Sunday, December 15, 2024
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As 10 principais dicas para melhorar as habilidades de codificação com o ChatGPT

Dicas para melhorar as habilidades de codificação com o ChatGPT para que os desenvolvedores não fiquem obsoletos

Antes de começarmos, você deve estar familiarizado com a linguagem de programação para confiar no que o ChatGPT lhe diz. O próximo santo graal é o ChatGPT, tornando os desenvolvedores obsoletos.

O uso do ChatGPT ou de qualquer LLM não o transforma instantaneamente em um gênio ou aumenta sua produtividade.

É ruim para todos e simplesmente preguiçoso colar código sem pensar. Quando você adiciona código, você não entende, isso pode resultar em repercussões imprevistas que podem ser prejudiciais aos seus projetos ao vivo, direta ou indiretamente.

Dica 1: Evite a Perda de Contexto

O limite de saída de texto no ChatGPT pode ser facilmente superado digitando “continuar”.

Você pode precisar voltar e corrigir os nomes das variáveis ​​ou reorganizar os parâmetros nas funções se “continuar” retornar uma resposta ligeiramente diferente.

Uma discussão logo perderá o sentido se você fizer muitas perguntas, pois cada nova consulta carrega apenas uma pequena parte do diálogo anterior.

Dica 2: Documente seu código

O ChatGPT pode ajudá-lo a criar arquivos README.md sucintos e claros para projetos, bem como documentação clara e compreensível para o seu código. Fornecendo ao modelo detalhes sobre seu código, ele pode fornecer uma documentação abrangente que explica como usá-lo e como ele funciona.

Dica 3: Complete o Código

O ChatGPT pode ajudar na conclusão do código, colocando amostras de código e solicitando ideias. Isso cria chances para várias estratégias de resolução de problemas. Um loop de feedback pode ser criado para maior clareza em certas linhas de código por meio de solicitação constante, o que ajuda na compreensão e fornece informações sobre possíveis melhorias que você pode fazer.

Dica 4: Seja autoconsciente e consciente do trabalho proprietário

Dado que o ChatGPT é baseado em um Large Language Model (LLM), também conhecido como Generative Pretrained Transformer – onde “generative” se refere à capacidade do modelo de produzir novo conteúdo – seu princípio fundamental é transformar conjuntos de dados de treinamento consideráveis ​​em estruturas matemáticas. Para produzir a melhor resposta possível para o prompt fornecido, ele aprende o padrão e o aplica para prever iterativamente uma palavra por vez. Isso implica que tudo o que você colocar nele pode ser aplicado ao treinamento iterativo subsequente.

Existem situações legítimas em que é apropriado fornecer amostras de código para fins forenses. Por exemplo, verificação cruzada de erros em código-fonte aberto que já está em domínio público ou fragmentos de código que não revelam expressa ou implicitamente informações comerciais confidenciais

Dica 5: Evite a Ignorância

Mesmo que o ChatGPT possa produzir código, isso não garante que funcione imediatamente. Um projeto Django Python simples pode ser criado com uma solicitação como “Escreva para mim um aplicativo simples de lista de tarefas Django”. Você terá que colocar muito mais trabalho para fazer o código produzido funcionar corretamente, o que pode ocasionalmente ser contra-intuitivo e prendê-lo porque você precisará de mais conhecimento sobre como o código opera.

Qualquer coisa que o ChatGPT crie não será imediatamente utilizável em um ambiente de produção ao vivo se você não tiver o conhecimento e uma compreensão sólida das estruturas e do código. Além disso, o ChatGPT não é recomendado para pessoas sem conhecimento prévio do assunto para o qual estão solicitando as informações do ChatGPT.

Dica 6: Solicitando Planos de Teste e Casos de Teste

Escrever casos de teste é uma área em que você pode confiar no ChatGPT como fonte de inspiração, mesmo que sua correção possa ocasionalmente ser questionada. Dado que os casos de teste não são essenciais para a forma como você executa seu código, há muito pouco risco envolvido com o uso do ChatGPT, e a inspiração obtida pode ajudá-lo a criar um código melhor.

Dica 7: faça solicitações breves e específicas

Geralmente é melhor manter as coisas breves e diretas, porque sugestões longas e complicadas ocasionalmente podem ter o efeito oposto. Ele pode simplesmente se recusar a responder ou ajudar se você atribuir muitas tarefas ou se a solução exigir uma resposta de texto longa.

Recomenda-se primeiro fornecer uma breve descrição do software antes de solicitar cada recurso individualmente e fornecer prompts que funcionem com o código anterior. Você pode obter o resultado desejado depois de fazer isso.

Dica 8: Estilize sua saída

A saída do seu prompt pode ser alterada se você adicionar a palavra “lista” a ele. Você pode usar a palavra-chave “markdown” como parte de seu prompt porque o ChatGPT é baseado em texto. Podemos continuar solicitando ajustes, dependendo da saída anterior, agora que sabemos que o ChatGPT reconhece o contexto.

Além disso, ao desenvolver uma lógica mais intrincada com base em pistas anteriores, podemos continuar com essa viagem sensível ao contexto e alterar ainda mais o resultado.

Dica 9: Solicitando a Codificação

Como um terminal SQL, o ChatGPT é capaz de responder a comandos. No entanto, seria preferível aprender diretamente usando um SQL IDE como o DBeaver. Isso pode ser benéfico para o teste.

Dica 10: Código de produtividade padronizado e repetitivo

Se você é um desenvolvedor experiente, existem algumas situações em que faz sentido utilizar a ferramenta, como tarefas chatas que exigem pouco esforço mental.

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source – www.analyticsinsight.net

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