AI时代！程序员不能错过的100条ChatGPT代码提示词

骑猪看日落 2023-10-15 14:30 2阅读 0赞

ChatGPT 可以是一个有价值的工具，既可以查找你自己的代码中的错误，也可以快速生成简单的编码程序。ChatGPT 无需花费数小时在 Stack Overflow 上搜索解决方案，而是可以在几分钟内完成任务。因为它是编写代码、查找程序中的错误等等的最佳 AI 工具。

**生成代码：**

1.  创建一个用于解析\[file format\]并提取\[information\]的\[language\]脚本，需满足以下要求：\[requirements list\]。
2.  开发一个针对\[domain\]的\[language\]微服务，该微服务包括用于\[operations list\]的端点，并遵循\[design pattern\]。
3.  编写一个\[language\]函数，用于基于\[condition\]过滤\[data structure\]，该函数接受以下输入：\[input variables\]，预期输出为：\[output description\]。
4.  设计一个用\[strategy or technique\]解决\[problem\]的\[language\]算法。
5.  实现一个异步处理\[task\]的\[language\]函数，该函数接受以下输入：\[input variables\]，预期输出为：\[output description\]。

**完成代码**

1.  完成用于解析\[file format\]并提取\[information\]的\[language\]代码：\[code snippet\]。
2.  完成针对\[use case\]的\[design pattern\]在\[language\]中的实现：\[code snippet\]。
3.  填写缺失的\[language\]代码以实现以下函数的缓存机制：\[code snippet\]。
4.  完成将\[data structure\]转换为\[output format\]的\[language\]代码：\[code snippet\]。
5.  完成针对\[problem\]的多线程解决方案在\[language\]中的实现：\[code snippet\]。

**错误检测提示**

1.  在以下的\[language\]代码片段中定位任何逻辑错误：\[code snippet\]。
2.  在给定的\[language\]代码中识别潜在的性能问题：\[code snippet\]。
3.  在以下的\[language\]代码中找出任何资源泄露，并提出修复建议：\[code snippet\]。
4.  在给定的\[language\]代码中检查潜在的死锁问题：\[code snippet\]。
5.  审查以下的\[language\]代码，以识别潜在的SQL注入漏洞：\[code snippet\]。

**代码审查**

1.  分析给定的\[language\]代码以寻找代码异味（code smells），并提出改进建议：\[code snippet\]。
2.  检查以下的\[language\]代码是否遵循适当的日志和监控实践：\[code snippet\]。
3.  审查给定的\[language\]代码以识别潜在的可扩展性问题：\[code snippet\]。
4.  评估以下\[language\]代码的测试覆盖率：\[code snippet\]。
5.  评价给定的\[language\]代码与\[platform or technology\]的兼容性：\[code snippet\]。

**自然语言处理**

1.  对以下文本进行文本分类：\[text sample\]。
2.  生成以下视频字幕的摘要：\[text sample\]。
3.  分析以下产品评论的情感：\[text sample\]。
4.  识别以下社交媒体帖子中的关键短语：\[text sample\]。
5.  从以下结构化文本中提取信息：\[text sample\]。

**API 文档生成**

1.  为以下的\[language\]代码创建一个API文档模板：\[code snippet\]。
2.  为给定的\[language\] RESTful API生成用户指南：\[code snippet\]。
3.  记录以下\[language\]命令行工具的功能和使用方法：\[code snippet\]。
4.  为给定的\[language\]库或框架创建一个API参考文档：\[code snippet\]。
5.  使用示例代码为以下\[language\] API编写一个教程：\[code snippet\]。

**查询优化**

1.  优化以下GraphQL查询以提高性能：\[GraphQL query\]。
2.  分析给定的SQL查询以确定适当的索引：\[SQL query\]。
3.  为提高查询性能，对以下数据库模式提出改进建议：\[schema description\]。
4.  使用不同的NoSQL数据库（例如，MongoDB、Cassandra、Couchbase）比较给定NoSQL查询的性能：\[NoSQL query\]。

