Wussten Sie, dass laut einer Stack-Overflow-Studie 2024 bereits mehr als 70 % der Entwickler KI-Tools wie z. chatgpt in Ihrem täglichen Workflow? Wenn Sie jemals durch Betrachten eines leeren Bildschirms oder das Debuggen eines Fehlers, den Sie nicht finden können, blockiert wurden, zeigt Ihnen dieser Artikel, wie Sie konvertieren können chatgpt in Ihrem Partner Programmierung effektiver.
Die Programmierung Mit künstlicher Intelligenz ist es nicht mehr eine Neugier, ein echter Wettbewerbsvorteil zu werden. Lerne zu verwenden chatgpt Intelligent beschleunigt die Entwicklung nicht nur, sondern ermöglicht auch das Schreiben Code Sauberer, verstehen Sie komplexe Konzepte in Minuten und lösen Sie Probleme, die Sie Stunden vor (oder Tagen) kosten könnten.
Warum ist ChatGPT der beste aktuelle Programmierassistent?
chatgpt, insbesondere in den GPT-4O-Versionen und den neuen Modellen O1-Preview und O1-Mini, zeichnet sich aus mehreren technischen Gründen aus:
- Massives Training mit Millionen von Zeilen Code GitHub-Publikum
- Schritt-für-Schritt-Überlegungsfähigkeit in den neuesten Modellen
- Kontext von bis zu 128.000 Token (entspricht Hunderten von Codeseiten)
- Native Integration mit Tools wie dem Advanced Code Interpreter in ChatGPT Plus
Das macht es zu einem Assistent In vielen Szenarien ist es viel leistungsstärker als die traditionelle Autovervollständigung wie GitHub Copilot.
Erste Schritte: Optimale Einstellungen für die Programmierung
Wählen Sie die richtige Version
Zu programmieren Im Ernst, ich empfehle ChatGpt Plus (oder Team / Enterprise), weil es Folgendes enthält:
- Zugriff auf GPT-4O- und O1-Modelle (ideal für komplexes Denken)
- Dolmetscher von Code Erweitert (Code-Interpreter / Erweiterte Datenanalyse)
- viel höhere Nachrichtengrenze
Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes GPT für Python
Eine der leistungsstärksten Funktionen ist das Erstellen benutzerdefinierter GPTs. Mit diesen Anweisungen können Sie einen namens ‚Python Mentor‘ erstellen:
Sie sind ein leitender Python-Experte mit mehr als 15 Jahren Erfahrung.
Sie folgen immer Pep 8, verwenden Typhinweise und schreiben sauberen und effizienten Code.
Wenn Sie nach Code fragen, argumentieren Sie zuerst Schritt für Schritt, geben dann den vollständigen Funktionscode an und erklären dann jeden wichtigen Teil.
Wenn Sie Fehler in meinem Code feststellen, erklären Sie diese ausführlich und bieten Sie die meiste Pythonica-Lösung an.
Praktischer Leitfaden: Aufforderungen, die wirklich funktionieren
1. Codegenerierung von Grund auf neu
Prompt Gewinner:
Schreiben Sie eine Full Flask-Anwendung mit JWT-Authentifizierung, PostgreSQL-Datenbank mit SQLAlchemy- und Pytest-Tests.
Enthält dockerfile und docker-compose.yml.
Alles muss den aktuellen Best Practices des Jahres 2025 folgen.
2. Komplexe Code-Erklärung
Anstelle von „Erklären Sie mir das“, verwenden Sie:
fungiert als Universitätsprofessor für Datenstrukturen.
Erklären Sie diesen Dijkstra-Algorithmus, den ich Zeile für Zeile eingefügt habe.
einschließlich zeitlicher und räumlicher Komplexität und möglichen Optimierungen im modernen Python.
3. Erweitertes Debuggen
Beste Aufforderung zu Fehlern:
Ich habe diesen Python-Spur zurück[pegar traceback completo]ein
Analysieren Sie es Schritt für Schritt, identifizieren Sie die Ursache und schlagen Sie 3 mögliche geordnete Lösungen von wahrscheinlicher bis am wenigsten wahrscheinlich vor.
Schreiben Sie dann den korrigierten Code-Snippet unter Verwendung von Best Practices neu.
