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給軟體工程師：50 個好用的 ChatGPT 咒語指令

下列 ChatGPT-4 咒語，對開發者很有幫助。附上原文與中文指令，供您參考。 原文出處：https://dev.to/hackertab_org/50-chat-gpt-prompts-every-software-developer-should-know-tested-9al ### **程式碼生成** - Generate a boilerplate `[language]` code for a `[class/module/component]` named [name] with the following functionality: `[functionality description].` - 為名為 [name] 的 `[class/module/component]` 生成樣板 `[language]` 程式碼，具有以下功能：`[functionality description]。 - Create a [language] function to perform `[operation]` on `[data structure]` with the following inputs: [input variables] and expected output: `[output description]`. - 建立一個 [語言] 函數以使用以下輸入對 `[資料結構]` 執行 `[操作]`：[輸入變數] 和預期輸出：`[輸出描述]`。 - Generate a `[language]` class for a `[domain]` application that includes methods for `[methods list]` and properties `[properties list]`. - 為包含“[方法列表]”的方法和屬性“[屬性列表]”的“[域]”應用程式生成一個“[語言]”類。 - Based on the [design pattern], create a code snippet in [language] that demonstrates its implementation for a [use case]. - 基於[設計模式]，用[語言]建立一個程式碼片段，演示其對[用例]的實現。 **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. ``` ### **程式碼完成** - In `[language]`, complete the following code snippet that initializes a [data structure] with `[values]`: `[code snippet]`. - 在“[語言]”中，完成以下使用“[值]”初始化[資料結構]的程式碼片段：“[程式碼片段]”。 - Finish the `[language]` function that calculates [desired output] given the following input parameters: `[function signature]`. - 在給定以下輸入參數的情況下完成計算[期望輸出]的[語言]函數：[函數簽名]。 - Complete the `[language]` code to make an API call to `[API endpoint]` with [parameters] and process the response: `[code snippet]`. - 完成“[語言]”程式碼以使用[參數]對“[API 端點]”進行 API 呼叫並處理響應：“[程式碼片段]”。 **Example** : Finish the Python function that calculates the average of a list of numbers given the following input parameters: **示例**：完成計算給定以下輸入參數的數字列表的平均值的 Python 函數： ``` def calculate_average(num_list) ``` ### **錯誤檢測** - Identify any potential bugs in the following [language] code snippet: `[code snippet]`. - 確定以下 [語言] 程式碼片段中的任何潛在錯誤：`[程式碼片段]`。 - Analyze the given [language] code and suggest improvements to prevent [error type]: `[code snippet]`. - 分析給定的[語言]程式碼並提出改進建議以防止[錯誤類型]：`[程式碼片段]`。 - Find any memory leaks in the following [language] code and suggest fixes: `[code snippet]`. - 在以下 [語言] 程式碼中查找任何內存洩漏並提出修復建議：`[程式碼片段]`。 **Example** : Identify any potential bugs in the following Python code snippet: **示例**：辨識以下 Python 程式碼片段中的任何潛在錯誤： ``` def calculate_sum(num_list): sum = 0 for i in range(len(num_list)): sum += num_list[i] return sum ``` ### **程式碼審查** - Review the following `[language]` code for best practices and suggest improvements: `[code snippet]`. - 查看以下“[語言]”程式碼以獲得最佳實踐並提出改進建議：“[程式碼片段]”。 - Analyze the given `[language]` code for adherence to `[coding style guidelines]`: `[code snippet]`. - 分析給定的“[語言]”程式碼是否符合“[編碼風格指南]”：“[程式碼片段]”。 - Check the following [language] code for proper error handling and suggest enhancements: `[code snippet]`. - 檢查以下 [語言] 程式碼以正確處理錯誤並提出改進建議：`[程式碼片段]`。 - Evaluate the modularity and maintainability of the given `[language]` code: `[code snippet]`. - 評估給定“[語言]”程式碼的模塊化和可維護性：“[程式碼片段]”。 **Example** : Review the following Python code for best practices and suggest improvements: **示例**：查看以下 Python 程式碼以獲得最佳實踐並提出改進建議： ``` def multiply_list(lst): result = 1 for num in lst: result *= num return result ``` ### **API 文件生成** - Generate API documentation for the following `[language]` code: `[code snippet]`. - 為以下“[語言]”程式碼生成 API 文件：“[程式碼片段]”。 - Create a concise API reference for the given `[language]` class: `[code snippet]`. - 為給定的“[語言]”類建立簡明的 API 參考：“[程式碼片段]”。 - Generate usage examples for the following `[language]` API: `[code snippet]`. - 為以下“[語言]”API 生成用法示例：“[程式碼片段]”。 **Example** : Generate API documentation for the following JavaScript code: **示例**：為以下 JavaScript 程式碼生成 API 文件： ``` /** * Returns the sum of two numbers. * @param {number} a - The first number to add. * @param {number} b - The second number to add. * @returns {number} The sum of a and b. */ function sum(a, b) { return a + b; } ``` ### **查詢優化** - Optimize the following SQL query for better performance: `[SQL query]`. - 優化以下 SQL 查詢以獲得更好的性能：`[SQL 查詢]`。 - Analyze the given SQL query for any potential bottlenecks: `[SQL query]`. - 分析給定的 SQL 查詢是否存在任何潛在瓶頸：`[SQL 查詢]`。 - Suggest indexing strategies for the following SQL query: `[SQL query]`. - 為以下 SQL 查詢建議索引策略：`[SQL 查詢]`。 - Optimize the following NoSQL query for better performance and resource usage: `[NoSQL query]`. - 優化以下 NoSQL 查詢以獲得更好的性能和資源使用：`[NoSQL 查詢]`。 **Example** : Optimize the following SQL query for better performance: **示例**：優化以下 SQL 查詢以獲得更好的性能： ``` SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-12-31' ORDER BY order_date DESC LIMIT 100; ``` ### **用戶界面設計** - Generate a UI mockup for a `[web/mobile]` application that focuses on [`user goal or task]`. - 為專注於 [`用戶目標或任務]` 的`[web/mobile]` 應用程式生成 UI 模型。 - Suggest improvements to the existing user interface of `[app or website]` to enhance `[usability, accessibility, or aesthetics]`. - 建議改進“[應用程式或網站]”的現有用戶界面，以增強“[可用性、可存取性或美學]”。 - Design a responsive user interface for a `[web/mobile]` app that adapts to different screen sizes and orientations. - 為適應不同螢幕尺寸和方向的“[web/mobile]”應用程式設計響應式用戶界面。 **Example** : Generate a UI mockup for a mobile application that focuses on managing personal finances. **示例**：為專注於管理個人財務的移動應用程式生成 UI 模型。 ### **自動化測試** - Generate test cases for the following [language] function based on the input parameters and expected output: `[function signature]`. - 根據輸入參數和預期輸出為以下 [語言] 函數生成測試用例：`[函數簽名]`。 - Create a test script for the given [language] code that covers [unit/integration/system] testing: `[code snippet]`. - 為涵蓋[單元/集成/系統]測試的給定[語言]程式碼建立測試腳本：`[程式碼片段]`。 - Generate test data for the following [language] function that tests various edge cases: `[function signature]`. - 為以下測試各種邊緣情況的[語言]函數生成測試資料：`[函數簽名]`。 - Design a testing strategy for a [web/mobile] app that includes [unit, integration, system, and/or performance] testing. - 為 [網絡/移動] 應用程式設計測試策略，包括 [單元、集成、系統和/或性能] 測試。 **Example:** Generate test cases for the following Python function based on the input parameters and expected output: **示例：** 根據輸入參數和預期輸出為以下 Python 函數生成測試用例： ``` def divide(a: float, b: float) -> float: if b == 0: raise ZeroDivisionError('division by zero') return a / b ``` ### **程式碼重構** - Suggest refactoring improvements for the following [language] code to enhance readability and maintainability: `[code snippet]`. - 建議對以下 [語言] 程式碼進行重構改進，以增強可讀性和可維護性：`[程式碼片段]`。 - Identify opportunities to apply [design pattern] in the given [language] code: `[code snippet]`. - 確定在給定的[語言]程式碼中應用[設計模式]的機會：`[程式碼片段]`。 - Optimize the following [language] code for better performance: `[code snippet]`. - 優化以下 [語言] 程式碼以獲得更好的性能：`[程式碼片段]`。 **Example** : Optimize the following Python code for better performance: **示例**：優化以下 Python 程式碼以獲得更好的性能： ``` def find_max(numbers): max_num = numbers[0] for num in numbers: if num > max_num: max_num = num return max_num ``` ### **設計模式建議** - Based on the given [language] code, recommend a suitable design pattern to improve its structure: `[code snippet]`. - 根據給定的[語言]程式碼，推薦合適的設計模式來改進其結構：`[程式碼片段]`。 - Identify opportunities to apply the [design pattern] in the following [language] codebase: `[repository URL or codebase description]`. - 確定在以下 [語言] 程式碼庫中應用 [設計模式] 的機會：`[存儲庫 URL 或程式碼庫描述]`。 - Suggest an alternative design pattern for the given [language] code that may provide additional benefits: `[code snippet]`. - 為可能提供額外好處的給定 [語言] 程式碼建議替代設計模式：`[程式碼片段]`。 **Example:** Based on the given Python code, recommend a suitable design pattern to improve its structure: **例子：** 根據給定的Python程式碼，推薦合適的設計模式來改進其結構： ``` class TotalPriceCalculator: def calculate_total(self, items): pass class NormalTotalPriceCalculator(TotalPriceCalculator): def calculate_total(self, items): total = 0 for item in items: total += item.price * item.quantity return total class DiscountedTotalPriceCalculator(TotalPriceCalculator): def calculate_total(self, items): total = 0 for item in items: total += item.price * item.quantity * 0.9 # apply 10% discount return total class Order: def __init__ (self, items, total_price_calculator): self.items = items self.total_price_calculator = total_price_calculator def calculate_total(self): return self.total_price_calculator.calculate_total(self.items) class Item: def __init__ (self, name, price, quantity): self.name = name self.price = price self.quantity = quantity ``` ### **算法開發** - Suggest an optimal algorithm to solve the following problem: `[problem description]`. - 建議解決以下問題的最佳算法：`[問題描述]`。 - Improve the efficiency of the given algorithm for `[specific use case]`: `[algorithm or pseudocode]`. - 為“[特定用例]”提高給定算法的效率：“[算法或偽程式碼]”。 - Design an algorithm that can handle `[large-scale data or high-throughput]` for `[specific task or operation]`. - 為“[特定任務或操作]”設計一種可以處理“[大規模資料或高吞吐量]”的算法。 - Propose a parallel or distributed version of the following algorithm to improve performance: `[algorithm or pseudocode]`. - 提出以下算法的並行或分佈式版本以提高性能：`[算法或偽程式碼]`。 ### **程式碼翻譯** - Translate the following `[source language]` code to `[target language]`: `[code snippet]`. - 將以下“[源語言]”程式碼翻譯成“[目標語言]”：“[程式碼片段]”。 - Convert the given `[source language]` class or module to `[target language]` while preserving its functionality and structure: `[code snippet]`. - 將給定的“[源語言]”類或模塊轉換為“[目標語言]”，同時保留其功能和結構：“[程式碼片段]”。 - Migrate the following `[source language]` code that uses `[library or framework]` to [target language] with a similar library or framework: `[code snippet]`. - 將以下使用“[庫或框架]”的“[源語言]”程式碼遷移到具有類似庫或框架的“目標語言”：“[程式碼片段]”。 **Example:** Translate the following Python code to JavaScript: **示例：**將以下 Python 程式碼轉換為 JavaScript： ``` def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n-1) ``` ### **個性化學習** - Curate a list of resources to learn `[programming language or technology]` based on my current skill level: `[beginner/intermediate/advanced]`. - 根據我目前的技能水平，策劃學習`[編程語言或技術]`的資源列表：`[初學者/中級/高級]`。 - Recommend a learning path to become proficient in `[specific programming domain or technology]` considering my background in `[existing skills or experience]`. - 考慮到我在“[現有技能或經驗]”方面的背景，推薦精通“[特定編程領域或技術]”的學習路徑。 - Suggest project ideas or coding exercises to practice and improve my skills in `[programming language or technology]`. - 建議專案想法或編碼練習，以練習和提高我在“[編程語言或技術]”方面的技能。 ### **程式碼可視化** - Generate a UML diagram for the following `[language]` code: `[code snippet]`. - 為以下“[語言]”程式碼生成一個 UML 圖：“[程式碼片段]”。 - Create a flowchart or visual representation of the given `[language]` algorithm: `[algorithm or pseudocode]`. - 建立給定“[語言]”算法的流程圖或可視化表示：“[算法或偽程式碼]”。 - Visualize the call graph or dependencies of the following `[language]` code: `[code snippet]`. - 可視化以下“[語言]”程式碼的呼叫圖或依賴關係：“[程式碼片段]”。 **Example** : Generate a UML diagram for the following Java code: **示例**：為以下 Java 程式碼生成 UML 圖： ``` public abstract class Vehicle { private String model; public Vehicle(String model) { this.model = model; } public String getModel() { return model; } public abstract void start(); public abstract void stop(); } public class Car extends Vehicle { public Car(String model) { super(model); } @Override public void start() { System.out.println("Starting car engine"); } @Override public void stop() { System.out.println("Stopping car engine"); } } public class Motorcycle extends Vehicle { public Motorcycle(String model) { super(model); } @Override public void start() { System.out.println("Starting motorcycle engine"); } @Override public void stop() { System.out.println("Stopping motorcycle engine"); } } ``` ### **資料可視化** - Generate a bar chart that represents the following data: `[data or dataset description]`. - 生成代表以下資料的條形圖：`[資料或資料集描述]`。 - Create a line chart that visualizes the trend in the following time series data: `[data or dataset description]`. - 建立一個折線圖，將以下時間序列資料的趨勢可視化：`[資料或資料集描述]`。 - Design a heatmap that represents the correlation between the following variables: `[variable list]`. - 設計一個表示以下變數之間相關性的熱圖：`[變數列表]`。 --- 以上，簡單分享，希望對您有幫助！

