O3-Mini ha dimostrato di essere il modello più avanzato di Openai per la codifica e il ragionamento. Il modello O3-Mini (alto) ha superato da solo altri modelli esistenti come DeepSeek-R1 E Claude 3.5 Nella maggior parte dei test di riferimento standard. A causa di questo, chatgpt alimentato da O3-Mini ora è diventato un compagno di tutti i giorni per gli sviluppatori. Offre loro un modo intelligente ed efficiente per affrontare le sfide di programmazione, che si tratti di debug, generazione di codice, documentazione o pulizia dei dati. Questo articolo elenca 10 istruzioni CHATGPT che possono aiutarti a sbloccare il pieno potenziale di O3-Mini per le tue attività di codifica. Quindi, iniziamo!
1. Errori del codice di debug
Supponiamo che tu stia lavorando su uno script Python per un'app Web e improvvisamente si riscontra un errore che non capisci. Il messaggio di Traceback è lungo e confuso e non sei sicuro di come risolverlo. O3-Mini offre un modo rapido per eseguire il debug del problema e capire cosa è andato storto.
Prompt del modello: “Ho un pezzo di codice in (lingua) che sta lanciando un errore: (messaggio di errore). Puoi aiutarmi a eseguire il debug? (Inserisci codice) “
Prompt campione:
“Ho un pezzo di codice Python che sta lanciando un errore: AttributeError: L'oggetto” non -etype “non ha un” gruppo “di attributo. Puoi aiutarmi a eseguire il debug? “
import pandas as pd
# Sample data
data = {
"Product": ("Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"),
"Category": ("Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"),
"Sales": ("$1000", "$200", "$800", "$300", "$50") # Sales values contain a '$' sign
}
df = pd.DataFrame(data)
# Convert Sales column to float
df("Sales") = df("Sales").astype(float) # 🚨 This line throws a ValueError
# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")("Sales").sum()
print(total_sales)Output del codice:
Risposta di O3-Mini:
import pandas as pd
# Sample data
data = {
"Product": ("Laptop", "Headphones", "Smartphone", "Monitor", "Mouse"),
"Category": ("Electronics", "Electronics", "Electronics", "Accessories", "Accessories"),
"Sales": ("$1000", "$200", "$800", "$300", "$50") # Sales values contain a '$' sign
}
df = pd.DataFrame(data)
# Convert Sales column to float after stripping '$'
df("Sales") = df("Sales").str.replace("$", "").astype(float) # ✅ Fixed: Removed currency symbols
# Calculate total sales per category
total_sales = df.groupby("Category")("Sales").sum()
print(total_sales)Output del codice:
2. Creazione di un modello di codice
Quando hai un nuovo progetto a portata di mano, può spesso confondere da dove cominciare. Potrebbero esserci approcci diversi o più passaggi coinvolti, oppure potrebbero richiedere librerie con cui non hai familiarità. In tali casi, O3-Mini può aiutarti a iniziare con un modello di codice di base e guidarti attraverso la scrittura dell'intero codice.
Prompt del modello: “Puoi fornire un modello strutturato e una guida per la scrittura di un progetto (lingua) che svolge (attività)?”
Prompt campione:
“Puoi fornire un modello e una guida strutturati per l'impostazione di un progetto di pallone Python che si collega a un database PostgreSQL?”
Risposta di O3-Mini:
3. CONVERSO CODICE tra le lingue
Supponiamo che tu abbia un pezzo di codice scritto in un linguaggio di programmazione, ma il tuo progetto lo richiede in un altro. Invece di riscriverlo manualmente, O3-Mini può tradurre il codice per te, preservando la logica e la funzionalità.
Prompt del modello: “Puoi convertire questo codice (lingua di origine) in (lingua di destinazione) mantenendo logica e funzionalità?”
Prompt campione:
“Puoi convertire questo codice Python in javascript (node.js) mantenendo la sua logica e funzionalità?”
from collections import Counter
# Sample text input
text = """
This is a sample text. This text is meant to test word frequency.
Some words appear more than once, some words appear only once.
