Отказ от ответственности: вы никогда не должны размещать интеллектуальную собственность, которая вам не принадлежит, в какую-либо службу ИИ без разрешения владельца. Вы никак не можете контролировать, что эта служба ИИ будет делать с этим IP-адресом. Вы можете задавать вопросы в очень общей форме, не нарушая конфиденциальность вашего работодателя.
С момента первого выпуска ChatGPT я подробно обсуждал его со своими коллегами и в основном столкнулся с двумя точками зрения. Есть люди, которые «заменят все наши рабочие места». И люди «это совершенно бесполезно, потому что делает ошибки». Я не согласен с обоими. Правда в том, что ChatGPT может сэкономить вам часы работы при правильном использовании. Но он также не готов написать весь ваш код за вас. В контексте разработки полного стека я начал называть эту концепцию «преодолением разрыва».
Зачем разработчику полного стека вообще нужно преодолевать этот разрыв? Потому что никто не может постоянно владеть всеми частями стека. Возьмите меня, например. Я могу работать как с интерфейсом, так и с серверной частью веб-сайта, я могу создать базу данных, я могу использовать Python для написания скриптов, которые управляют данными, и т. д. Но 90% того, что я сейчас делаю, — это разработка интерфейса.
До ChatGPT всякий раз, когда мне нужно было переключиться на другую часть стека, обычно требовалось небольшое обучение. Пара поисковых запросов в Google, чтобы вернуть мой мозг к синтаксису и потоку любой технологии, на которую я переключался. Обычно это включает в себя пару посещений Stack Overflow, возможно, ссылки на некоторые статьи на Medium и случайный просмотр учебника Udemy или Youtube. Это может занять много времени. Теперь вместо того, чтобы делать все это, я могу просто попросить ChatGPT освежить свои знания по конкретной теме, с которой я работаю.
Представьте, что у вас есть клиент, который хочет, чтобы вы взяли данные из таблицы цен конкурентов. Но прошло некоторое время с тех пор, как вы использовали Python, поэтому не сразу становится очевидным, какие библиотеки вам следует выбирать. Вы можете использовать ChatGPT для создания списка предложений. Немедленно направьте свое исследование на наиболее вероятных кандидатов, не собирая эту информацию самостоятельно.
Вот пример ответа на вопрос «Я давно не работал с Python. Не могли бы вы предложить какие-нибудь библиотеки, которые были бы хороши для сбора данных в режиме реального времени из онлайн-диаграммы цен?»
Я по-прежнему несу ответственность за то, чтобы любая технология, которую я выбираю, соответствовала моему варианту использования. И что я основываю это решение на достоверной информации.
После проверки достоверности возвращенных мне данных и принятия решения о том, какие библиотеки использовать, я могу попросить ChatGPT обновить синтаксис Python. Используя следующий вопрос «Не могли бы вы написать для меня какой-нибудь базовый код Python, который использует PyQuery для анализа HTML и Pandas для захвата данных в фрейме данных и экспорта их в формате CSV?»
Код, который он генерирует, определенно не готов к работе. Хотя это хорошая отправная точка для создания моего парсера данных. Но программирование — это больше, чем просто копирование и вставка. Вы должны быть в состоянии понять, что делает код. Вот почему ChatGPT запоминает предыдущие ответы, которые он дал вам в данном сеансе. Поэтому, если вам нужно, вы можете добавить "пожалуйста, объясните, что делает df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])"
Для облегчения проверки информации, которую он предоставляет, вы можете попросить его указать источники. Обратите внимание, что любые источники, которые он цитирует, будут ограничены самым последним ограничением знаний.
Революционные технологии могут пугать, когда они впервые появляются на рынке. Но использование этих технологий может быть невероятно прибыльным. Научившись использовать их для улучшения рабочего процесса, вы сможете стать более продуктивным разработчиком.
