Dalam sektor pembangunan perisian, kemahiran penyelesaian masalah dan pengecaman ralat adalah penting bagi para pemaju untuk mengenal pasti dan menyelesaikan isu dalam kod mereka. Namun, tugas-tugas ini sering kali mencabar, memerlukan kesabaran, pengetahuan, dan teknik percubaan dan kesilapan. Untungnya, dengan kemunculan model bahasa yang berdaya AI seperti ChatGPT, para pemaju kini mempunyai pembantu yang kuat untuk membantu mereka menavigasi ke rumitnya pengecaman ralat. Dengan pengetahuan dan keupayaannya yang luas untuk memberikan pandangan, petua, dan contoh-contoh kehidupan nyata, ChatGPT sedang mengubah cara para pemaju mengendalikan penyelesaian masalah dan pengecaman ralat, membolehkan mereka meningkatkan produktiviti dan mencipta penyelesaian yang lebih baik.

ChatGPT telah dilatih dengan maklumat yang meluas, termasuk bahasa pengaturcaraan, dokumentasi, dan repositori kod. Pangkalan data pengetahuannya yang luas ini membolehkan ChatGPT memahami dan memberikan respons kepada pelbagai pertanyaan yang berkaitan dengan pengaturcaraan, menjadikannya rakan yang sempurna bagi pemaju yang mencari bimbingan penyelesaian masalah dan pengecaman ralat.

Kelebihan

1. Dengan ChatGPT, pemaju dapat berinteraksi dalam perbualan interaktif, membincangkan kod mereka, menerangkan masalah yang mereka hadapi, dan bertanya soalan-soalan tertentu. ChatGPT dapat memberikan pandangan, menasihati strategi pengecaman ralat, menerangkan idea-idea, dan memberikan panduan yang disesuaikan dengan masalah yang spesifik.
2. Apabila berhadapan dengan strategi pengecaman ralat, ChatGPT dapat memberikan pelbagai cadangan. Ia boleh mencadangkan kaedah-kaedah seperti pemeriksaan kod secara sistematik, menggunakan penyata cetak, meneliti mesej ralat, dan melakukan analisis menyeluruh. Ia juga boleh mencadangkan jenis-jenis alat dan teknik untuk mengenal pasti dan menyelesaikan masalah-masalah biasa.
3. ChatGPT dapat memberikan contoh-contoh dan skenario-skenario kehidupan nyata di mana ia telah membantu pemaju dengan berkesan dalam menyelesaikan masalah-masalah yang rumit. Dengan mengambil pedoman dari pengetahuan pelatihan yang luas dan interaksi sebelumnya, ia dapat memberikan pandangan dari kes-kes serupa, membantu pemaju mengelakkan kesalahan yang biasa dan memberikan penyelesaian tentang bagaimana mengatasinya.
4. Sama ada pemaju sedang mencuba mengenal pasti ralat, menyelesaikan kelakuan yang tidak dijangka, atau mencari nasihat untuk meningkatkan kualiti kod mereka, ChatGPT dapat menjadi alat yang berharga. Dengan memanfaatkan pengetahuan yang terkandung di dalamnya, ChatGPT dapat meningkatkan pengetahuan pemaju, menjimatkan masa dan usaha, dan akhirnya membawa kepada penyelesaian masalah yang lebih cepat.

Skrip Langsung untuk Menunjukkan Bantuan Pengecaman Ralat ChatGPT

Skrip 1

Seorang pemaju mengalami kelakuan tiba-tiba dalam perisian web mereka yang menyebabkan berlaku gangguan.

Bantuan ChatGPT: ChatGPT terlibat dalam perbualan dengan pemaju untuk memahami gejala-gejala tertentu dan mempersempit penyebab-penyebabnya. Ia mencadangkan untuk menyemak ralat JavaScript di dalam konsol pelayar, meneliti permintaan dan respons rangkaian, dan menganalisis kod pihak pelayan untuk mencari ralat logik atau pengendalian data yang salah. Ia juga memberikan contoh-contoh situasi yang serupa di mana pemprosesan data yang salah menyebabkan masalah yang serupa, membimbing pemaju ke arah penyelesaian.

