Kami membahas manfaat ChatGPT, OpenAI, dan alat AI generatif lainnya untuk developer, termasuk efisiensi, perencanaan, dan desain.
Kecuali jika Anda telah hidup di bawah batu selama beberapa tahun terakhir, Anda pasti pernah mendengar tentang ChatGPT dan alat AI generatif lainnya. ChatGPT adalah chatbot Kecerdasan Buatan (AI) yang diluncurkan ke dunia oleh OpenAI pada November 2022. Nama “ChatGPT” menggabungkan “Obrolan” (mengacu pada kemampuannya untuk menjawab pertanyaan rumit dan panjang) dan “GPT” (yang berarti untuk “Transformer Terlatih Generatif”), sejenis Mannequin Bahasa Besar (LLM).
Dalam waktu singkat ChatGPT telah ada, ia telah merevolusi banyak industri, mulai dari pembuatan movie hingga manajemen foundation information. Sementara beberapa praktisi TI takut ChatGPT akan mengambil pekerjaan mereka, jika sejarah adalah salah satu indikatornya, tidak perlu takut; kemungkinan besar ChatGPT akan selamanya mengubah cara pengembang menyelesaikan pekerjaan mereka. Faktanya, ChatGPT telah mulai membantu berbagai tugas pengembangan umum, mulai dari menganalisis dan men-debug kode hingga membuat kode berdasarkan pernyataan masalah.
Tutorial ini hanya mencakup beberapa cara agar ChatGPT dapat memaksimalkan produktivitas Anda sebagai pengembang, bersama dengan cara menggunakan ChatGPT secara maksimal, sambil menghindari jebakannya.
Ingin mempelajari lebih lanjut tentang ChatGPT? Lihat Lembar Curang ChatGPT kami.
Pembuatan kode
Salah satu cara paling menarik di mana ChatGPT dapat membantu pengembang adalah menulis kode. ChatGPT dapat bertindak sebagai asisten pengkodean pribadi yang mempertimbangkan gaya pengkodean dan bahasa alami pengguna saat membuat kode pemrograman.
Tidak terbatas pada fungsionalitas dasar, ChatGPT juga dapat menghasilkan kode kompleks untuk tugas seperti membuat kelas dan modul. Hal ini memungkinkan pengembang pemula – atau mereka yang tidak terbiasa dengan bahasa atau kerangka kerja pemrograman – untuk mempercepat dengan cepat tanpa menghabiskan banyak waktu untuk dasar-dasarnya.
ChatGPT bahkan dapat membantu pemformatan kode untuk meningkatkan keterbacaannya; pemrogram hanya perlu memberitahukannya untuk memformat kode mereka berdasarkan pedoman gaya organisasi mereka. Itu menyisakan satu hal yang tidak perlu diinvestasikan banyak waktu oleh pengembang.
Males-debug
Mari kita hadapi itu – tidak ada pengembang yang menyukai debugging. Terkadang bug yang membutuhkan waktu beberapa detik untuk dibuat dapat memakan waktu berhari-hari untuk dihilangkan. Berkat ChatGPT, kesulitan seperti itu akan segera menjadi masa lalu. ChatGPT dapat dengan cepat memindai ribuan baris kode untuk identifikasi kesalahan berdasarkan kode atau pesan kesalahan. Itu kemudian dapat menyarankan tindakan tertentu yang dapat dilakukan pengembang untuk memperbaiki masalah.
Selain itu, ChatGPT dapat menerapkan praktik terbaik dalam pengkodean dengan mengevaluasi kode sumber dan merekomendasikan peningkatan terkait efisiensi, keamanan, atau keterbacaan. Pengembang kemudian dapat mengikuti rekomendasi ini untuk menghasilkan kode yang lebih efisien, aman, dan dapat dipelihara.
Menulis kasus uji
ChatGPT dapat membantu pengembang menulis tes dengan berbagai cara. Misalnya, Anda dapat meminta ChatGPT untuk menulis kasus uji untuk masukan yang tidak legitimate. Dalam hal ini, ChatGPT mungkin menghasilkan enter yang tidak legitimate seperti karakter khusus, string kosong, dan nilai di luar jangkauan.
Berkat kemampuannya untuk mengidentifikasi logika dan struktur di balik kode, ChatGPT dapat menghasilkan kasus uji yang mencakup banyak jalur kode dan kasus tepi yang berbeda. Misalnya, dapat menghasilkan pengujian khusus untuk kumpulan information besar.
