引言
ChatGPT是由OpenAI开发的一款聊天机器人，利用自然语言处理（NLP）技术与用户进行对话，就像与人类一样。它接受文本输入，被称为“提示”，并以纯文本方式回复。它与众不同的特点是，它可以根据给定的规格生成代码，并对任何类型的查询，无论是在职业、教育、娱乐领域，还是在技术或领域过于专业时，都能提供非常详细的答案。它还可以调试输入的代码，还可以充当解释器或编译器。
为软件开发人员提供的ChatGPT提示
由于ChatGPT接受自然语言的提示，如果我们提供更具描述性的提示，通常可以获得更准确和精确的答案。这类似于在地址中提供更多细节，以更准确地到达目的地。
现在的问题是，如何制定“提示”以获得更准确和精确的答案呢？因此，我们列出了软件开发人员的前20个ChatGPT提示。
前20个ChatGPT提示供软件开发人员使用
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解释
软件开发就是在实践中学习和实施的过程。ChatGPT可以通过解释所需的概念来帮助我们。解释提示可用于理解概念、代码片段或算法的时间或空间复杂性。ChatGPT通过提供详细的答案来回应。
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解释 {概念或函数} 在 {编程语言} 中的工作原理。
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解释以下 {编程语言} 代码如何工作 {代码片段}
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解释以下代码在 {编程语言} 中的时间和空间复杂性 {代码片段}
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语法
软件开发人员使用各种各样的技术栈。因此，在学习新技术栈时记住每种语言和技术的语法变得困难。ChatGPT可以提供正确的编程语言元素的语法以及适当的示例，从而帮助解决这个问题。
- {编程语言} 中 {语句或函数} 的正确语法是什么？
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修复错误
软件开发中的大部分时间都花在查找代码中的错误上。这不仅会影响个人的工作效率，还会延迟代码的交付。使用此提示，可以轻松找到代码中的错误并获得调试帮助。
- 我如何修复以下 {编程语言} 代码中的错误，它是如何工作的？ {代码片段}
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最佳实践
在编码时了解行业的最佳实践非常重要。这可以使代码更易于阅读，也有助于在组织成长时维护代码库。
- 展示给我 {编程语言} 中编写 {概念或函数} 的最佳实践。
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优化
始终建议编写最优化的代码，因为它可以改善程序的性能并节省资源。优化可以是代码行数方面的优化，也可以是空间和时间复杂性方面的优化。
- 优化以下 {编程语言} 代码，它是如何工作的：{代码片段}
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生成代码
我们还可以使用ChatGPT根据输入的要求为我们编写代码。在这里，描述要求非常关键，以获得所需的结果。
- 编写一个程序/函数，在 {编程语言} 中 {解释功能}
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代码转换
我们经常需要将给定的代码从一种编程语言转换为另一种编程语言。这可能是组织更改其技术栈时的情况。它还可以在学习新编程语言时非常有用，以了解如何在另一种语言中实现相同的任务。
- 将以下 {编程语言1} 代码转换为 {编程语言2}：{代码片段}
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使ChatGPT充当解释器
ChatGPT还可以充当解释器或编译器的角色扮演。我们不需要下载任何内容来实现这一点。这允许我们在浏览器中编写代码。这可以在测试/实验命令或学习时使用。
- 我希望你充当 {编程语言} 解释器/编译器的角色。我会给你 {编程语言} 代码，然后你会执行它。不要提供任何解释。不要回复除代码输出之外的任何内容。第一个代码是：{代码}
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咨询网页设计
我们可以向ChatGPT咨询有关网站UI/UX设计的任何问题，以在实际设计团队的帮助下更好地呈现它。
- 我希望你充当网页设计顾问的角色。我将为你提供与需要设计或重新开发其网站的组织相关的详细信息，你的角色是
建议最适合的界面和功能，可以提高用户体验，同时也满足公司的业务目标。你应该使用你的UX/UI设计原则、编码语言、网站开发工具等知识来制定项目的综合计划。我的第一个请求是“我需要帮助创建一个 {网站类型} 用于 {目的}。”
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建议框架
在开始项目之前，选择正确的框架或库非常重要。它可能会极大地影响项目的性能、可扩展性和复杂性。而且，通常很难决定使用哪个框架。但是，我们可以利用ChatGPT来获取一些想法。