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給新手工程師的建議：每天工作都在查 ChatGPT 會不會很糟？

給新手工程師的建議：每天工作都在查 ChatGPT 會不會很糟？ 看到滿多年輕工程師提問：工作時經常查 ChatGPT，感覺不太踏實，沒關係嗎？ 讓我簡單談論一下這件事 --- 首先，讓我們把時間倒回 2000 年代 google 剛出來的時候 當時一定也是這樣，年輕工程師遇到問題狂查 google 資深工程師則覺得 google 可有可無，真的有問題，桌上的工具書大概要翻到第幾頁他也都知道，翻一下不用 10 秒就有答案 時間快轉到今天，年輕工程師遇到問題狂問 ChatGPT 資深工程師則覺得 ChatGPT 可有可無，真的有問題，google 關鍵字怎麼組合、stackoverflow or reddit or 某某技術論壇，找一下不用 10 秒就有答案 --- 新科技的出現，讓一些「死背類型」的任務變得「毫無意義」 比方說現在沒人會去背歷史事件的年份了，因為要用時 google 一下就有 同理，現在的工程師，所用程式語言的某些語法、函式名稱、API 用法，沒背起來，根本沒關係 （不信的話，問問看用 Linux 的工程師，怎麼解壓縮檔案，看看有幾個人可以不查 google 打出指令） ``` tar -xzvf 壓縮檔名稱.tar.gz ``` 所以 AI 的出現，如果讓很多以往工程師視為 knowhow、design pattern、convention 的東西，降格為「死背類型」 那麼這些東西當然不用靠肌肉記憶去記住了，每次遇到就去問 AI 即可 --- 我認為工程師這行業的重點在於，你知道「某些問題在技術上可不可能被解決」、「解決方案的大方向是什麼」、「不同解決方案的成本跟考量分別是什麼」 如果你都知道大方向，但是細節語法常常忘記，那習慣性問 AI 當然沒問題 但如果每次查完，你都是把一大堆你自己根本不知道在幹嘛的程式碼複製貼上，那就很有問題 簡單講，這些新科技「可以減少打字的時間、減少查詢的時間、減少翻閱的時間」 但是「無法減少你學習的時間」 # 結論 所以，用 ChatGPT 沒問題，但是你要知道自己拿到的程式碼，到底實際上在做什麼 這樣用了之後，出問題才能除錯、必要時才能擴充、才能加功能 以上，簡單分享，大家有什麼問題，可以多多提問，我盡量回答

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未來 ChatGPT 會取代軟體工程師嗎？你完全不需要擔心這個

最近看到滿多年輕學生、考慮轉職者提問：未來 ChatGPT 會取代軟體工程師嗎？ 看來這個議題已經造成不少 IT 領域學生的焦慮，我非常驚訝，讓我簡單談論一下這件事 # 個人經驗回顧 我在畢業前全心學習 web 前端與後端開發，2012 年畢業時，正逢智慧型手機快速發展，所有公司都在思考如何開發手機 app 來創造新機會，當時媒體的主要論述是：「web 已死！web 工程師都將失業，未來是 mobile app 的世界！」 當時年輕的我，看到這些媒體這樣分析，也是有點焦慮，但同時又有點不服氣，所以依然 100% 心思在研究 web 開發，不管媒體怎麼看衰。現在，10 年過去了，請問 web 職缺消失了嗎？ # 媒體的習慣、網紅 YTer 的習慣 想像你住在一個非常小的島嶼國家上，往外走一下就看到海，國家全年365天基本沒什麼大事，每天就是太陽升起、太陽落下。如果你是島上的「新聞從業人員」，請問你每天能做什麼？你當然只能誇大你看到的每件事情。 看到海水漲潮，發新聞：「海水異常上漲！恐有釀禍危機！全國一半人口恐有水災、死亡風險！」 看到海水退潮，發新聞：「近三年最低點！海水不斷消退、國家水資源流失、重大警訊！我國恐成大型沙漠！」 世界上大多數事情本就「帶有波動性」，一下狀況好一下狀況壞，潮起又潮落，正如月有陰晴圓缺，這相當正常。 媒體、網紅，基本上需要吸引人們關注來過活，他總不能每天發新聞：「今天海水正常漲潮，沒什麼特別的。」、「今天海水退潮了，這很自然，不太重要。」 身為現代公民，你要有能力透過媒體吸收新知，但同時也要有能力保持冷靜、自行判斷，不要隨意被影響。你要能看出各種觀點背後相關的利益。 # AI 對職缺的影響 AI 當然對各行各業會有重大衝擊，但是目前也僅止於改善工作效率、優化流程而已。 AI 因為可以加強專業人員的生產力，所以會造成職缺變少一點，但要到「軟體工程師通通失業」、「就靠機器人寫完所有程式」這種程度，實在太誇大了 最後，程式設計已經是各種工作領域之中，最難被機器取代的職缺之一，如果真的被高階人工智能取代，那社會上已經沒有多少工作適合人做，大概會是「無條件基本收入」制度之類的社會 --- # 結論 太廢的技能、感覺問 google 或問 ChatGPT 就有的東西，可以不用學了，像死背課文一樣的任務再也不用做了 除此之外，該學什麼學什麼，不用想太多 上個時代，懂得善用 google 與網際網路的專業人士 vs 不懂得善用的專業人士，生產力有巨大差別 下個時代，懂得善用 AI 的專業人士 vs 不懂得善用的專業人士，生產力有巨大差別 除此之外，跟案主溝通、釐清功能規格、分析各種技術選擇、認識領域知識並設計軟體，是極度複雜的工作，你真的覺得一個機器人放在面前聊天幾分鐘，它就能通通做完給你？ --- 以上，簡單看法分享

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神奇的聊天機器人

https://chat.openai.com/chat 昨天認識了這個ChatGPT 還可以教程式語言 真的太神奇了，大家可以試試 ![](https://i.imgur.com/kMiiZ6d.jpg)

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