※ 引述《ZMTL (Zaious.)》之銘言：
: AI(GPT)用於Coding的實務心得
: 作者是虎尾科大資工系陳國益教授，經同意後轉載文字內容，原連結於下:
: https://www.facebook.com/kuoyichen/posts/10230748453674915
: 在上週前往華新麗華授課時，有工程師問到：若有要接手的大型專案，應如何透過AI協助
: ，加速對專案的理解速度，或是快速產生手冊、API列表等，傳統上要花非常多時間交互
: 閱讀理解才能完成的工作？
: write the API list and description for this program with a markdown table
: 在大型專案中，各個關鍵參數的位置及其意義極為重要，但一般來說需要自行閱讀、筆記
: 、梳理後才能知道各個關鍵參數的意義。我們可以請ChatGPT針對此專案，列出所有參數
: 、標示位置、說明用途，並以表格方式呈現，可以大幅降低接手大型專案的難度與成本，
: 指令如下：
: show all parameters, description and its location in this program as a
: markdown table
這是GPT4寫出來的api，從陳教授的fb copy來的
https://i.imgur.com/sM3398E.jpg
可惜跟這個專案
https://github.com/benycze/python-tetris
完全沒有關係，這個是不知道哪裡"幻想"出來的api
是的，再花點時間來調整指令，可能可以修到正確答案，但這不是這篇要討論的。
現在的問題是LLMs很好用，但離真正取代人還很遠。看過很多產生的程式碼，有各種問題。有的問題很"微妙"，資淺的程式師，可能不易察覺。
還是要強調LLMs不知道什麼是正確的，LLMs的知識是龐大的，LLMs "總結"能力很強，但也很會"幻想"。
我是鼓勵大家要試試LLMs，找出它的應用。但使用LLMs還是要仔細檢查結果，要知道LLMs很會"bs"