ChatGPT在写代码场景中的使用技巧

在 AI 应用领域，“无中生有”是一个引人入胜的场景。这里的“无中生有”指的是利用 AI 来生成新的内容，根据用户的描述，AI 能够创造出符合需求的输出。这包括撰写招聘广告、电商商品描述、短视频脚本，甚至编写代码。特别是在代码生成方面，AI 展现出了惊人的能力。

SQL 查询语句示例

例如，如果你需要一个 MySQL 查询语句来查找计算机科学系的所有学生，你可以向 AI 提供以下 prompt：

    
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Create a MySQL query for all students in the Computer Science Department:
Table departments, columns = [DepartmentId, DepartmentName]
Table students, columns = [DepartmentId, StudentId, StudentName]

    

AI 会根据你的描述生成适当的 SQL 查询语句：

    
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SELECT s.StudentId, s.StudentName
FROM students s
JOIN departments d ON s.DepartmentId = d.DepartmentId
WHERE d.DepartmentName = 'Computer Science';

    

使用引导词，引导模型输出特定内容

在编写代码的场景中，一个小技巧是在 prompt 的末尾增加代码的引导词，以指示 AI 生成特定类型的代码。例如，在上述案例中，你可以在prompt 的末尾添加 SELECT，以提示 AI 开始编写 SQL 代码。更好的 prompt 可能是：

    
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Create a MySQL query for all students in the Computer Science Department:
Table departments, columns = [DepartmentId, DepartmentName]
Table students, columns = [DepartmentId, StudentId, StudentName]
SELECT

    

同样的原理适用于其他编程语言。例如，如果你希望 AI 生成 Python 代码，那么在 prompt 中使用 import 可以作为一个有效的引导。需要注意的是，这种方法只是告诉 AI 可以开始编写代码，但具体要编写什么类型的代码，你还需要在 prompt中进行明确说明。

在吴恩达的 ChatGPT Prompt Engineering 课程中，这种技巧也被提到。在课程中的一个例子是要求 AI 以 JSON
格式输出一个包含书籍标题、作者和类型的列表。示例 prompt 如下：

    
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prompt = f"""
Generate a list of three made-up book titles along \
with their authors and genres.
Provide them in JSON format with the following keys:
book_id, title, author, genre.
"""

    

在这个例子中，关键在于明确告诉 AI 按照 JSON 格式来组织输出内容。通过这样的技巧，你可以有效地利用 AI
来生成各种类型的内容，从文本到代码，满足各种不同的应用需求。

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