ChatGPT est une ressource précieuse dans le développement logiciel…. Lorsque l’on sait en tirer le meilleur parti ! Cet article vous donnera quelques techniques pour optimiser vos interactions avec ChatGPT et répondre à des besoins spécifiques grâce aux scripts personnalisés.
ChatGPT peut-il coder tout seul ?
L’intelligence artificielle devient une assistance de plus en plus pertinente. C’est la possibilité d’optimiser son temps et de déléguer, et oui, même pour coder ! ChatGPT se nourrit de tout ce qui traite chaque jour, il est donc capable de générer du code tout seul. L’outil est devenu un allié des développeurs : ils peuvent l’utiliser pour automatiser certaines parties simples du code pour se concentrer sur le codage plus spécifique et précis. ChatGPT a cependant du mal à gérer la complexité, les demandes doivent donc être particulièrement claires.
Attention, l’intelligence artificielle ne remplace pas l’humain et ne peut pas contextualiser une demande. ChatGPT peut répondre parfois de manière partielle ou même erronée en fonction des situations.
Quel langage de programmation maîtrise ChatGPT ?
Nous avons posé la question à ChatGPT, et voici sa réponse (06/12/2023) :
Comment créer le script idéal pour ChatGPT ?
Dans le développement logiciel, les scripts sont des instructions textuelles structurées qui guident l’interaction avec ChatGPT. Quelques étapes sont essentielles pour maximiser leur utilité :
Définissez clairement vos objectifs
Souhaitez-vous obtenir de l’aide pour résoudre un problème de code ? Générer de la documentation ? Concevoir une architecture logicielle ? Une intention claire vous aidera à créer un script pertinent.
Structurez votre script
Introduction pour expliquer le contexte de votre projet, puis une section par objectif… Un script réussi est un script bien structuré ! Vous pouvez utiliser des balises ou des balises spéciales pour indiquer à l’IA les parties importantes de votre script.
Utilisez des balises système
ChatGPT reconnaît les balises système comme des commandes spéciales pour effectuer des actions particulières. #code pour demander au modèle de générer du code source, #explanation pour obtenir des explications techniques, ou #architecture pour concevoir une architecture logicielle… Les balises système vous aident à structurer et à orienter l’IA selon vos besoins en développement.
Expérimentez et itérez
La création de scripts pour le développement logiciel peut s’avérer complexe. Commencez avec des scripts simples que vous affinerez selon les résultats obtenus. L’itération est essentielle pour perfectionner vos scripts et obtenir des réponses et des solutions de qualité !
Comment coder avec ChatGPT en pratique ?
#heading
Itération dans un script pour ChatGPT.
#prompt
Pouvez-vous générer une liste de 10 nombres premiers ?
#iteration
Oui, voici les 10 premiers nombres premiers : 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29.
#prompt
Génial, pouvez-vous maintenant me donner les carrés de ces nombres ?
#iteration
Bien sûr, voici les carrés des 10 premiers nombres premiers :
2^2 = 4
3^2 = 9
5^2 = 25
7^2 = 49
11^2 = 121
13^2 = 169
17^2 = 289
19^2 = 361
23^2 = 529
29^2 = 841.
Dans cet exemple, la balise #iteration indique que le modèle doit générer une réponse spécifique. Après chaque réponse générée, utilisez la balise système #prompt pour poser une nouvelle question et demander au modèle de poursuivre la tâche.
Surveillez la longueur du script
ChatGPT est limité en nombre de tokens qu’il peut générer en une seule requête, assurez-vous que votre script respecte ces limites ! Si votre script est trop long, envisagez de le diviser en plusieurs requêtes ou de le simplifier. Pour obtenir davantage de réponses, n’hésitez pas à diviser la tâche en plusieurs étapes, itérant ainsi sur le script pour avoir les résultats souhaités.
Quelques exemples de scripts personnalisés adaptés au développement logiciel
Résolution de problèmes de code
#heading
Résolution d’un problème de code.
#code
J’ai rencontré une erreur dans mon code Python. Pouvez-vous m’aider à identifier et corriger l’erreur dans la fonction de tri que j’ai écrite ?
#explanation
Pouvez-vous m’expliquer comment la méthode « sort » fonctionne en Python, et pourquoi elle ne produit pas les résultats attendus ?
