекта на проект (сейчас в компании собственный фрейворк) - чтобы не было выгорания - и мне это нравится - но если там будет слишком нестандартное решение, то я не уверен, что это будет здорово.
Если идет речь про разработку "нового". Если это действительно новый проект, то откуда разработчикам знать про библиотеки которые решают эти задачи, даже про самые популярные ? Если это действительно новый проект, то нестандартное решение, например использования новых фичей языка, новых библиотек, новых алгоритмов, может улучшить производительность и читаемость кода, а потом это нестандартное решение можно подстроить под то, как вы привыкли делать в команде.
О, он вам еще и на лету выдумает парочку несуществующих библиотек, причем научит ими пользоваться) Был замечен за подобным.
А ещё и ошибки в тексте исправит. Кстати, что ты этот опус перед тем как публиковать на проверку не отправил?
Возможно ли написание какого то парсера, что поможет спарсить данные с API? Я этим вопросом задаюсь, но никак не могу найти корректный ответ
Всё возможно, если внятно изложить ТЗ. :)
То есть четко сформулирвать желаемое, то есть последовательность элементарных действий, то есть написать программу...
я у чат-гпт простые задачи спрашиваю и то не всегда корректный ответ получаю. а уж проект целый
По моему скромному опыту, 3.5 говнит достаточно часто и уходит в цикл, когда пытаешься выяснить, в чём дело. GPT4 обычно даёт беспроблемные куски кода.
Вот только тут описания проекта больше, чем самого проекта.
это да, правильное составление ТЗ это наверно не то чтобы половина, больше половина успеха в получении ответа от чат-гпт.
Тут описание проекта в 3 строчки. Все остальное промт.
Если знаешь, что тебе нужно, но не умеешь писать код - норм вариант, разве нет?
А так бывает?
А почему нет? Вот я знаю, что мне нужно загрузить эксельку, отфильтровать, посчитать кое-что, сделать сравнения и выдать отчёт в HTML. Я примерно знаю, что для этого нужно использовать Pandas, допустим. И ещё какой-то GUI нужен, и как-то завернуть в *.exe, чтобы на другом компьютере у коллеги запустилось. Можно самому рыскать по Stackoverflow и потратить неделю, а можно с помощью ChatGPT наговнякать.
Вы уже немало обозначили. Но составить правильно ТЗ - муторно. Вот что именно фильтровать, что с чем сравнить и тд
но я бы посмотрел на то, что даст чат-гпт и как Вы это завернете в экзешник
мои упражнения с пандасом - с 20-ой попытки я получил код, который делит CSV на кусочки по кол-во знаков.
совсем без знания кода - ответ бота будет просто китайской грамотой. Максимум - копипаст. Но если не понимаешь что делает код, то как понять правильный ли код, делает ли он что нужно, а если ошибки выпадают (а такое бывает)
Вот мой гитхаб, там два моих завёрнутых в *.exe поделия (1, 2). (правда, они создавались под конкретную рабочую задачу в конкретном проекте).
Да, всё так, с нулевым знанием Python я бы, пожалуй, с задачей не справился (либо это заняло бы значительно больше времени). Но если есть немного теории и совершенно отсутствует практика, то с ботом можно получить рабочий код намного быстрее, чем без.
То есть я знал, например, про Pandas, но не знал, как сделать исполняемый файл. И так и спросил: "использую Pycharm под Windows, как мне превратить код в *.exe? Объясни по шагам", и он объяснил, и всё сработало.
google:использую Pycharm под Windows, как мне превратить код в *.exe
Первая ссылка видеоинструкция ;) Немного ниже - есть и в виде текста ;).
Вот у меня немного есть знания питона, но вообще не понимаю как это дело завернуть в экзешник
Круто если все получилось (интересно, можно ли из колаба сделать экзешник)
на днях с помощью чат-гпт (и спец.библиотеки) кластеризовал 4к заголовков. Но вот недавно узнал, что есть еще библиотеки для леммизации. И вопрос, а правильно ли чат-гпт решил мою задачу? может надо было сначала леммизировать? И тут да, получается чат-бот хороший второй пилот, отлично помогает в тех сферах, которых разбираешься
А есть у меня домашка по теорверу.. Ну я ни бум-бум. Чат-гпт дает функцию, но не совсем корректно, а я даже сформулировать боту не могу, что именно нужно исправить :)
Так дело не только в написание кода. В пример показано как ChatGPT нашел библиотеки для решения этой задачи. И написал код использования. О того что я 5 лет программирую на Python, автоматически не означает что я знаю как пользоваться всеми сторонними библиотеками. А ChatGPT как раз показывает как ими пользоваться.
Да, это какой развитый он должен быть, да и на выходе после него проверок куча...
Тут "проект" - это фактически одна функция нормального проекта.
Moжно ли где то посмотреть код с картинок что бы попробовать запустить?
Не совсем очевидно для чего импорт Union в text_recognizer.
IMHO: Но и честно говоря слишком простой код для того что бы была необходимость в помощнике.
Union не нужен, это он ошибся. То что, для распознавания изображений по фотографии нужен "слишком простой код", эта заслуга Python и ChatGPT. Можно было и 100_000 строк кода написать для такой реализации.
Я это не для того что бы подловить, а к тому что в python import может привести к проблемам и при наличии большего объема кода экономия времени (как я понимаю это одно из преимуществ использования GPT) может совсем не получиться.
У мена коллега потратил примерно пол дня(может и больше) на решение задачи (агрегация данных в pandas) в GPT, потом вместе за 15 минут решили.
Но главное что вам подходит )
Интересно. А может ли он поддерживать и масштабировать тот код, который он написал?
Рекомендую отдельно прописывать в промпте где будет писаться код. Например, в PyCharm или Юпитер Ноутбук или т.п.
Друг управляет ии по военному
Как использовать промты в ChatGPT для генерации кода на Python