Sản phẩm đột phá của OpenAI, ChatGPT, đã tạo ra một làn sóng lớn trong cộng đồng Công Nghệ Thông Tin. Với khả năng lập trình ấn tượng, chatbot này không chỉ làm kinh ngạc lập trình viên mà còn thu hút sự chú ý của nhiều CEO trong ngành công nghệ. Ngày càng nhiều doanh nghiệp bắt đầu tích hợp công nghệ này vào các quy trình hàng ngày của họ.
Mặc dù trí tuệ nhân tạo đang đẩy lùi rào cản trong lĩnh vực lập trình và đơn giản hóa quá trình phát triển phần mềm, nhưng vẫn có những thách thức mà người dùng phải vượt qua để có được kết quả như mong đợi. Dưới đây là những gợi ý từ chuyên gia và những người có kinh nghiệm sử dụng ChatGPT trong phát triển phần mềm.
Trong lĩnh vực Trí Tuệ Nhân Tạo, việc giữ cho câu lệnh đơn giản và rõ ràng đóng vai trò quan trọng. Ammaar Reshi, một lập trình viên mới, chia sẻ rằng việc giới thiệu dự án từng bước một giúp tránh những lỗi không mong muốn. "Coi GPT như một người lắng nghe bạn một cách chân thành. Nếu yêu cầu bot làm mọi thứ cùng một lúc, chẳng hạn tạo toàn bộ trò chơi điện tử, có thể dẫn đến nhiều lỗi. Hãy giới thiệu dự án từng bước, từng phần," Reshi khuyến khích.
Theo Jason Gulya, chủ tịch hội đồng AI tại Đại học Berkeley, việc tạo cá nhân hóa cho ChatGPT với vai trò cụ thể giúp chatbot hiểu rõ mong muốn của người dùng. Reshi khuyến nghị bắt đầu với vai trò "lập trình viên đẳng cấp thế giới". "Cho nó nhập vai như một người hoạt động thực sự tốt. Nếu không, nó chỉ sử dụng kiến thức lập trình chung chung. Bổ sung tính cách cụ thể, bạn sẽ có kết quả tốt nhất", Reshi giải thích.
Neil Ernst, phó giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Victoria, cho rằng thêm chi tiết kỹ thuật vào lời nhắc hoặc cung cấp đoạn mã mẫu có thể cải thiện kết quả. Điều này giúp ChatGPT nhận diện thuật ngữ và người dùng có thể điều chỉnh nó bằng cách nói rõ hơn về thay đổi cụ thể.
Khi sử dụng AI để lập trình, việc đặt prompt chính xác và chi tiết là quan trọng nhất. Một prompt hiệu quả cần bắt đầu từ mô tả cụ thể nhiệm vụ. Thay vì nói "Tạo một chương trình", hãy rõ ràng với yêu cầu như "Tạo một chương trình Python để phân tích dữ liệu từ file CSV, trích xuất và tính giá trị trung bình của cột 'Doanh thu' ".
Ngữ cảnh về ngôn ngữ lập trình, yêu cầu kỹ thuật, và các chi tiết khác liên quan cũng cần được đưa ra một cách đầy đủ. Nếu viết một hàm JavaScript, đặt prompt như "Viết hàm JavaScript để xác minh tính hợp lệ của địa chỉ email dựa trên biểu thức chính quy." Đối với yêu cầu về phức tạp hoặc hiệu suất, hãy đề cập rõ trong prompt. Ví dụ, "Cần thuật toán sắp xếp với độ phức tạp thời gian là O(n log n) để sắp xếp mảng số nguyên".
Nếu muốn AI tuân thủ một style coding cụ thể, hãy nêu rõ. Ví dụ, "Viết mã Python theo chuẩn PEP8 để phân tích dữ liệu".
Không quên gợi ý về việc sử dụng thư viện hoặc frameworks cụ thể. Nếu muốn sử dụng React, đặt prompt như "Sử dụng thư viện React để xây dựng giao diện người dùng hiển thị dữ liệu từ API".
Đối với dự án lớn, hãy chia nhỏ yêu cầu thành các phần quản lý dễ dàng. Ví dụ, thay vì yêu cầu "Phát triển một ứng dụng web hoàn chỉnh", bắt đầu với "Tạo một API backend để xử lý yêu cầu từ người dùng".
Cuối cùng, nếu có ý tưởng cụ thể về cách tiếp cận, hãy bao gồm nó trong prompt. Nếu cần, yêu cầu AI cung cấp các test cases để đảm bảo tính chính xác của mã lập trình. Một ví dụ cuối cùng có thể là "Tạo hàm Python để kết nối với API Twitter, lấy dữ liệu tweet mới nhất và phân tích tần suất xuất hiện của từ khóa 'AI'. Sử dụng thư viện requests cho kết nối API và pandas cho phân tích dữ liệu. Hãy đảm bảo mã tuân thủ theo chuẩn PEP8 và cung cấp các test cases để kiểm tra."
