最近读了本书，是 Sean A Williams 写的，感觉上还是相当不错的。一本薄薄的英文书，还真是写的相当好。如果你想看，还找不到，可以考虑私信我吧。
ChatGPT for Coders
Unlock the Power of AI with ChatGPT: A Comprehensive Guide to Efficient and Effective Coding
下面这篇内容，基本上是我的读书笔记与自己的感悟。
先看一下下面这一段视频，它是一个最直观的 Transformer，有输出就有输出(是不是跟有问题就有答案像的狠呢？)
GPT能干什么
GPT 做为一个生成网络，只要有输入就一定给个输出，同时有一定的随机性，也不能保证它的输出一定是人类期望的结果（这个是现在AIGC 里最难的做对齐的那部分RLHF）。在这个基础上我们来理解 GPT 能干什么吧。
本质上 GPT 是一个针对输入产生输出的生成模型。不过它可以针对输入做多种任务的输出：翻译、总结、回答、代码生成等。
对于程序员来讲它可以做下面的事
- 根据输入的要求输出代码。
- 根据输入的信息进行 Debug。
- 根据输入的错误信息提供解决问题的思路与方法。
- 可以集成到 IDE 或者别的什么里边辅助完成功能。
- 解读各种语言的代码，理解它的功能。
- 提供一定的自定义能力，或者说定制化。
- 一个很强大的 NLP 工具或者 NLP 库。
实际上在使用 GPT 做编程辅助的时候，能感受到的就是效率的快速提升，还有低端编码工作的快速被替代。同时它还能极大的 扩展一个熟练级别员工的工作能力范围。建议任何一个老板都给自己的员工这样一个工具。少花钱，多做事。
如果 GPT 的对齐能力更好，那肯定是能替换越来越多的低端编码人员。所以，我真的不建议那些现在还在考虑转行到 IT 行业的人继续这样的行动。
下面就分别介绍一下它。
如果你要用 GPT 编程你需要清晰的知道 ，它不会完成你的所有功能，它会有错误，尤其是内存问题，逻辑可能没问题，但是内存的使用与管理一定会有问题。
你可以把它当成一个有一定 CS 知识的刚毕业的学生，这可能暂时是一个恰当的水准，但是它有时还能给你惊喜。
所以你要使用它编码，你要给出清晰的功能指令描述，还有你期望使用的一些技术，如变量命名规则，那些部分使用函数，那些部分使用类，那些部分使用 DesignPattern，你只有完成了这些东西的构想或者说逻辑设计 在自己的脑海里，才能更清晰的指望 GPT 帮你完成了。
举个例子吧：
Prompt：完成一个 TODO 的功能，用 Django 框架，写出相应的 View 及 Template 代码。
你能精确的得到 views.py, models.py, todo 相关的 template 代码。但是怎么运行，还有创建这个 App 它是不会告诉你的。
而下在贩 Prompt 可能就会告诉你所有的。
用 Django 完成个 TODO 的 Demo，给出所有的相关代码 。
它返回的是所有的 Python 代码 、Template 代码还有交互。
所以，你用 GPT 编码时，要清晰的知道自己的指令能不能表达出自己的完整的需求。只有你能够清晰的表达了自己的逻辑，你才可以用 GPT 去做编码工作。它不能代替你做系统性的思考。但是可以辅助你做任何事。
但是，只要你有编程经验，我都比较建议你了解大模型的相关知识，学习一下如何将大模型应用到自己的工作领域中。如果不知道从何开始，可以看看知乎知学堂推出的《程序员的AI大模型进阶之旅》，这里有业内大咖带你了解和学习大模型的实现原理和应用技术，带你学习AI 大模型技术与编程相结合，培养独立训练大模型的能力，可以增加你的职场竞争力.
这两天就开课了，趁着免费，有时间的建议去听听
调试这件事是在做什么呢？处理代码的问题，让它完成正常的功能。所以要做 Debug，就需要你做的
- 清晰的理清逻辑是什么。
- 提供出错的代码及出错的信息。
- 扔给 GPT，让它尝试告诉你问题及如何修改。
- 把修改过的代码再确认一下，如果不成，重复 1～3.
不过，我建议你把这个东西在所谓的 Debug 之前也做一下，因为 GPT 是可以 做代码 Reveiw，也可以做静态检查，甚至光看代码就能评估出一部分错误的。所以为什么不早点用它呢？
编码用它，编译前也用它，编译后也用它。你要想什么事都可能有它的作用。
不过同时 要注意这几件事：
- 问题要清晰
- 代码要简洁
- 不要光指望它解决所有问题。
按我的个人经验，有效的 Debug 只有下面几种
Print、Log、Profile、Breakpoint、人肉看代码
GPT 高级技巧
数据库设计，我想 GPT 做的数据库设计还是在平均水平以上的，因为它既懂三范式，又有大量的实践经验。还能直接生成 SQL 对应各个数据库的，让你直接试用一下哦。那怕用它生成性能测试的都没问题。
接口调用，只要给它接口描述文档，它是一定可以生成正确的调用代码的。省时省力。
Web 开发，用它写基础的前后端代码我都干过，后端出错少，前端出错多，但是也不是不能解决的。
人工智能：数据处理它是比较擅长的，模型大概只能帮你想想，别的辅助代码可以帮你写写。挺好用的，但是也挺没用的。
自然语言处理，这个用它的 API 完全可以达到你期望的理想水平，就是有点儿贵。
最佳实践与避坑指南
尽信书不如无书，GPT 这东西可以用，但是全靠它，那就没有必要了。因类它得到的东西并不能保证正确与精简。
你最好只提供最小最精准的需求给它，这样它能给你个准确的结果。太广而泛之的东西，它给的结果并不一定是正确的，甚至是可能没用的。
如果你能给它一个 Few-Shot 的学习，它可能给你的结果更好。
多看看别人怎么用 GPT 的 Prompts，这样对你有足够的帮助。
不要相信 GPT 生成的操作多维数据甚至动态内存的代码。
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