文脈を考慮してくれるグーグルという点でかなり革命的なGPT.
あいまいさが残ってもいい回答に対してはかなり使えます。
変数名を考えたり、コードにコメントをつけたりなど。
ただ、100％の正確性が必要なものにはまだ使えないので、人間のチェックはまだまだ必要ですね。
個人的に使えると思ったもの。
枕詞をつける
プロのエンジニアとしてふるまってください。
と最初につけるとさらにデータがよくなるらしい！？
この機能を実行するのに必要なステップを5段階にわけてください。
こうすると、機能が細分化されて
下記のJavaコードをRubyで書き直して。
Code: """
List filteredList = new ArrayList<>();
for (String element : list) {
if (element.startsWith("A_") || element.startsWith("B_")) {
filteredList.add(element);
}
}
return filteredList;
"""
下記はPyTorchを使ったPythonのコードです。何をしているか説明してください。
Code: """
for epoch in range(20):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(train_loader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs.float()/255.0)
loss = criterion(outputs, labels.view(-1,1).float())
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
"""
下記のTypeScriptのコードにコメントを付加してください。
Code: """
<<ソースコードを貼る>>
"""
下記のTypeScriptの関数に対するjestを使ったテストコードを出力してください。
Code: """
type Person = {
name: string;
age: number;
};
function isArasa(person: Person): boolean {
return person.age >= 28 && person.age <= 32;
}
"""