Di luar pengujian itu sendiri, ChatGPT juga dapat membuat dokumentasi kasus pengujian. Dengan demikian, ini dapat menghasilkan deskripsi kasus uji yang singkat dan mudah dipahami, termasuk enter uji, hasil yang diprediksi, dan kondisi di mana kasus uji harus lulus atau gagal. Hal ini dapat sangat meningkatkan pemahaman pengembang tentang pengujian, sehingga mereka dapat mengatasi masalah apa pun dengan lebih baik yang mungkin terungkap oleh pengujian yang gagal.
MELIHAT: Bundel pelatihan ChatGPT AI OpenAI lengkap
Dokumentasi
Dokumentasi menyeluruh dan terkini sangat penting untuk aplikasi yang dikembangkan dan dikelola oleh tim. Sayangnya, ini mungkin tugas yang paling sering diabaikan, yang mengarah ke dokumentasi yang sebagian besar tidak membantu. Hari ini, itu tidak perlu lagi dipertahankan. ChatGPT dapat menganalisis kode kompleks, mengontekstualisasikan logikanya, dan mengembangkan penjelasan yang sesuai tentang fungsionalitas kode. Lebih penting lagi, bahasa khusus yang digunakan dalam dokumentasi semacam itu dapat disesuaikan untuk memastikannya disesuaikan dengan tingkat keterampilan dan pemahaman orang yang membacanya.
Selain itu, ChatGPT dapat menghasilkan dokumentasi dalam berbagai format, seperti Markdown, HTML, atau JSDoc, sehingga memudahkan pengembang untuk berintegrasi dengan editor kode mereka.
Pengumpulan informasi dan penelitian
Punya pertanyaan pemrograman seperti bagaimana memecahkan masalah tertentu atau tentang sintaks? Tanyakan saja pada ChatGPT. Itu dapat memahami ide-ide pemrograman yang kompleks dan memberikan informasi yang relevan sesuai. Mirip dengan mesin pencari, atau situs net tanya jawab seperti Stack Overflow, ChatGPT dapat merespons dengan respons yang sesuai berdasarkan information pelatihannya. Ini sebanding dengan melihat melalui beberapa sumber informasi sekaligus.
ChatGPT bahkan dapat menawarkan sampel dan cuplikan kode yang relevan. Misalnya, pengembang dapat meminta kode dari ChatGPT untuk memecahkan masalah tertentu, dan mannequin akan merespons dengan cuplikan kode relevan yang sesuai dengan permintaan pengembang. Ini bisa memakan waktu dan tenaga jauh lebih sedikit dibandingkan dengan menelusuri Web untuk cuplikan kode dan/atau contoh saat pengembang perlu membuat fitur tertentu atau menyelesaikan masalah dalam waktu singkat.
Sebuah kata hati-hati
Meskipun ChatGPT melakukan pekerjaan luar biasa dalam menangani subjek yang kompleks, itu tidak sempurna. ChatGPT diketahui memberikan jawaban yang terdengar masuk akal tetapi salah atau tidak masuk akal. Kadang-kadang matematika dasar salah, tidak dapat memahami logika sederhana, dan bahkan akan menyajikan fakta yang sepenuhnya salah dalam pembenarannya. Itu juga dapat menghasilkan kode dalam bahasa yang berbeda dari yang Anda minta untuk diproduksi. Karena itu, pengembang tidak boleh menerima semua yang dikatakan begitu saja. Luangkan waktu untuk memeriksa ulang keluarannya untuk kebenaran.
Pikiran terakhir tentang manfaat ChatGPT untuk pengembang
Tutorial ini hanya membahas beberapa cara agar ChatGPT dapat memaksimalkan produktivitas Anda sebagai pengembang, beserta cara menggunakan ChatGPT secara maksimal sambil menghindari jebakannya.
Fase selanjutnya dari ChatGPT adalah ChatGPT 4. Ini akan lebih cerdas, memiliki lebih banyak fitur, dan berisi berbagai keterampilan baru yang saat ini tidak dimiliki ChatGPT. Sementara ChatGPT saat ini dapat mengakses 175 miliar parameter untuk memahami pertanyaan dan menjawabnya, parameter versi 4 akan melebihi 100 triliun! Oleh karena itu kapasitasnya untuk belajar dan aplikasi yang mungkin akan mengambil lompatan kuantum ke depan.
LIHAT: Pelajari cara membuat perangkat lunak bertenaga AI