"""
# Convert to lowercase and split into words
words = text.lower().split()
# Count word occurrences
word_counts = Counter(words)
# Print results
for word, count in word_counts.items():
print(f"{word}: {count}")Output del codice:
Risposta di O3-Mini:
// Sample text input
let text = `
This is a sample text. This text is meant to test word frequency.
Some words appear more than once, some words appear only once.
`;
// Convert to lowercase and split into words
let words = text.toLowerCase().replace(/(^\w\s)/g, "").split(/\s+/);
// Count word occurrences
let wordCounts = new Map();
words.forEach(word => {
wordCounts.set(word, (wordCounts.get(word) || 0) + 1);
});
// Print results
wordCounts.forEach((count, word) => {
console.log(`${word}: ${count}`);
});Output del codice:
4. Miglioramento della leggibilità del codice
Durante la scrittura di codice per lavoro, è importante che il codice sia leggibile e facile da capire per tutte le parti interessate. Per questo, potrebbe essere necessario scrivere documentazione, aggiungere commenti sul codice o refactor il codice per una migliore leggibilità. In tali casi, O3-Mini può essere di grande aiuto.
Prompt del modello: “Riesci a generare documenti e commenti per questa funzione (lingua)? (Inserisci codice)”
O “Puoi refactor questo codice (lingua) per renderlo più leggibile? (Inserisci codice)”
Prompt campione:
“Puoi aggiungere documenti e commenti a questa funzione Python che elabora l'input dell'utente e aggiorna un database?”
import sqlite3
def update_user_balance(user_id, amount):
conn = sqlite3.connect("database.db")
cursor = conn.cursor()
current_balance = cursor.execute("SELECT balance FROM users WHERE id = ?", (user_id,)).fetchone()
if current_balance:
new_balance = current_balance(0) + amount
cursor.execute("UPDATE users SET balance = ? WHERE id = ?", (new_balance, user_id))
conn.commit()
conn.close()
return new_balance
else:
conn.close()
return NoneRisposta di O3-Mini:
import sqlite3
def update_user_balance(user_id, amount):
"""
Updates the balance of a user in the database.
Parameters:
user_id (int): The unique ID of the user whose balance needs to be updated.
amount (float): The amount to add to (or subtract from) the user's balance.
Returns:
float: The updated balance if the user exists.
None: If the user does not exist in the database.
"""
# Connect to the SQLite database
conn = sqlite3.connect("database.db")
cursor = conn.cursor()
# Fetch the current balance of the user
current_balance = cursor.execute(
"SELECT balance FROM users WHERE id = ?", (user_id,)
).fetchone()
if current_balance:
# Calculate the new balance
new_balance = current_balance(0) + amount
# Update the user's balance in the database
cursor.execute(
"UPDATE users SET balance = ? WHERE id = ?", (new_balance, user_id)
)
# Commit the transaction
conn.commit()
# Close the connection
conn.close()
return new_balance # Return the updated balance
else:
# Close the connection if user does not exist
conn.close()
return None # Return None if user ID is not found5. Codice di scrittura per casi di bordo e gestione degli errori
Stai effettuando una richiesta API in Python, ma il tuo codice non gestisce i casi in cui la richiesta non riesce. È necessario aggiungere una gestione degli errori per renderlo più robusto.
Prompt del modello: “Puoi aggiungere una corretta gestione degli errori a questa funzione (lingua)? (Inserisci funzione) “
Prompt campione:
“Puoi aggiungere una corretta gestione degli errori a questa funzione Python facendo una richiesta API?”
import requests
response = requests.get("https://api.example.com/data")
data = response.json()Risposta di O3-Mini:
import requests
def fetch_api_data(url):
"""
Fetches data from the given API URL with proper error handling.
Parameters:
url (str): The API endpoint to request data from.
Returns:
dict or None: The JSON response as a dictionary if successful, or None if an error occurs.