- 你能推荐一个适合我网站的前端框架/库吗？我正在制作 {网站类型}。
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编写代码注释
在开发程序时编写注释非常重要。这有助于在以后理解特定函数或代码块的功能，还可以帮助新成员理解代码库。ChatGPT可以帮助我们为给定的代码片段生成适当的注释。
- 重新生成以下代码片段，但请在每行代码上包括注释 {输入代码}
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生成自述文件
自述文件是存储库的重要部分，其中包含存储库的目的以及下载和/或使用项目的指南（如果有的话）。编写一个好的自述文件有助于吸引更多的人访问您的存储库。
- 为以下代码生成文档。您应该包括详细的说明，以允许开发人员在本地计算机上运行它，解释代码的功能，并列出此代码中存在的漏洞。
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生成数据集
在进行机器学习项目时，数据集非常重要。如果我们无法找到合适的数据集或需要更多数据来训练我们的模型，我们可以使用ChatGPT生成数据，并以所需的格式和数量提供。
- 生成包含 {n} 个关于 {服务或产品} 的数据点的 {数据集类型} 数据集，包括 {字段}
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网络爬虫
网络爬虫用于从网站收集数据。使用ChatGPT，可以以以下方式实现相同的效果：
- 使用Python和Beautifulsoup从 {URL} 网站抓取数据
除了这些功能，ChatGPT还可以在软件开发生命周期的不同阶段帮助我们。让我们探讨一下如何在不同阶段中使用ChatGPT。
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规划阶段
在开始项目之前，我们必须计划可能遇到的任何挑战、预估成本和时间表，以便我们可以相应地行动。ChatGPT可以通过回答这些问题来帮助定义项目的范围和要求。
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我正处于软件开发项目的规划阶段，需要关于 [特定任务/挑战] 的指导。以下是一些项目细节：[提供简要概述、要求、时间表、团队和风险]
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我正在寻找关于：[指定领域，如软件架构、资源分配、功能优先级和可扩展性规划]的见解。
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分析阶段：准备SRS文档
我们可以使用ChatGPT根据项目描述准备SRS文档。这可以帮助节省大量时间，因为它可以用作骨架，开发人员可以加以改进并创建最终文档。
- 为我的软件开发项目生成全面的软件需求规范（SRS）文档。详情如下：[提供项目概述、利益相关者、功能需求、非功能需求、假设和约束条件]
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设计阶段
我们可以要求ChatGPT根据项目规格提供适当的数据模型和设计模式建议。数据模型和设计模式是项目的重要部分，需要在开始之前明智地选择，否则可能会导致资金和工作的浪费，并可能延误项目交付。
- 我需要关于为我的软件项目设计有效数据模型的建议。以下是一些细节：[简要描述项目、关键功能、用户要求、数据来源和关系]
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开发阶段
我们可以寻求关于如何从可能卡住的点继续前进或寻求关于项目扩展等方面的帮助。
- 我正在处理一个软件项目，需要关于确保可扩展性的建议。细节如下：[简要描述项目、当前使用和未来增长、技术栈]
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测试阶段
在将代码发送到生产环境之前，测试非常重要。这有助于识别可能被忽视的错误或边缘情况，从而提高用户体验，并防止对组织声誉造成伤害。我们可以借助ChatGPT生成测试用例
- 你能帮我编写关于此功能的测试用例吗？
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部署阶段
在这个阶段，一个重要的问题是选择哪种部署策略。部署策略定义了新版本软件的更改如何呈现给用户，以便理论上没有停机时间，用户几乎不会注意到所做的更改，即用户不会因软件的更新而受到任何干扰。我们可以要求ChatGPT建议适合我们
的项目的最佳部署策略，并自行评估。
- 对于这个软件项目，最佳的部署策略是什么？{解释项目}结论
毫无疑问，ChatGPT可以执行各种任务，使软件开发人员的生活更轻松，包括解释概念到生成完整的代码。但是，一切都是有代价的。我们不能盲目信任它，因为毕竟它是基于机器学习算法工作的，可能无法提供正确的结果。它也可能存在一些偏见。除此之外，使用ChatGPT时总是伴随着安全问题。我们不应将组织的内部代码提供给ChatGPT，也不应透露与组织政策或即将推出的项目相关的机密信息。它应该只用作助手，而不是自由职业者。
