人们如何从ChatGPT获取项目的宏观结构

我在这里看到很多关于人们使用 GPT 构建整个项目的帖子。

对我来说,询问 GPT 如何构建单个函数来完成这个或那个明确描述的任务是非常清楚的。

但是,当您开始一个广泛且不明确的目标时,您如何维护项目的整体结构?

示例:如果我问“请构建一个蛋白质组数据管理系统”,我会得到某种愚蠢的“插入数据库”,而我真正需要的是 5000 行代码。

我告诉 chatgpt 我想为某个功能构建一个文件夹结构,例如使用干净的架构和域驱动设计进行身份验证并提供推理。

然后它向我展示了该功能的结构。

之后,对于每个单独的文件,我只需告诉它每个文件的目标,然后要求它为其创建代码。

可能不太好,但是接下来我会显示错误并要求它解释为什么会出现错误。之后如果仍然无法解决,请查找官方文档

如果你有一个工程师团队,你会说“给我建立一个蛋白质组数据管理系统。开始吧。”?这与 ChatGPT 没有什么不同。从“我们将建立一个蛋白质组数据管理系统。我们从哪里开始”之类的内容开始?或者最好是“提供项目计划”。然后你开始分解它。这将跨越多个聊天。 ChatGPT 无法保留如此大的事情的上下文,您必须这样做。记录项目计划。询问它澄清问题。一旦您对项目计划感到满意,请将其粘贴到新的聊天中并说“让我们从<步骤 1> 开始”等。

这是一篇很好的文章,你很清楚,使用人工智能工作更像是员工的经理、项目经理或团队领导。

很多读到这篇文章的人只是想成为老板,这样他们就可以让员工为他们做所有的工作。人工智能更像是一个始终表现平庸的员工——但每个人都可以容忍他们,因为他们从不请病假,也不休假。

这不是一次性的事情。你必须引导它完成每一步。根据用户请求,生成一组可以相互使用来实现这些功能的组件。完善这些功能。确保它们完整。生成包含这些组件的高级架构并描述它们的交互。批判。精炼。然后进入每个组件。要求它分割它......我还没有用它做过大型项目,只有小项目,但这是我遵循的方法。就好像我在一步步指导一个CS本科生一样。

从核心基础开始,从小处着手,然后规模化。我喜欢用所需的投影文件来布局项目并概述功能

答案是“不要太宽泛”。

如果你正确地分解事物,这些模型就能发挥出色的作用。许多对 GPT 和编码的抱怨源于人们试图同时做太多事情。

这是个好建议。我每天都用人工智能编程谋生,但有时我仍然会犯一个错误,试图用一个提示解决两个问题。

另一个常见的错误是包含太多或不足的相关上下文/示例。

事实是,一些复杂的事情很难用人工智能来完成。我的一个项目是使用 ProxyPass 将 Apache 2 运行到带有 Node 的 Express 服务器,然后与另一台计算机上的 PHP 脚本进行交互,该脚本解析一些数据,然后调用 Python 执行一些工作并返回图像和 JSON。

人工智能在每种语言中都非常擅长调试或编写/修复功能。当你开始引入其他语言的环境组件或字符串时,人工智能似乎更有可能提供其他不相关的答案。根据我的经验,多语言问题也会使人工智能忽视真正明显的代码错误。

只需一个提示即可完成一个完整的复杂功能项目

你为什么还要问这个?我很抱歉如此沮丧,但为什么人们坚持认为这是神奇的简单按钮?如果你明天醒来,拥有一家软件公司,有几个项目经理、几个工程师、一个 IT 人员等,你会期望在几周后发出一封电子邮件说“为我构建一个蛋白质组数据管理系统”吗?没有进一步的输入就神奇地完成了吗?绝对不。

这不是?? ?? ?? 神奇?? 简单?? 按钮。

我曾经创建美人鱼图来记录代码、流程、管道

挺容易。使用 bash 脚本

我想说,您应该很好地了解如何构建您的高级项目,或者可能要求提供可用于实现您希望构建的应用程序的主要功能的总体设计或模式。

我发现从小处开始并逐步扩大,如果您对设计的某些部分不满意,您可以尝试向 LLM 粘贴更多连接的代码片段以供讨论来证明这一点。

通常,即使人类项目从一个功能开始,并从那里开始构建

这就是为什么您拥有越优秀的程序员/越多的实践知识,就越容易向 chatGPT 解释您想要构建的内容。如果您没有实践知识,您不会询问特定库、框架、数据库引擎等的使用,因为您不知道它们的存在,并且在现实生活中它们至关重要(通过“您”我知道)不是特别指你,OP??,你知道我的意思)

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