"""
try:
response = requests.get(url, timeout=10) # Set a timeout to avoid hanging requests
response.raise_for_status() # Raise an error for HTTP errors (4xx and 5xx)
return response.json() # Parse and return JSON response
except requests.exceptions.Timeout:
print("Error: The request timed out.")
except requests.exceptions.ConnectionError:
print("Error: Failed to connect to the server.")
except requests.exceptions.HTTPError as err:
print(f"HTTP Error: {err}")
except requests.exceptions.RequestException as err:
print(f"Request Error: {err}")
except ValueError:
print("Error: Unable to decode JSON response.")
return None # Return None if any error occurs
# Example usage
api_url = "https://api.example.com/data"
data = fetch_api_data(api_url)
if data:
print("API Data Retrieved Successfully!")
else:
print("Failed to retrieve API data.")6. Scrittura Configurazioni della pipeline CI/CD
Supponiamo che il tuo team stia distribuendo un'applicazione Node.js e ti è stato assegnato l'attività di impostare una pipeline CI/CD automatizzata. È necessario configurare le azioni GitHub per eseguire test e distribuire l'app ogni volta che le modifiche vengono spinte al ramo principale. Ecco un semplice prompt che è possibile utilizzare su O3-Mini per impostare la pipeline di distribuzione.
Prompt del modello: “Puoi generare una configurazione della pipeline CI/CD per uno (Stack tecnologico: react, MongoDB, node.js, ecc.) Il progetto utilizzando (strumento CI/CD: azioni GitHub, Jenkins, ecc.) Che esegue test e distribuisce su ( Ambiente di distribuzione: AWS, AKS, GKE, ecc.)? “
Prompt campione:
“Puoi generare una configurazione della pipeline CI/CD per un progetto Node.js utilizzando le azioni GitHub che esegue test e distribuisce su AWS S3 ad ogni spinta al ramo principale?”
Risposta di O3-Mini:
name: Node.js CI/CD Pipeline
on:
push:
branches:
- main # Runs the workflow on pushes to the main branch
jobs:
build-and-test:
name: Build and Test
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout repository
uses: actions/checkout@v3
- name: Set up Node.js
uses: actions/setup-node@v3
with:
node-version: 18
- name: Install dependencies
run: npm install
- name: Run tests
run: npm test
- name: Build project
run: npm run build
- name: Upload build artifacts
uses: actions/upload-artifact@v3
with:
name: build-output
path: dist/
- name: Deploy to S3
env:
AWS_ACCESS_KEY_ID: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
AWS_SECRET_ACCESS_KEY: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
AWS_REGION: "us-east-1" # Change to your AWS region
S3_BUCKET: "your-s3-bucket-name"
run: |
aws s3 sync dist/ s3://$S3_BUCKET --delete
7. Ottimizzazione del codice e miglioramento delle prestazioni
Sei mai stato in situazioni in cui la tua funzione Python funziona bene, ma funziona lentamente su set di dati di grandi dimensioni? Se questo è stato un blocco stradale per fare il tuo lavoro, ecco come O3-Mini può aiutarti a ottimizzare il tuo codice per un'esecuzione più efficiente.
Prompt del modello: “Puoi ottimizzare questo codice per le prestazioni? Attualmente ha problemi con (menzionare le inefficienze) e funziona lentamente per (menzione scenario). (Inserisci codice) “
Prompt campione:
“Puoi ottimizzare questo codice Python per le prestazioni? Attualmente ha inefficienze nel verificare i numeri primi e funziona lentamente quando si cerca numeri primi (ad esempio, da 1 a 100.000). “
def is_prime(n):
if n < 2:
return False
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
def find_primes(start, end):
primes = ()
for num in range(start, end + 1):
if is_prime(num):
primes.append(num)
return primes
# Example usage
start_range = 1
end_range = 10000
primes = find_primes(start_range, end_range)
print(f"Found {len(primes)} prime numbers.")Risposta di O3-Mini:
import math
def is_prime(n):
"""Check if a number is prime."""
if n < 2:
return False
if n == 2:
return True # 2 is the only even prime number
if n % 2 == 0:
return False # Eliminate even numbers > 2
# Check divisibility up to √n
for i in range(3, int(math.sqrt(n)) + 1, 2):
if n % i == 0:
return False
return True
def find_primes(start, end):
"""Find all prime numbers in a given range."""
primes = ()
for num in range(start, end + 1):
if is_prime(num):
primes.append(num)
return primes
# Example usage
start_range = 1
end_range = 10000
primes = find_primes(start_range, end_range)
print(f"Found {len(primes)} prime numbers.")