ChatGPT:

Tulis perbualan untuk situasi di atas.

Hasil:

Pemaju: Hi ChatGPT, saya mengalami kelakuan tiba-tiba dalam aplikasi web saya. Beberapa fungsi tidak berfungsi dengan baik, dan saya tidak yakin daripada mana harus memulakan pengecaman. Bolehkah anda membantu saya?

ChatGPT: Ya, saya dengan senang hati akan membantu anda. Bolehkah anda memberikan maklumat lebih lanjut mengenai gejala-gejala khusus yang anda alami?

Pemaju: Tentu. Salah satu fungsi yang tidak berfungsi dengan baik adalah borang pendaftaran. Pengguna melaporkan bahawa mereka tidak dapat menghantarnya dengan betul, dan tiada mesej amaran dipaparkan.

ChatGPT: Terima kasih kerana memberikan maklumat tersebut. Untuk memulakan pengecaman, mari kita mulakan dengan memeriksa ralat JavaScript di dalam konsol pelayar. Adakah anda telah memeriksa konsol untuk melihat mesej ralat?

Pemaju: Saya belum memeriksa konsol. Biarkan saya memeriksa sekarang... Ah, saya melihat mesej ralat yang berkaitan dengan satu fungsi JavaScript yang tidak dinyatakan. Ia nampaknya menyebabkan masalah ini.

ChatGPT: Bagus, mengenal pasti ralat JavaScript adalah langkah yang baik. Sekarang, mari kita cari tahu mengapa fungsi tersebut tidak dinyatakan. Boleh jadi ada masalah dengan cara fail JavaScript dimuat atau dikaitkan dengan HTML anda. Adakah anda membuat perubahan terkini kepada tag skrip atau struktur dokumen?

Pemaju: Sekarang apabila anda menyebutkannya, saya telah membuat beberapa perubahan kepada struktur dokumen minggu lalu. Mungkin saya terlepas mengemas kini rujukan kepada fail-fail JavaScript.

ChatGPT: Itu mungkin menjadi masalah asas, dan saya mencadangkan untuk menyemak semula tag-tag skrip dan memastikan mereka menunjuk kepada laluan fail yang betul. Selain itu, periksa juga susunan fail yang dimuat, kerana ada kemungkinan bergantung pada keperluan bergantung.

Pemaju: Saya akan menyemak semula tag-tag skrip dan laluan fail untuk memastikan kebetulannya. Adakah ada perkara lain yang perlu saya ingat?

ChatGPT: Ya, selain menyemak kod pihak pelanggan, adalah penting untuk menyemak kod pihak pelayan juga. Pastikan tiada ralat atau data yang salah yang boleh mempengaruhi proses pendaftaran. Lihat semula pengesahan data, interaksi pangkalan data, dan sebarang API atau perkhidmatan yang digunakan.

Pemaju: Saya akan menyemak kod pihak pelayan dan mencari sebarang masalah berkaitan dengan pengendalian dan pengesahan data. Terima kasih atas panduan anda sejauh ini.

ChatGPT: Sama-sama! Ingatlah untuk mencatat sebarang mesej ralat atau kelakuan tiba-tiba dalam log pelayan dengan betul. Dan jangan ragu untuk menghubungi saya lagi jika anda memerlukan bantuan lanjut. Saya di sini untuk membantu anda dalam proses pengecaman ralat.

Pemaju: Terima kasih, ChatGPT. Saya akan meneroka kod dan mengikuti petua anda.

Skrip 2

Seorang pemaju menghadapi kebocoran memori yang berterusan, menyebabkan penurunan prestasi dari masa ke semasa.

Bantuan ChatGPT: ChatGPT membincangkan gejala-gejala tersebut dan membantu pemaju menyiasat punca kebocoran tersebut. Ia mencadangkan menggunakan alat profil untuk mengenal pasti operasi yang menggunakan memori secara besar-besaran, menganalisis kitar hayat objek, dan menyiasat rujukan yang menghalang aplikasi daripada dihapuskan oleh pemungut sampah. Ia berkongsi pandangan dan contoh-contoh nyata di mana kebocoran telah diselesaikan melalui pengurusan sumber dan teknik optimisasi memori yang tepat.

