跳转到主要内容

标签(标签)

资源精选(342) Go开发(108) Go语言(103) Go(99) angular(82) LLM(75) 大语言模型(63) 人工智能(53) 前端开发(50) LangChain(43) golang(43) 机器学习(39) Go工程师(38) Go程序员(38) Go开发者(36) React(33) Go基础(29) Python(24) Vue(22) Web开发(20) Web技术(19) 精选资源(19) 深度学习(19) Java(18) ChatGTP(17) Cookie(16) android(16) 前端框架(13) JavaScript(13) Next.js(12) 安卓(11) 聊天机器人(10) typescript(10) 资料精选(10) NLP(10) 第三方Cookie(9) Redwoodjs(9) LLMOps(9) Go语言中级开发(9) 自然语言处理(9) PostgreSQL(9) 区块链(9) mlops(9) 安全(9) 全栈开发(8) ChatGPT(8) OpenAI(8) Linux(8) AI(8) GraphQL(8) iOS(8) 软件架构(7) Go语言高级开发(7) AWS(7) C++(7) 数据科学(7) whisper(6) Prisma(6) 隐私保护(6) RAG(6) JSON(6) DevOps(6) 数据可视化(6) wasm(6) 计算机视觉(6) 算法(6) Rust(6) 微服务(6) 隐私沙盒(5) FedCM(5) 语音识别(5) Angular开发(5) 快速应用开发(5) 提示工程(5) Agent(5) LLaMA(5) 低代码开发(5) Go测试(5) gorm(5) REST API(5) 推荐系统(5) WebAssembly(5) GameDev(5) CMS(5) CSS(5) machine-learning(5) 机器人(5) 游戏开发(5) Blockchain(5) Web安全(5) Kotlin(5) 低代码平台(5) 机器学习资源(5) Go资源(5) Nodejs(5) PHP(5) Swift(5) 智能体(4) devin(4) Blitz(4) javascript框架(4) Redwood(4) GDPR(4) 生成式人工智能(4) Angular16(4) Alpaca(4) 编程语言(4) SAML(4) JWT(4) JSON处理(4) Go并发(4) kafka(4) 移动开发(4) 移动应用(4) security(4) 隐私(4) spring-boot(4) 物联网(4) nextjs(4) 网络安全(4) API(4) Ruby(4) 信息安全(4) flutter(4) 专家智能体(3) Chrome(3) CHIPS(3) 3PC(3) SSE(3) 人工智能软件工程师(3) LLM Agent(3) Remix(3) Ubuntu(3) GPT4All(3) 软件开发(3) 问答系统(3) 开发工具(3) 最佳实践(3) RxJS(3) SSR(3) Node.js(3) Dolly(3) 移动应用开发(3) 低代码(3) IAM(3) Web框架(3) CORS(3) 基准测试(3) Go语言数据库开发(3) Oauth2(3) 并发(3) 主题(3) Theme(3) earth(3) nginx(3) 软件工程(3) azure(3) keycloak(3) 生产力工具(3) gpt3(3) 工作流(3) C(3) jupyter(3) 认证(3) prometheus(3) GAN(3) Spring(3) 逆向工程(3) 应用安全(3) Docker(3) Django(3) R(3) .NET(3) 大数据(3) Hacking(3) 渗透测试(3) C++资源(3) Mac(3) 微信小程序(3) Python资源(3) JHipster(3) 大型语言模型(2) 语言模型(2) 可穿戴设备(2) JDK(2) SQL(2) Apache(2) Hashicorp Vault(2) Spring Cloud Vault(2) Go语言Web开发(2) Go测试工程师(2) WebSocket(2) 容器化(2) AES(2) 加密(2) 输入验证(2) ORM(2) Fiber(2) Postgres(2) Gorilla Mux(2) Go数据库开发(2) 模块(2) 泛型(2) 指针(2) HTTP(2) PostgreSQL开发(2) Vault(2) K8s(2) Spring boot(2) R语言(2) 深度学习资源(2) 半监督学习(2) semi-supervised-learning(2) architecture(2) 普罗米修斯(2) 嵌入模型(2) productivity(2) 编码(2) Qt(2) 前端(2) Rust语言(2) NeRF(2) 神经辐射场(2) 元宇宙(2) CPP(2) 数据分析(2) spark(2) 流处理(2) Ionic(2) 人体姿势估计(2) human-pose-estimation(2) 视频处理(2) deep-learning(2) kotlin语言(2) kotlin开发(2) burp(2) Chatbot(2) npm(2) quantum(2) OCR(2) 游戏(2) game(2) 内容管理系统(2) MySQL(2) python-books(2) pentest(2) opengl(2) IDE(2) 漏洞赏金(2) Web(2) 知识图谱(2) PyTorch(2) 数据库(2) reverse-engineering(2) 数据工程(2) swift开发(2) rest(2) robotics(2) ios-animation(2) 知识蒸馏(2) 安卓开发(2) nestjs(2) solidity(2) 爬虫(2) 面试(2) 容器(2) C++精选(2) 人工智能资源(2) Machine Learning(2) 备忘单(2) 编程书籍(2) angular资源(2) 速查表(2) cheatsheets(2) SecOps(2) mlops资源(2) R资源(2) DDD(2) 架构设计模式(2) 量化(2) Hacking资源(2) 强化学习(2) flask(2) 设计(2) 性能(2) Sysadmin(2) 系统管理员(2) Java资源(2) 机器学习精选(2) android资源(2) android-UI(2) Mac资源(2) iOS资源(2) Vue资源(2) flutter资源(2) JavaScript精选(2) JavaScript资源(2) Rust开发(2) deeplearning(2) RAD(2)

