※ 引述《ZMTL (Zaious.)》之铭言： : AI(GPT)用於Coding的实务心得 : 作者是虎尾科大资工系陈国益教授，经同意後转载文字内容，原连结於下: : https://www.facebook.com/kuoyichen/posts/10230748453674915 : 在上周前往华新丽华授课时，有工程师问到：若有要接手的大型专案，应如何透过AI协助 : ，加速对专案的理解速度，或是快速产生手册、API列表等，传统上要花非常多时间交互 : 阅读理解才能完成的工作？ : write the API list and description for this program with a markdown table : 在大型专案中，各个关键参数的位置及其意义极为重要，但一般来说需要自行阅读、笔记 : 、梳理後才能知道各个关键参数的意义。我们可以请ChatGPT针对此专案，列出所有参数 : 、标示位置、说明用途，并以表格方式呈现，可以大幅降低接手大型专案的难度与成本， : 指令如下： : show all parameters, description and its location in this program as a : markdown table 这是GPT4写出来的api，从陈教授的fb copy来的 https://i.imgur.com/sM3398E.jpg 可惜跟这个专案 https://github.com/benycze/python-tetris 完全没有关系，这个是不知道哪里"幻想"出来的api 是的，再花点时间来调整指令，可能可以修到正确答案，但这不是这篇要讨论的。 现在的问题是LLMs很好用，但离真正取代人还很远。看过很多产生的程式码，有各种问题。有的问题很"微妙"，资浅的程式师，可能不易察觉。 还是要强调LLMs不知道什麽是正确的，LLMs的知识是庞大的，LLMs "总结"能力很强，但也很会"幻想"。 我是鼓励大家要试试LLMs，找出它的应用。但使用LLMs还是要仔细检查结果，要知道LLMs很会"bs" --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 219.70.128.119 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Soft_Job/M.1680821327.A.69D.html