ChatGPT:

Tulis perbualan untuk situasi di atas.

Hasil:

Pemaju: Hi ChatGPT, saya menghadapi masalah kebocoran memori yang berterusan dalam aplikasi saya, dan ia menyebabkan penurunan prestasi. Saya tidak pasti di mana untuk mula mencari masalah ini. Bolehkah anda memberikan beberapa petua?

ChatGPT: Tentu! Saya akan membantu anda dengan masalah kebocoran memori ini. Pertama, mari kita bincangkan gejala yang anda alami. Terangkan pengalaman anda dengan penurunan prestasi ini.

Pemaju: Apabila aplikasi berjalan, saya perhatikan permintaan memori yang semakin meningkat, dan akhirnya ia menjadi perlahan dan tidak responsif. Saya mengesyaki terdapat kebocoran di mana-mana dalam kod.

ChatGPT: Ia memang kelihatan seperti kebocoran memori. Untuk memulakan pengecaman ralat, saya mencadangkan menggunakan alat profil untuk mengenal pasti operasi yang menggunakan memori secara besar-besaran. Alat-alat ini dapat memberikan pandangan mengenai pengagihan dan pembebasan memori semasa aplikasi berjalan. Adakah anda pernah menggunakan alat profil untuk aplikasi anda sebelum ini?

Pemaju: Saya belum menggunakan alat profil terutamanya untuk masalah ini. Bolehkah anda mencadangkan alat yang berguna?

ChatGPT: Tentu! Beberapa alat profil yang popular untuk pelbagai bahasa pengaturcaraan termasuk Chrome DevTools untuk aplikasi JavaScript, Java VisualVM untuk aplikasi Java, dan Xcode Instruments untuk aplikasi iOS. Alat-alat ini boleh memberikan maklumat tentang pengagihan memori, kitar hayat objek, dan kemungkinan kebocoran memori dalam kod anda.

Pemaju: Terima kasih atas petua tersebut. Apabila saya telah mengenal pasti operasi yang menggunakan memori secara besar-besaran, apa yang harus saya lakukan?

ChatGPT: Setelah anda mengenal pasti operasi yang menggunakan memori secara besar-besaran, penting untuk menyiasat kitar hayat objek dalam kod anda. Cari objek-objek yang tidak dilepaskan atau dibersihkan dengan betul selepas mereka tidak lagi diperlukan. Periksa rujukan yang menghalang objek daripada dihapuskan oleh pemungut sampah, termasuk pembolehubah awam yang menyimpan data yang tidak diperlukan.

Pemaju: Itu masuk akal. Saya akan memeriksa kitar hayat objek dan mencari rujukan yang mungkin menyebabkan kebocoran. Adakah terdapat strategi atau teknik khusus yang perlu saya pertimbangkan untuk mengoptimalkan penggunaan memori?

ChatGPT: Tentu! Beberapa strategi optimisasi termasuk menggunakan struktur data yang efisien, meminimumkan penciptaan objek yang tidak perlu, melaksanakan pemalaran objek atau caching, dan mengoptimalkan pengurusan sumber. Penting juga untuk memastikan anda menutup fail atau sambungan pangkalan data untuk mengelakkan kebocoran memori.

Pemaju: Petua-petua itu berguna. Adakah anda mempunyai contoh-contoh kehidupan nyata di mana kebocoran memori telah diselesaikan melalui pengurusan sumber yang tepat dan teknik optimisasi memori?

ChatGPT: Tentu! Dalam satu contoh, kebocoran memori disebabkan oleh sambungan pangkalan data yang tidak ditutup dalam aplikasi yang berjalan lama. Dengan melaksanakan mekanisme pemalaran sambungan yang betul dan memastikan sambungan dilepaskan setelah digunakan, kebocoran memori dapat diselesaikan dan prestasi meningkat secara ketara. Contoh lain melibatkan pengoptimuman penciptaan dan pemusnahan objek dalam enjin rendering, mengakibatkan kerugian memori yang besar.