**序列查询优化**

1.  优化以下用于时间序列数据库（例如，InfluxDB、TimescaleDB）的数据库查询：\[time-series query\]。
2.  分析给定的时间序列查询以识别任何潜在的性能问题：\[time-series query\]。
3.  为以下时间序列数据库查询提出索引或分区策略：\[time-series query\]。
4.  使用不同的时间序列数据库（例如，InfluxDB、TimescaleDB、OpenTSDB）比较给定时间序列查询的性能：\[time-series query\]。

**聊天机器人和对话式 AI**

1.  设计一个用于处理\[type of reservation\]预订的聊天机器人的对话流程。
2.  创建一个聊天机器人交互，帮助用户根据他们的需求比较和选择\[products or services\]。
3.  开发一个提供有关\[topic or domain\]信息的聊天机器人的对话脚本。
4.  实现一个能够在\[specific context or domain\]中理解并响应用户意图的聊天机器人。
5.  设计一个能够根据用户偏好为\[product or service\]提供个性化推荐的聊天机器人。

**用户界面设计**

1.  生成一个用于可视化\[data or metrics\]的\[web/mobile\]仪表板的UI（用户界面）模型。
2.  建议改进\[app or website\]现有的用户界面以增强用户参与度。
3.  设计一个专注于可访问性和包容性的\[web/mobile\]应用的用户界面。
4.  创建一个用于促进用户在\[specific use case\]中协作的\[web/mobile\]应用的线框图。
5.  设计一个遵循\[design system or style guide\]并支持\[theme or customization\]的\[web/mobile\]应用的UI组件库。

**自动测试提示**

1.  编写一个针对给定的\[language\]代码的测试脚本，覆盖\[functional or non-functional\]测试：\[code snippet\]。
2.  为以下的\[language\]类或模块生成测试场景：\[code snippet\]。
3.  设计一个专注于\[latency, throughput, or resource usage\]的\[web/mobile\]应用的性能测试策略。
4.  创建一个用于验证其功能和稳定性的\[language\]库或框架的测试套件。
5.  开发一个覆盖关键用户工作流程的\[web/mobile\]应用的端到端测试策略。

**代码重构**

1.  建议重构以下的\[language\]代码以提高可测试性：\[code snippet\]。
2.  在给定的\[language\]代码中识别应用\[architecture pattern\]的机会：\[code snippet\]。
3.  优化以下的\[language\]代码以降低内存使用：\[code snippet\]。
4.  重构给定的\[language\]代码以改善其错误处理和韧性：\[code snippet\]。
5.  建议对给定的\[language\]代码进行更改，以遵循\[SOLID或其他设计原则\]：\[code snippet\]。

**算法开发**

1.  设计一个启发式算法以解决以下问题：\[problem description\]。
2.  提高给定机器学习算法在\[specific use case\]中的准确性：\[algorithm or pseudocode\]。
3.  开发一个流式算法，能够用于\[specific task or operation\]的实时处理\[data or events\]。
4.  提出一个基于机器学习或人工智能的解决方案，以提高以下算法的性能：\[algorithm or pseudocode\]。
5.  评估给定算法在\[accuracy, performance, or resource usage\]方面的权衡：\[algorithm or pseudocode\]。

**代码翻译**

1.  将使用\[design pattern\]的以下\[source language\]代码翻译为\[target language\]：\[code snippet\]。
2.  将给定的\[source language\]数据处理管道转换为\[target language\]：\[code snippet\]。
3.  将与\[database or service\]交互的以下\[source language\]代码迁移到具有类似数据库或服务的\[target language\]：\[code snippet\]。
4.  用具有等效性能特性的\[target language\]重写给定的\[source language\]数据结构实现：\[code snippet\]。
5.  在遵循\[target language’s framework or library conventions\]的情况下，将以下\[source language\]代码片段适应为\[target language\]：\[code snippet\]。
6.  将执行\[specific task or operation\]的给定\[source language\]方法翻译为\[target language\]：\[code snippet\]

