7 Formas en que ChatGPT te Ayuda a Codificar Mejor y Más Rápido

'7 ways ChatGPT helps you code better and faster.'

Desde la planificación del proyecto hasta la producción del código listo para producción, ChatGPT es su compañero confiable durante todo el proceso de desarrollo, ofreciendo valiosa asistencia en cada paso del camino.

¡Estoy emocionado de compartir contigo siete formas impresionantes que personalmente me han ayudado a ser un programador mejor y más rápido, todo gracias a ChatGPT! Estos fantásticos consejos no solo te ayudarán a evitar errores comunes, sino que también revelarán las increíbles capacidades de tener un copiloto de IA a tu lado en el viaje de codificación. ¡Así que sumérgete y mejora tus habilidades de codificación juntos!

1. Planificación del proyecto

La planificación del proyecto es la fase más importante de cualquier empresa donde se sientan las bases del éxito. Obtener la ayuda de ChatGPT durante la etapa de planificación puede ser invaluable ya que puede ayudarte a pensar en el alcance general, la arquitectura, los requisitos y la viabilidad de tu proyecto de desarrollo de software o ciencia de datos.

Al describir tus objetivos, limitaciones y casos de uso a ChatGPT, puede proporcionar sugerencias útiles con respecto a:

  • Tecnologías y herramientas a elegir en función de tus necesidades específicas
  • Diseño y arquitectura de alto nivel
  • Tareas principales y pasos a seguir en la secuencia correcta
  • Posibles problemas, riesgos y obstáculos a tener en cuenta

He utilizado los conocimientos de ChatGPT para la planificación de proyectos de aprendizaje automático y ciencia de datos. Me ha ayudado eficientemente a elegir las herramientas, técnicas y conjuntos de datos apropiados para abordar problemas específicos. El flujo de trabajo sugerido y la hoja de ruta de ChatGPT también me han ahorrado tiempo al señalarme en la dirección correcta desde el principio. Puedes leer una guía para usar ChatGPT para proyectos de ciencia de datos para comprender más sobre la planificación de proyectos con ChatGPT.

2. Descomponer el sistema complejo

Evita pedirle a ChatGPT que codifique un sistema completo de principio a fin desde cero. Probablemente producirá código genérico y defectuoso que no cubre todos los casos y no cumple con tus requisitos específicos.

En su lugar, enfoca la ayuda de ChatGPT en tareas más pequeñas y bien definidas dentro de tu sistema general. Pídele que genere código para:

  • Funciones o métodos específicos que realizan un paso lógico
  • Clases individuales para representar partes bien delimitadas de tu dominio
  • Algoritmos o procesos discretos dentro de tu flujo de trabajo completo

Dividir tu problema en estos componentes más pequeños producirá código más manejable y modular.

3. Código limpio y legible

ChatGPT puede sugerir formas de hacer tu código más limpio y legible siguiendo las mejores prácticas para tu(s) lenguaje(s) y marcos de trabajo.

Puedes usar ChatGPT para renombrar variables de manera clara, dividir funciones largas de manera lógica, reducir la anidación, agregar comentarios en línea y formatear el código de manera consistente para hacer tu código más legible, fácil de mantener y libre de errores para colaboradores.

4. Pruebas de unidad y verificación

Después de generar un código, es crucial verificarlo en una máquina aislada antes de enviarlo a producción o un repositorio remoto. Es importante no confiar completamente en la funcionalidad del código; asegúrate de que esté utilizando la última API.

Uno de los aspectos clave del desarrollo de software es crear funciones de prueba para funcionalidades críticas. Entiendo que las pruebas de unidad para aplicaciones, especialmente para ingenieros de aprendizaje automático o científicos de datos, pueden ser un desafío. Sin embargo, con la ayuda de ChatGPT, puedes generar casos de prueba para cualquier función en segundos.

5. Iterar

ChatGPT es una IA de conversación y puedes solicitar continuamente ayuda para agregar o eliminar elementos de tu código, o incluso solicitar mejoras. En caso de que ocurra un error, simplemente copia y pega el mensaje de error y pide a ChatGPT que genere una versión mejorada del código para ti.

Entiende el contexto y puede generar código adaptado específicamente a la tarea en cuestión, asegurando la funcionalidad y efectividad.

6. Documentar el código

El código bien documentado es esencial para ti y otros desarrolladores para comprender tu proyecto. ChatGPT puede ayudarte a documentar el código a través de comentarios, cadenas de documentación, archivos README, páginas wiki y otra documentación basada en tu lenguaje y herramientas.

Todo lo que necesitas hacer es proporcionar una descripción concisa del proyecto y un fragmento de tu código, y ChatGPT generará documentación limpia y legible que ayudará enormemente a comprender tu base de código.

7. Depuración y obtención de ayuda

La depuración es una parte muy importante de la programación porque nos ayuda a encontrar y corregir errores en nuestro código. Sin embargo, admitámoslo, la depuración a veces puede ser un poco desafiante, especialmente cuando estamos tratando con código complejo.

ChatGPT puede ayudarte a depurar el código y descubrir el problema que estás enfrentando mientras ejecutas el código. Puede analizar tu código, entender su estructura y proporcionar información sobre posibles errores o bugs. Además, ChatGPT puede ayudarte a integrar sistemas, aprender nuevos lenguajes de programación o incluso proporcionar múltiples soluciones para un problema determinado.

Conclusión

Como científico de datos, me encanta usar ChatGPT para la generación de código, la planificación y la mejora de mi escritura. ¡Es como tener un compañero servicial a mi lado! Con ChatGPT como mi asistente de codificación, puedo crear código limpio y sin errores en solo segundos sin esfuerzo. Todo lo que tengo que hacer es proporcionar una descripción del proyecto y pedirle que genere código para una tarea específica.

Por supuesto, al igual que cualquier amigo, ChatGPT tiene momentos de frustración. A veces puede tener dificultades para entender el contexto o no poder solucionar problemas de codificación. Y como fue entrenado con datos antiguos, es posible que no esté actualizado con las últimas API. Pero bueno, todos tenemos nuestras peculiaridades, ¿verdad? Abid Ali Awan (@1abidaliawan) es un profesional certificado en ciencia de datos que ama construir modelos de aprendizaje automático. Actualmente, se centra en la creación de contenido y la escritura de blogs técnicos sobre tecnologías de aprendizaje automático y ciencia de datos. Abid tiene una maestría en gestión tecnológica y una licenciatura en ingeniería de telecomunicaciones. Su visión es construir un producto de IA utilizando una red neuronal gráfica para estudiantes que luchan contra enfermedades mentales.

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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