ChatGPT能发光发热的地方很多，各种场景化功能也不断地被挖出来，比如写文案、写论文、写代码、debug、数据分析、情感咨询、科研分析等等，ChatGPT让AI真正地有“智慧”了，而不是传统语音助手式得“人工”智能。
我最近常用ChatGPT来辅助写代码，以及自动化实现一些办公场景，发现它真的非常好用。
下面以Python和SQL编程为例，你只需要提prompts，让ChatGPT来实现代码功能。
Python代码debug
代码debug一直是很费时间的事，即使编译器给出了错误提示，你有时候也很难快速找到debug的方法， 所以会去百度、谷歌，查stackoverflow等各种网站找解决方案。
但是ChatGPT能快速定位代码的bug，并给出解决方案，或者它可以改写低效率的代码，给出更优的方案。
以Python代码为例，让ChatGPT识别里面的语法错误（这个很简单，不能除以0）
def f(a,b): print(a/b) f(4,0)
prompt：
answer：
对于非语法错误，ChatGPT会给出合适的实现方法，我们使用递推法写个斐波那契数列，但发现并没有输出正确的斐波那契数列，让ChatGPT给出解法。
def fib_next(n): a = 0 b = 1 for _ in range(n): a, b = a+b, b return a if __name__ == '__main__': for i in range(1,9): print(fib_next(i),end=',')
这段代码输出了1,2,3,4,5,6,7,8,显然不是斐波那契数列prompt： 
answer： 
ChatGPT debug能力很强，对于常见的语法错误，基本都能识别出来，能节省开发者大量的检索时间。
Python代码翻译为R语言
有时我们需要将一种编程语言代码转换为另一种编程语言来实现，比如在项目迁移时或者开发者切换时，这会费很大的功夫。
ChatGPT因为能在各种编程语言间自由穿梭，所以代码翻译是它的强项，下面举个例子，将一段Python建模的代码翻译为R语言。
该代码是一个分类模型，对产品不合格品进行检测。
# 导入必要的库 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 创建虚拟数据集 data = { '硬度': [60, 70, 65, 55, 75, 80, 85, 90, 95, 100], '重量': [100, 120, 110, 90, 130, 150, 160, 170, 180, 190], '尺寸': [5, 6, 5.5, 4.5, 6.5, 7, 7.5, 8, 8.5, 9], '合格': [1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0] # 合格：1，不合格：0 } df = pd.DataFrame(data) # 分割特征和目标 X = df[['硬度', '重量', '尺寸']] y = df['合格'] # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建决策树分类器 classifier = DecisionTreeClassifier() # 拟合模型 classifier.fit(X_train, y_train) # 进行预测 y_pred = classifier.predict(X_test) # 计算模型准确性 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f'模型准确性：{accuracy * 100:.2f}%')
prompt： 
answer： 
可以看到ChatGPT完美地将Python分类模型代码翻译为R语言代码，保持了原有数据和功能，非常的清晰。
你可以尝试将Python翻译为任何其他编程语言，会节省你很多开发时间。
编写Pytho代码文档
在正规的项目开发中，都需要为代码编写代码文档，方便查看和维护。
ChatGPT可以为你编写代码文档，你只需要在这个基础上做补充和完善，非常的方便。
以上面Python分类模型代码为例，我们让ChatGPT编写代码文档，看看效果如何。
prompt：
answer：
ChatGPT还是不错完成了代码文档的编写，将该代码的功能和实现步骤都体现了出来，而且格式也比较规范。
编写SQL查询语句
写SQL是数据从业者几乎每天要做的事情，有的查询比较复杂，会占用大量的时间，有了ChatGPT后只需要提出数据查询需求，它便可以输出查询代码，你只需要在这个基础上稍作个性化修改，便可以直接用起来。
ChatGPT写SQL代码的好处是，它能高效的做代码优化，给出较优的逻辑和用法，特别对于SQL新手来说很是方便。
这里准备了一个查询场景：
查询的数据是用户网站浏览数据，包含用户ID、登录天数、UV、PV等字段，需要查询登录天数、UV、PV均大于中位数的用户
prompt：
answer：
具体代码：
SELECT UserID FROM UserWebsiteData WHERE LoginDays > (SELECT PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY LoginDays) FROM UserWebsiteData) AND UV > (SELECT PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY UV) FROM UserWebsiteData) AND PV > (SELECT PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY PV) FROM UserWebsiteData);
确实没有什么毛病，虽然是逻辑较为简单的查询，但是代码数量却不少，对于这种耗费体力的SQL查询使用ChatGPT能很好的解决。
优化SQL查询语句
很多SQL新手写代码不考虑查询性能，导致查询速度非常慢，如果是自己使用还好，要是放到调度里则会浪费资源。
ChatGPT可能帮你优化SQL查询代码，以下是示例代码，使用了子查询，看看ChatGPT如何优化
SELECT * FROM t1 WHERE id (SELECT id FROM t2 WHERE name = 'chackca');
prompt： 
answer： 
ChatGPT给出两条建议，一是使用INNE，二是为相关列添加索引，可以加速查询。
懂SQL的人基本都会使用这两个方法去优化查询，ChatGPT给出的建议还是非常中肯的。
结论
上面只讲到ChatGPT辅助编程的冰山一角，ChatGPT可以帮助你高效编程，大大节省代码时间和提升代码质量，我觉得是可以好好去利用的。
用好ChatGPT比你去上什么编程课程要有用百倍，它比市面上很多编程老师要厉害的多。