Pemaju: Contoh-contoh itu memberikan pandangan yang berharga. Saya akan mengambil kira teknik-teknik ini dalam proses pengecaman saya dan menggunakan pengurusan sumber yang betul. Terima kasih!

ChatGPT: Sama-sama! Saya gembira dapat membantu anda. Ingatlah untuk terus memantau penggunaan memori dalam proses pengecaman anda dan mengkaji kesan optimisasi anda. Jangan ragu untuk menghubungi saya jika anda mempunyai soalan tambahan. Saya di sini untuk membantu anda dalam menyelesaikan kebocoran tersebut.

Pemaju: Terima kasih, ChatGPT. Terima kasih atas bantuan dan petua anda. Saya akan memulakan proses pengecaman dengan petua ini di dalam fikiran saya.

Skrip 3

Seorang pemaju menghadapi masalah yang tidak menentu di mana aplikasinya terhenti tanpa memaparkan mesej ralat.

Bantuan ChatGPT: ChatGPT membimbing pemaju melalui rangkaian soalan untuk mengumpulkan maklumat lanjut mengenai masalah tersebut. Ia mencadangkan untuk membolehkan pencatatan aplikasi pada peringkat aplikasi, mempelajari penggunaan sumber sistem, dan menyiasat keadaan perlumbaan atau isu serentak. Dengan menggunakan pengetahuannya yang luas, ChatGPT menyediakan skenario nyata di mana masalah yang tidak menentu serupa telah diselesaikan melalui penyelarasan tali-pinggang yang teliti dan pengurusan ralat yang betul.

ChatGPT:

Tulis perbualan untuk situasi di atas.

Hasil:

Pemaju: Hi ChatGPT, saya menghadapi masalah dalam aplikasi saya di mana ia terhenti secara tidak menentu tanpa memaparkan mesej ralat. Saya sukar untuk mengenal pasti punca sebenarnya. Bolehkah anda membantu saya menyelesaikan masalah ini?

ChatGPT: Ya. Saya akan membantu anda dengan masalah terhenti secara tidak menentu ini. Untuk memulakan, berikan maklumat lanjut. Bolehkah anda menggambarkan sebarang corak khusus atau kejadian di mana aplikasi terhenti?

Pemaju: Aplikasi terhenti secara rawak dan saya tidak menjumpai corak tertentu. Ia berlaku pada pelbagai titik interaksi dengan aplikasi, menjadikannya sukar untuk digunakan.

ChatGPT: Saya faham kekecewaan anda. Dalam kes seperti ini, adalah penting untuk mengumpul banyak maklumat. Adakah anda membolehkan pencatatan tertentu? Pencatatan peringkat aplikasi boleh membantu merakam data berharga sebelum aplikasi terhenti, yang boleh memberikan pandangan mengenai masalah yang mendasarinya.

Pemaju: Saya mempunyai beberapa pencatatan, tetapi ia tidak lengkap. Saya akan memperbaiki pencatatan untuk merakam lebih banyak maklumat yang relevan ketika aplikasi terhenti.

ChatGPT: Itu adalah langkah yang baik untuk diambil. Pencatatan yang komprehensif akan membantu merakam keadaan aplikasi dan sebarang peristiwa yang berkaitan sebelum aplikasi terhenti. Selain itu, adalah penting untuk menganalisis penggunaan sumber sistem semasa kejadian tersebut. Penggunaan memori yang tinggi, lonjakan CPU, atau I/O cakera tinggi boleh menunjukkan masalah berkaitan sumber.

Pemaju: Saya tidak mengawasi penggunaan sumber sistem semasa aplikasi terhenti. Saya akan mula mengawasi penggunaan memori, penggunaan CPU, dan metrik yang relevan lain untuk melihat sama ada ada kaitan dengan aplikasi terhenti.