**个性化学习**

1.  根据我偏好的学习风格（\[visual/auditory/kinesthetic\]），策划一个用于学习\[programming language or technology\]的资源列表。
2.  考虑到我的时间限制和学习目标，推荐一个成为\[specific programming domain or technology\]专家的学习路径。
3.  建议编码挑战或比赛，以帮助我提高在\[programming language or technology\]方面的技能。
4.  推荐专注于\[programming language or technology\]中的\[specific topic or concept\]的播客、视频或其他多媒体资源。
5.  根据以下\[language\]项目或仓库，识别我编码技能中需要改进的领域：\[URL or project description\]。

**技术写作**

1.  编写一个教程，解释如何将\[library or service\]与\[programming language or technology\]集成。
2.  创建一个逐步指导，在\[cloud or platform\]中部署和扩展\[application or service\]。
3.  草拟一个针对\[programming language or technology\]项目的README文件，其中包括贡献指南和项目路线图。
4.  编写一个清晰、简洁的解释，描述\[programming concept or technique\]及其在\[industry or domain\]中的应用。
5.  创建一个用于比较或评估\[programming language or technology\]中不同\[tools, libraries, or frameworks\]的指南。

**需求分析**

1.  解释以下项目需求，并建议一个技术栈或工具：\[requirements description\]。
2.  分析给定的项目需求，并提出一个带有里程碑和交付物的详细项目计划：\[requirements description\]。
3.  评估以下项目需求的可行性和潜在风险：\[requirements description\]。
4.  建议对给定的项目需求进行更改或改进，以提高\[performance, maintainability, or user experience\]：\[requirements description\]。
5.  将以下项目需求转换为用户故事或用例：\[requirements description\]。

**网络和安全**

1.  分析给定的网络架构或设计以识别潜在的安全漏洞：\[architecture or design description\]。
2.  编写一个安全的\[language\]函数或模块，用于执行\[specific task or operation\]，同时防止\[security threat or vulnerability\]。
3.  建议改进以下\[language\]代码或配置，以提高其网络性能或安全性：\[code snippet\]。
4.  设计一个用于\[specific use case or application\]的安全且高效的协议。
5.  评估与\[external service or API\]交互时给定的\[language\]代码或配置的安全性：\[code snippet\]。

**数据可视化**

1.  为以下数据集生成数据可视化：\[dataset description or URL\]。
2.  建议改进现有的数据可视化，以提高可读性和理解性：\[visualization description or URL\]。
3.  设计一个仪表板或数据可视化，突出显示给定数据集中的\[key insights or patterns\]：\[dataset description or URL\]。
4.  使用\[language or library\]创建一个数据可视化，允许用户与数据交互并探索\[specific relationships or trends\]。
5.  为\[web/mobile\]应用开发一个数据可视化策略，以用户友好的方式呈现\[complex or large-scale\]数据。

**机器学习和人工智能**

1.  建议一个机器学习算法或模型以解决以下问题：\[problem description\]。
2.  提高给定机器学习模型在\[specific use case\]中的性能：\[model or code snippet\]。
3.  为\[domain\]应用设计一个包括\[数据预处理、特征提取、模型训练和评估\]的机器学习流程。
4.  考虑\[constraints or requirements\]，提出一个用于\[specific task or operation\]的深度学习架构。

**开发运营和部署**

1.  编写一个\[tool or script\]，用于自动化地将\[language or technology\]应用部署到\[cloud or platform\]。
2.  建议改进\[language or technology\]项目现有的CI/CD流程：\[pipeline description or URL\]。
3.  为部署在\[cloud or platform\]上的\[web/mobile\]应用设计一个监控和报警策略。
4.  为\[language or technology\]应用创建一个Dockerfile或容器化策略。
5.  为在\[cloud or platform\]上处理\[large-scale traffic or high-throughput\]的\[web/mobile\]应用提出一个扩展策略。

**聊天GPT编码提示示例**

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![image.png][image.png 2]

ChatGPT 是一个强大的工具，可以快速准确地生成代码，但它仍然是一个相对较新的模型，可能缺乏人类编码人员所拥有的经验和对上下文的理解。

ChatGPT可以为各种编程语言生成代码，包括Python，JavaScript，C++，Java，Ruby，C\#，PHP，Swift，Perl，Go，Shell，R，Lua，Rust，Scala，TypeScript，Kotlin，Dart和Elixir。

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