ChatGPT 无法完成的 7 项编码任务

人工智能在多个层面上影响了软件开发从代码片段生成到调试建议再到以编程方式解释概念 ChatGPT 作为程序员所能真正实现的功能仍然存在一些限制了解这些限制对于对人工智能作为开发辅助工具抱有现实的期望至关重要

虽然 ChatGPT 还可以生成代码片段建议算法甚至解释编程中的概念但有些人需要的不仅仅是 ChatGPT 所能提供的功能这些限制源于人工智能的设置方式即提供文本响应而无需真正与实时系统交互掌握项目特定的冗长细节并根据不完整的信息做出判断本文将通过指出它不擅长或实际上无法执行的特定任务来解释 ChatGPT 编码限制事实上这将使开发人员更好地了解如何利用 ChatGPT因为他们知道何时寻找其他工具或人类专业知识

ChatGPT 无法完成的 7 项编码任务

任务 1:与实时系统交互

ChatGPT 无法与实时系统数据库或服务器实时交互。Par exemple,如果你想

  • 解决方案实时访问数据库以执行查询和获取数据
  • 与 API 交互绘制实时数据或发出请求
  • 监控服务器日志或执行系统健康检查

这些任务需要访问外部系统和实时数据这超出了 ChatGPT 的能力范围虽然 ChatGPT 可以提供脚本和编写这些任务的方法但它无法执行这些任务因为它无法自行运行代码也无法连接到互联网或接触其他外部系统

任务 2:了解项目背景和依赖关系

从事大型软件项目需要了解上下文,Par exemple,任何组件依赖或与其他组件相关ChatGPT 在执行以下任务时会失控

  • 浏览大型代码库的限制因为虽然它可以推理用户提供的代码片段但如果无法访问整个代码库就无法了解大型项目的全貌
  • 具体的依赖关系解决很多时候这种依赖关系是相互关联的而冲突解决的创建需要关于项目本身的结构和配置文件
  • 了解特定的项目配置配置特定于环境的代码以及项目的自定义个性化组件等设置对于 ChatGPT 来说是不可见的

ChatGPT 将能够提供一些关于如何管理依赖关系或重构代码的一般建议但无法引导复杂的项目来识别和解决整个项目设置中可能出现的问题

任务 3:访问​​专有或私人数据

ChatGPT 无法直接访问任何专有或私人信息包括但不限于

  • 私有代码存储库例如GitHubGitLabBitbucket上的存储库
  • 公司特定文档
  • 属于机密或专有算法的业务逻辑

由于无法访问此类数据ChatGPT 无法提供依赖于对公司特定代码库或业务流程的理解的定制解决方案虽然它可以帮助编写常见做法的代码并使用标准算法但它无法对专有系统进行集成或操作也无法执行依赖于公司特定数据源的操作

任务 4:复杂重构

代码重构是指在不影响原有功能的情况下修改现有代码虽然 ChatGPT 能够为改进任何代码片段提出建议但它的缺点是

  • 复杂的大型重构项目此类重构项目需要完全了解代码中的这些组件如何相互关联这通常需要跟踪不同文件和模块之间的代码路径而这通常超出了 ChatGPT 的直接范围因为它无法看到整个代码库
  • 遵循编码标准不同的项目遵循不同的编码约定命名约定设计模式等ChatGPT 无法自行推断
  • 依赖感知重构当涉及共享依赖项时代码库中某一部分的更改可能会对其他部分产生影响。donc,这是一项针对整个项目的依赖感知重构任务ChatGPT 无法完成此类任务

通过代码重构开发人员通常必须手动审查建议并进行必要的更改以确保重构的代码不仅有效而且还符合特定于项目的标准

任务 5:安全代码和合规性

编写安全合规的代码需要了解行业标准法规和特定的安全要求备受推崇的 ChatGPT 无法做到以下几点

  • 安全审计它无法分析代码库中的漏洞或潜在的安全问题其他工具(如静态代码分析或专门的安全软件)可用于此目的
  • 遵守法规几乎所有的编码最佳实践都不足以保证标准的实施遵守这些标准需要了解律师并实施适当的流程以保证数据安全和隐私
  • 第三方库审查检查第三方依赖项的安全性涉及寻找漏洞更新和许可而这些都无法由 ChatGPT 执行

虽然它可以对安全编码实践提出建议但它的建议不能保证合规性或安全性仍然需要专业审计

任务 6:了解业务需求和规范

虽然 ChatGPT 可以帮助将用户故事或需求转化为代码片段但它在以下方面存在困难

  • 模糊的需求大多数软件规范包含模糊或不完整的信息需要领域经验和判断才能正确解释
  • 功能优先级当 ChatGPT 缺乏对项目目标的更深入了解或者确定哪些功能依赖于其他功能时很难决定首先实现哪些功能更有意义
  • 冲突解决 ChatGPT 无法根据需求解决冲突它无法与利益相关者进行讨论以理清意图并在不同功能之间做出权衡

这通常包括与利益相关者进行迭代沟通以了解项目的目标并消除歧义——AI 语言模型在编写业务相关代码时无法完全满足的要求

任务 7:为复杂系统编写生产就绪软件

虽然 ChatGPT 在生成代码片段或样板代码方面表现出色但由于以下原因它无法为复杂系统编写生产级代码

  • 缺乏可扩展性 ChatGPT 无法判断系统将如何运行也无法预测在高负载条件下可能出现的问题
  • 特定领域的最佳实践软件可能基于的不同领域如嵌入式系统金融和健康都有其独特的要求仅靠代码建议无法满足
  • 错误处理和边缘情况健壮的代码需要考虑很多错误场景而 AI 建议可能无法充分涵盖处理边缘情况
  • 集成测试可用于生产的代码需要进行大量测试单元测试集成测试有时还需要进行手动质量保证ChatGPT 无法运行测试或保证其生成的代码将通过所有形式的测试

复杂的系统需要人为干预以便为每个项目特定的代码提供效率可维护性和一定的风格

en conclusion

虽然 ChatGPT 是一款非常强大的工具可以在很多方面为开发人员提供支持但它的局限性使其无法完全取代软件开发中的人类技能与实时系统的交互对特定项目的详细理解复杂的重构安全合规性检查业务需求的解释和可用于生产的代码是 ChatGPT 无法发挥作用的领域建议仅将 ChatGPT 用作开发任务的助手而不是用于关键任务需要深入的项目知识与现实世界系统的交互或特定领域的洞察力的任务

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