Output del codice:
8. Generazione di espressioni regolari (Regex)
O3-Mini può essere molto utile per generare espressioni regolari nel codice. Supponiamo che tu stia costruendo un sistema di convalida del modulo per un sito Web e hai bisogno di un modello di regex per convalidare gli indirizzi e -mail. Basta chiedere a O3-Mini di generare un modello di regex usando questo prompt.
Prompt del modello: “Puoi generare un modello di regex in (lingua) per (attività)?”
Prompt campione:
“Puoi generare un modello di regex in Python per la convalida degli indirizzi e -mail?”
Risposta di O3-Mini:
import re
# Regular expression for email validation
email_pattern = r"^(a-zA-Z0-9_.+-)+@(a-zA-Z0-9-)+\.(a-zA-Z0-9-.)+$"
# Function to validate emails
def is_valid_email(email):
return re.match(email_pattern, email) is not NoneOutput del codice:
9. Assistenza con la pulizia e l'elaborazione dei dati
Durante l'analisi dei dati di vendita dei clienti in Panda, spesso si incontrano set di dati disordinati, valori mancanti, voci duplicate e dati in più formati. L'uso del seguente prompt su O3-Mini è un modo efficiente per pulire i dati prima di eseguire l'analisi.
Prompt del modello: “Puoi aiutare a pulire ed elaborare un set di dati con problemi come (elenca i problemi dei dati) utilizzando (linguaggio di programmazione e libreria)? (Inserisci set di dati) “
Prompt campione:
“Puoi aiutare a pulire ed elaborare un set di dati con valori mancanti, righe duplicate, formati di data errati e capitalizzazione incoerente usando Python e Panda? Clienti.Csv“
Risposta di O3-Mini:
import pandas as pd
# Load the dataset
df = pd.read_csv("customers.csv")
# Standardize column names (remove spaces and convert to lowercase)
df.columns = df.columns.str.strip().str.lower().str.replace(" ", "_")
# Handle missing values
df("age").fillna(df("age").median(), inplace=True) # Fill missing ages with median
df("purchase_amount").fillna(df("purchase_amount").mean(), inplace=True) # Fill missing purchases with mean
# Remove duplicate rows
df = df.drop_duplicates()
# Standardize text data (capitalize names and cities)
df("name") = df("name").str.title()
df("city") = df("city").str.title()
df("country") = df("country").str.upper()
# Convert dates to a consistent format
df("join_date") = pd.to_datetime(df("join_date"), errors="coerce", dayfirst=False)
# Save the cleaned dataset
df.to_csv("cleaned_customers.csv", index=False)
print("Data cleaning completed successfully!")Output del codice:
10. Scrivere script di shell per l'automazione
Sono sicuro che sarai d'accordo con me quando dico che molto del nostro lavoro è di natura ripetitiva, che si tratti spesso di distribuire applicazioni o di eseguire il backup di file. Invece di eseguire questi comandi manualmente ogni volta, O3-Mini può aiutarti ad automatizzarli attraverso la codifica. Può scrivere gli script shell per automatizzare i comandi del terminale ripetitivo in base ai requisiti.
Prompt del modello: “Puoi scrivere uno script di shell per automatizzare (attività) usando (strumenti o comandi specifici)?”
Prompt campione:
“Puoi scrivere uno script di shell per eseguire il backup automatico di una directory (/home/utente/documenti) in un'altra posizione (/MNT/backup) ogni giorno a mezzanotte usando Cron?”