ChatGPT: Baiklah. Memantau sumber sistem akan memberikan pandangan yang berharga. Tambahan pula, kerana aplikasi terhenti secara tidak menentu, adalah penting untuk mempertimbangkan kemungkinan perlumbaan atau masalah serentak. Adakah anda telah mengkaji kod untuk sebarang bahagian di mana terdapat lebih daripada satu utas atau operasi serentak yang berinteraksi tanpa penyelarasan yang betul?

Pemaju: Saya belum secara khusus mencari perlumbaan atau masalah serentak. Saya akan mengkaji kod dan mengenal pasti bahagian-bahagian yang mungkin mengalami masalah penyelarasan yang mengakibatkan konflik.

ChatGPT: Itu adalah pendekatan yang bijak. Perlumbaan dan masalah serentak dapat menyebabkan kelakuan yang tidak menentu dan aplikasi terhenti. Memastikan penyelarasan utas yang betul dan mengendalikan sumber yang dikongsi dengan betul dapat membantu mengurangkan masalah tersebut.

Pemaju: Adakah anda mempunyai contoh-contoh nyata di mana masalah tidak menentu serupa telah diselesaikan?

ChatGPT: Tentu! Dalam satu contoh, aplikasi yang terhenti secara rawak disebabkan oleh beberapa utas yang mengakses dan mengedit data yang dikongsi tanpa penyelarasan yang betul. Dengan melaksanakan kunci yang betul dan mekanisme penyelarasan, masalah tersebut dapat diselesaikan, dan aplikasi tidak lagi terhenti secara rawak. Dalam contoh lain, aplikasi yang terhenti secara tidak menentu disebabkan oleh pengendalian ralat yang tidak betul, yang mengakibatkan aplikasi terhenti secara mengejut. Dengan memperbaiki pengendalian ralat dan menambah pencatatan yang kukuh, masalah tersebut dapat diselesaikan.

Pemaju: Contoh-contoh itu memberikan pandangan yang berharga. Saya akan menyemak semula kod saya untuk perlumbaan dan meningkatkan pengendalian ralat. Terima kasih kerana berkongsi contoh-contoh tersebut.

ChatGPT: Sama-sama. Ingatlah, analisis yang berhati-hati, pembolehubahan pencatatan yang lengkap, memantau sumber sistem, dan menangani perlumbaan atau masalah serentak adalah langkah penting dalam menyelesaikan aplikasi yang terhenti secara tidak menentu. Jika anda mempunyai soalan tambahan, jangan ragu untuk menghubungi saya.

Pemaju: Terima kasih, ChatGPT. Bimbingan anda sangat berharga. Saya akan melanjutkan dengan langkah-langkah ini untuk menyelesaikan masalah.

Skrip 4

Seorang pembangun menghadapi engsel prestasi kod mereka yang memperlahankan pelaksanaan dan penggunaan sumber.

Bantuan ChatGPT: ChatGPT membantu pembangun untuk mengenal pasti engsel prestasi dengan menyemak fragmen kod dan membincangkan konteks yang tepat. Ia mencadangkan penggunaan alat profilan dan pengoptimuman algoritma atau struktur data. ChatGPT menyajikan situasi di mana pengoptimuman kod dan penalaan prestasi secara keseluruhan memberikan peningkatan besar, membolehkan pembangun untuk mengaplikasikan teknik-teknik yang sebanding.

Anda harus menyalin skrip terakhir ke ChatGPT untuk melihat hasilnya sendiri.

Kesimpulan

Penyelesaian masalah dan pemadanan silang adalah aspek penting dalam pembangunan perisian, yang datang dengan situasi yang menuntut untuk pembangun; bagaimanapun, dengan bantuan model bahasa AI seperti ChatGPT, pembangun memiliki bantuan yang berharga untuk mengendalikan situasi yang menuntut ini dengan lebih tepat.

ChatGPT menawarkan bantuan dengan memanfaatkan pengetahuannya dalam pemrograman yang luas, menyediakan wawasan, mencadangkan strategi pemadanan silang, dan memberikan contoh-contoh kehidupan nyata. Ia dapat berinteraksi dalam percakapan interaktif, menganalisis fragmen kod, menafsirkan mesej ralat, dan menjadi panduan pembangun melalui proses mengenal pasti dan menyelesaikan masalah.