4. Professionelles Refactoring
Refaktorieren Sie diesen Legacy-Code von Python 2 zu Modern Python 3.11 mit:
- Vollständige Typhinweise
- Datenklassen gegebenenfalls
- Designmuster, wenn sie die Lesbarkeit verbessern
- Asyncio, wenn E/A-Operationen vorhanden sind
Halten Sie genau die gleiche Funktionalität, aber machen Sie es ab 2025 idiomatisch.
Fortgeschrittene Tricks von professionellen Programmierern
Denkkette + Codeausführung
Mit den Modellen O1-Preview und O1-Mini erzwingt es explizite Argumentation:
Lösen Sie dieses leetcode harte Problem[pegar enunciado]mit Schritt-für-Schritt-Denken.
Denken Sie laut nach, bevor Sie eine Codezeile schreiben.
Am Ende liefert es die optimale Lösung in Python mit Komplex O (n).
Verwenden des integrierten Code-Interpreters
Sie können Ihr gesamtes Projekt (bis zu 512 MB) hochladen und fragen:
Ich habe mein vollständiges Django-Projekt hochgeladen.
Führen Sie die Tests aus, identifizieren Sie diejenigen, die ausfallen, und schlagen Sie die erforderlichen Patches im DIFF-Format vor.
Automatische Dokumentationsgenerierung
Generieren Sie die vollständige Dokumentation im Sphinx-Format für all dieses Paket, das ich hochgeladen habe,
Inklusive DocStrings im Google-Stil und einer professionellen Readme, die für GitHub bereit ist.
Echte Beispiele, die Sie sprachlos machen werden
Beispiel 1: Von der Idee zum MVP in 15 Minuten
Verwendete Eingabeaufforderung:
Ich möchte eine REST-API mit FastAPI erstellen, mit der Sie Bilder hochladen können.
Erkennen Sie Objekte mit YOLOV8 und geben Sie die Koordinaten in JSON zurück.
Enthält API-Schlüssel-Authentifizierung, Ratenbegrenzung und Integrationstests.
Ergebnis: 100% Funktionscode mit mehr als 400 Linien perfekt strukturiert.
Beispiel 2: Komplexe Migration
Konvertieren Sie diese Flask + SQLalchemy 1.x-App in FastApi + SQLAlchemy 2.0 + Pydantic v2,
Alle Beziehungen pflegen und die Blaupausen zu Routern migrieren.
Ergebnis: Perfekte Migration ohne Produktionsfehler.
Gute Praktiken, um das Beste herauszuholen
- Seien Sie bei Ihren Eingabeaufforderungen so genau wie möglich
- Geben Sie immer den vollständigen Kontext an (Python-Version, Bibliotheken, nicht funktionale Anforderungen)
- Bitten Sie immer, Schritt für Schritt vor dem zu argumentieren Code
- Verwenden Sie den Modus ‚Benutzerdefinierte Anweisungen‘, um Ihren bevorzugten Stapel dauerhaft zu definieren
- Überprüfen Sie immer die Code generiert (nie blind kopiert)
Häufige Fehler, die Sie vermeiden sollten
- Fragen Sie zu vage Dinge (‚Machen Sie mich zu einer Website‘)
- Geben Sie die Version von Python oder Bibliotheken nicht an
- Code ohne Verständnis kopieren (Sicherheit und Lernen)
- Verwenden Sie GPT-3.5 für komplexe Probleme (O1-Modelle sind viel besser)
Die Zukunft ist da
Was vor ein paar Jahren ganze Teams von Senior-Entwicklern erforderte chatgpt. Das beste Programmierer Von 2025 werden nicht diejenigen sein, die die meisten Codezeilen schreiben, sondern diejenigen, die wissen, wie man die richtigen Fragen an die KI stellt.
beherrsche die Programmierung mit chatgpt Nicht optional: Es ist die neue digitale Kompetenz.
Quellen konsultiert
- OpenAI-Kochbuch – Python-Entwicklung mit ChatGPT: https://cookbook.openai.com/examples/chatgpt/gpt4o/python-data-analysis
- Offizielle Dokumentation der benutzerdefinierten Anweisungen: https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering
- Stack Overflow Developer Survey 2024: https://survey.stackoverflow.co/2024/
- Offizieller OpenAI-Blog über O1-Modelle: https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/
- Python Software Foundation – PEP 8: https://peps.python.org/pep-0008/