Risposta di O3-Mini:
1️. Shell Script (backup.sh)
#!/bin/bash
# Definire le directory di origine e destinazione
SOURCE="/home/user/documents"
DESTINATION="/mnt/backup"
TIMESTAMP=$(date +"%Y-%m-%d_%H-%M-%S")
BACKUP_DIR="$DESTINATION/backup_$TIMESTAMP"
# Crea la directory di backup
mkdir -p "$BACKUP_DIR"
#Copy Files durante la conservazione degli attributi
rsync -av --delete "$SOURCE/" "$BACKUP_DIR/"
# Registra il backup
2️. Rendere eseguibile lo script
Esegui il comando seguente per fornire le autorizzazioni di esecuzione dello script:
chmod +x /path/to/backup.sh
3️. Pianifica il backup giornaliero a mezzanotte con Cron
Apri l'editor di Crrontab:
crontab -e
Aggiungi questa riga alla fine:
0 0 * * * /path/to/backup.sh
Questo pianifica lo script per funzionare quotidianamente a mezzanotte (00:00).
Conclusione
Come in questo articolo, O3-Mini è in grado di gestire tutti i tipi di attività di codifica dal debug di errori complessi e ottimizzare il codice per prestazioni migliori, per la scrittura di configurazioni CI/CD e la conversione del codice tra i linguaggi. In un certo senso, O3-Mini ha ridefinito il modo in cui gli sviluppatori si avvicinano alle sfide fornendo soluzioni intelligenti, efficienti e accurate. Quindi vai avanti, prova questi suggerimenti e lascia che O3-Mini ti aiuti a lavorare in modo più intelligente, non più difficile!
Domande frequenti
Q1. Cosa rende O3-Mini migliore di altri modelli di AI di codifica?
A. O3-Mini è il modello più avanzato di Openai per la codifica e il ragionamento. Supera i modelli come DeepSeek-R1 e Claude 3.5 nei test di riferimento, rendendolo una scelta affidabile per gli sviluppatori.
Q2. O3-Mini può aiutare a debug di errori complessi?
R. Sì, O3-Mini può analizzare i messaggi di errore, identificare la causa principale e suggerire correzioni per vari linguaggi di programmazione. Le istruzioni di codifica sopra possono aiutarti a sfruttare O3-Mini per questi compiti.
Q3. O3-Mini supporta più linguaggi di programmazione?
A. Assolutamente! O3-Mini può aiutare con Python, Javascript, Java, C ++, Rust, Go e molte altre lingue.
Q4. Posso usare O3-Mini per generare modelli di progetto completi?
R. Sì, puoi chiedere a O3-Mini di generare modelli strutturati per progetti, tra cui framework come Flask, Django, React e Node.Js.
Q5. O3-Mini può convertire il codice tra le lingue?
A. O3-Mini fornisce traduzioni di codice altamente accurate mantenendo logica e funzionalità, rendendo più semplice l'adattamento del codice per diversi stack tecnologici.
Q6. Può O3-mini ottimizzare il mio codice esistente per prestazioni migliori?
R. Sì, può analizzare il tuo codice e suggerire ottimizzazioni per migliorare la velocità, l'utilizzo della memoria ed efficienza. Il modello di prompt O3-Mini indicato nell'articolo sopra può aiutarti con tali attività di codifica.
Q7. In che modo O3-Mini aiuta a scrivere un codice più pulito e più leggibile?
A. Può generare documenti, aggiungere commenti significativi e refactor Messy Code per renderlo più leggibile e mantenebile.
Q8. O3-Mini può scrivere configurazioni CI/CD?
R. Sì, può generare script di pipeline CI/CD per strumenti come Github Actions, Jenkins e Gitlab CI/CD. È possibile utilizzare il modello di prompt O3-Mini indicato nell'articolo sopra su CHATGPT per questo.
Sabreena è un appassionato di Genai e un editore tecnologico che è appassionato di documentare gli ultimi progressi che modellano il mondo. Attualmente sta esplorando il mondo dell'IA e della scienza dei dati come manager di Content & Growth presso Analytics Vidhya.
Fonte: www.analyticsvidhya.com