纵观历史,魔鬼和恶魔的故事一直是民间传说和神话的主要内容。狡猾的巫师驯服这些强大的生物来执行他们的命令的故事吸引了几代观众。

让我们从一个关于狡猾的魔鬼和聪明的巫师的简短故事开始。

从前,在两座高耸的山脉之间的一个小村庄里,住着一位名叫阿拉里克的聪明的老巫师。在一个决定性的日子里,阿拉里克的任务是制造一种药水,可以治愈肆虐附近土地的可怕瘟疫。然而,关键成分,一种罕见的金色草本植物,只能在闹鬼的森林中找到。

阿拉里克为了拯救他的人民,不顾一切地召唤了一个狡猾的魔鬼泽菲罗斯,并达成了协议。作为Zephyros在危险的森林中航行和取回金色草药的帮助的交换,巫师承诺将魔鬼从一个世纪的奴役中释放出来。凭借魔鬼的指引和无与伦比的敏捷,阿拉里克冒着森林中的重重陷阱和危险,最终获得了难以捉摸的金色草药。

他们一起回到了村庄,阿拉里克在那里成功地酿造了救命药,结束了这场毁灭性的瘟疫。巫师信守诺言,将泽菲罗斯从束缚中释放出来,魔鬼和巫师对彼此的能力和决心都获得了新的尊重。

这个故事的寓意强调了相互尊重和合作的重要性。虽然魔鬼拥有独特的能力,但它需要我们的帮助才能完成任务。通过共同努力,我们可以更有效地实现我们的目标。

这与我们作为软件开发人员的关系

但是,如果我们能够利用魔鬼的力量进行现代目的——比如软件开发,会怎么样?在这个故事中,我们将探索驯服魔鬼的想法,但有一个转折:我们将依靠由OpenAI训练的人工智能语言模型ChatGPT的高级语言处理能力,而不是巫师。让我们看看我们是否能引导这个魔鬼的天赋,创造出真正非凡的东西。魔鬼的天赋,创造出真正非凡的东西。

当使用ChatGPT或任何其他LLM(大型语言模型)开发软件时,重要的是要记住以下原则:

  1. 像对待实习开发人员一样对待系统。
  2. 简单解释概念,避免解释过于复杂。
  3. 在出现错误或错误时,让系统知道出了什么问题。
  4. 当系统正确完成任务时表示感谢。
  5. 对每个项目或组件使用一次聊天或对话,避免更改上下文。

这些原则类似于民间传说中与魔鬼合作时使用的原则,因为谨慎的管理是确保成功的必要条件。通过分解复杂的任务并提供明确的方向,我们可以利用ChatGPT的力量来创建强大的软件解决方案。

与ChatGPT的协同软件开发:结合人类专业知识和人工智能能力

通过以下四个关键方面向实习生介绍软件开发过程:

  1. 了解项目需求并计划创建坚实的基础,
  2. 编写、测试和调试代码,同时遵循最佳实践并与团队合作,
  3. 强调测试、部署和文档的重要性,以确保软件质量和可维护性,以及
  4. 教授敏捷方法论以实现高效和灵活的项目管理。

Software development is a teamwork

尽管ChatGPT是一个强大的LLM,但它不能独立处理软件开发的各个方面。作为用户,我们需要注意其局限性,并自己管理某些任务,同时利用ChatGPT的优势,如提供见解、生成代码片段和提供最佳实践指导。

过程

为了开始开发过程,我确保将我想要的组件样式引入ChatGPT。我这样做的目的是为我们的工作奠定一个明确而有组织的基础。通过提前制定所需的软件组件设计和结构,我们可以更有效地工作,避免潜在的混乱或沟通错误。凭借ChatGPT的高级语言处理功能,我们能够讨论和完善我们的方法,以确保我们都在同一页上。总的来说,这一初始步骤帮助我们为软件开发项目建立了一个坚实的框架。

我向ChatGPT介绍了我想要的组件风格,并尝试了不同的方法来优化我们的工作流程和创建高质量的代码部分。

来自ChatGPT的回复包括一个文本区域,我将其用于我的软件开发项目。

最初,来自ChatGPT的响应导致一个空白屏幕。然而,我能够向ChatGPT澄清我的需求,并解释我在软件开发项目方面的需求。

那么答案是这样的。

经过几个额外的步骤,ChatGPT为我提供了TextArea开发项目所需的信息或响应。

看到ChatGPT能够在整个软件开发过程中为我提供帮助,真是令人惊讶。

最终输出

经过多次迭代和来回沟通,我能够使用ChatGPT的功能完成我的项目。我现在计划将这个项目作为一个库发布,并增加一些功能,如文本高亮显示和建议列表。总的来说,我在ChatGPT的工作经验是成功的,我期待着在未来探索它的更多潜力。

我使用ChatGPT生成了一个项目名称并创建了一个自述文件,此外还将其用于软件开发。事实证明,ChatGPT的语言处理能力是简化开发过程的宝贵工具。

结论

ChatGPT非常适合处理小任务,我们甚至可以用它开发整个项目。然而,要取得成功,我们必须用自己的软件开发知识来管理项目,并像对待实习开发人员一样对待ChatGPT。通过这样做,我们可以最大限度地提高ChatGPT的能力,并在其帮助下完成更多工作。

以下是github和聊天历史记录的链接

  • https://github.com/syigen/smartscribe
  • https://sharegpt.com/c/YmOFgAx