Documentation de code
#heading
Documentation de code.
#code
Je travaille sur un projet en C++ et j’aimerais générer une documentation pour les classes que j’ai créées. Pouvez-vous m’aider à rédiger des descriptions pour ces classes ?
#explanation
De plus, pouvez-vous me donner des conseils sur la manière de structurer une documentation efficace pour mon code source ?
Conception d'architecture logicielle
#heading
Conception d’une architecture logicielle.
#architecture
Je suis en train de concevoir une application web complexe. Pouvez-vous m’aider à esquisser une architecture logicielle de base pour ce projet ?
#explanation
Pourriez-vous expliquer comment choisir entre une architecture monolithique et une architecture microservices dans le contexte de mon projet ?
ChatGPT peut-il corriger le code ?
ChatGPT peut corriger le code ! Il s’agit d’une étape cruciale dans le processus de développement logiciel afin d’en garantir le bon fonctionnement. L’intelligence artificielle peut être une alliée précieuse dans cette tâche.
Compréhension et identification des erreurs
Une fois le code compris, ChatGPT utilise ses connaissances en programmation pour identifier les erreurs potentielles. Il peut repérer des anomalies de syntaxe, des références de variables inexistantes, des incompatibilités de types, et d’autres problèmes courants.
Suggestions d'amélioration
ChatGPT ne se limite pas à la simple correction des erreurs. Il peut également fournir des suggestions d’amélioration pour rendre le code plus lisible, modulaire et efficace. Ces conseils incluent des recommandations sur la nommation des variables, la gestion des exceptions, et l’optimisation de l’algorithme.
Limites
Bien que puissant, ChatGPT a ses limites. Il peut ne pas toujours comprendre correctement le contexte spécifique du code. Il est recommandé de procéder à des vérifications des corrections avec des experts en programmation.
Coder avec ChatGPT : conclusion
Voilà, suivre ces étapes vous permettra d’exploiter au mieux les capacités de ChatGPT et d’améliorer votre efficacité en développement logiciel. Mais attention ! Les techniques ci-dessus ne sont pas magiques et produisent encore beaucoup d’erreurs. Bien qu’elle soit une bonne assistante dans la prise de décision architectural, l’IA ne remplace par un vrai développeur dans la réalisation d’un code fonctionnel. L’utilisation de ChatGPT dans ce contexte nécessite une certaine expertise pour vérifier ses réponses. N’hésitez pas à lui spécifier en amont de vos recherches qu’elle a le droit de ne pas avoir la solution. 😉
On termine cet article avec une liste non exhaustive des mots-clés pour poser vos questions à ChatGPT et obtenir les réponses dont vous avez besoin :
- #heading : Utilisée pour introduire une nouvelle section ou un nouveau sujet dans votre script.
- #code : Demande au modèle de générer du code source ou d’aider à résoudre des problèmes de code.
- #explanation : Demande des explications ou des clarifications concernant des concepts techniques ou du code.
- #architecture : Utilisée pour demander au modèle de concevoir une architecture logicielle ou de discuter d’architectures existantes.
- #debugging : Demande au modèle d’aider à identifier et résoudre des problèmes de débogage dans du code.
- #documentation : Demande de l’aide pour générer de la documentation pour du code source.
- #versioncontrol : Utilisée pour discuter de l’utilisation de systèmes de contrôle de version comme Git.
- #bestpractices : Demande au modèle de partager des bonnes pratiques de développement logiciel.
- #database : Demande au modèle de discuter de la conception de bases de données ou de requêtes SQL.
- #frameworks : Utilisée pour obtenir des informations sur des frameworks logiciels spécifiques, comme React, Django, ou Angular.
- #security : Demande au modèle de discuter de bonnes pratiques de sécurité en développement logiciel.
- #performance : Utilisée pour obtenir des conseils sur l’optimisation des performances d’une application logicielle.
- #deployment : Demande des informations sur le déploiement d’applications, en mettant l’accent sur les bonnes pratiques.
- #testing : Utilisée pour discuter de stratégies de tests logiciels, de méthodologies et d’outils.
- #algorithm : Utilisée pour obtenir de l’aide dans la conception ou l’optimisation d’algorithmes.
- #devtools : Demande des recommandations sur des outils de développement tels que IDE, éditeurs de texte, ou extensions.
