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文库首页人工智能深度学习每个软件开发人员都应该知道的 50 个聊天 GPT 提示（已测试）

每个软件开发人员都应该知道的 50 个聊天 GPT 提示（已测试）

0 下载量 19 浏览量 2023-05-14 14:18:59 上传评论收藏 27KB DOCX 举报

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每个软件开发人员都应该知道的 50 个聊天 GPT 提示（已测试）

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在本文中，我们将探讨一些专为软件开发人员量身定制的很棒的

ChatGPT-4 提示。这些提示可以协助完成代码生成、代码完成、

错误检测、代码审查、API 文档生成等任务。

代码生成

�

[language]为[class/module/component]具有以下功能的命名 [name]

生成样板代码：[functionality description].

�

创建一个 [语言] 函数以使用以下输入执行：[输入变量] 和

预期输出[operation]：。[data structure][output description]

�

为包含和属性的方法的应用程序生成一个[language]类。

[domain][methods list][properties list]

�

基于[设计模式]，用[语言]创建一个代码片段，演示其对[用

例]的实现。

�

例子：

Generate a boilerplate Python code for a shopping cart module named

"ShoppingCart" with the following functionality:

- A constructor that initializes an empty list to store cart items.

- A method called "add_item" that takes in an item object and adds it to the cart.

- A method called "remove_item" that takes in an item object and removes it from the

cart if it exists.

- A method called "get_items" that returns the list of items in the cart.

- A method called "get_total" that calculates and returns the total price of all items in

the cart.

代码完成

�

在中[language]，完成以下初始化 [数据结构] 的代码片段

[values]：[code snippet]。

�

[language]给定以下输入参数，完成计算 [期望输出] 的函数：

[function signature]。

�

完成[language]代码以使用 [parameters] 进行 API 调用[API

endpoint]并处理响应：[code snippet]。

�

示例：完成计算给定以下输入参数的数字列表的平均值的

Python 函数：

def calculate_average(num_list)

错误检测

�

确定以下 [语言] 代码片段中的任何潜在错误：[code snippet]。

�

分析给定的 [语言] 代码并提出改进建议以防止 [错误类

型]: [code snippet]。

�

在以下 [语言] 代码中查找任何内存泄漏并提出修复建议：

[code snippet]。

�

示例：识别以下 Python 代码片段中的任何潜在错误：

def calculate_sum(num_list):

sum = 0

for i in range(len(num_list)):

sum += num_list[i]

return sum

代码审查

�

查看以下[language]代码以获得最佳实践并提出改进建议：

[code snippet].

�

分析给定的[language]代码是否遵守[coding style guidelines]：[code

snippet]。

�

检查以下 [语言] 代码以进行正确的错误处理并提出改进

建议：[code snippet].

�

评估给定代码的模块化和可维护性[language]：[code snippet]。

�

示例：查看以下 Python 代码以获得最佳实践并提出改进建议：

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