4月4日，小编与程序员一起在近一步测试了ChatGPT后，感觉又有新发现。它不仅可以编写代码，还可以读取代码，对代码进行调试。对于假设提出的维护的软件完成三项编码任务。两个是针对用户报告的错误的修复。一个是添加新功能的新代码。这对于一位程序员来说是真实的、普通的编程工作。
而在测试过程中，只要将代码放入ChatGPT，它就开始各种了。从 ChatGPT 获得答案只需要大约 5 分钟，而如果是一个正常的程序员，这个过程大概需要大约 2-4 小时的时间。接下来是重新格式化数组。但是当专业程序员运行这些代码时，它出错了。一些代码崩溃了，一些代码生成错误代码，一些代码运行了，但并没有达到最终的目的。到目前为止，这是 ChatGPT 体验的一胜一负，还要继续迎接挑战。
对于编写新代码，对它展示了执行调用的代码后，在几秒钟内，ChatGPT 做出了回应。ChatGPT 获取了代码段，分析了这些段，并提供了诊断。明确地说，为了提出建议，它需要了解 WordPress 处理挂钩的内部机制以及该功能如何转化为调用和执行代码行的行为。
代码调试是一门艺术，也是一门科学。大多数良好的开发环境都包括强大的调试工具，让您可以在程序运行时查看数据流，这在尝试追踪错误时确实有帮助。但是当陷入困境时，通常很难获得帮助。从本质上讲，只要以正确的方式提出正确的问题，并且这些问题需要足够简洁，以便 ChatGPT 能够在一个查询中处理整个问题，它就会给你一个明确的回复，还能节省很多的时间，让效率直接飞速提升。
目前，微软已经在为 Github 开发一个“copilot”工具，以帮助程序员构建代码。微软还向 ChatGPT 的制造商 OpenAI 投资了数十亿美元。但可以预见未来人工智能可以访问 Github 中的所有代码，因此也可以访问发布到 Github 的任何项目中的所有代码。
但是如果要求 ChatGPT 只修复错误，可能会有一些局限。但一个能力惊人的 AI 可以访问 Github 存储库中几乎世界上所有的代码，情况又会如何呢？可它能在所有这些代码中隐藏什么？这也是值得注意的。
写在最后，小编觉得ChatGPT 调试代码将是未来的必经之路。但目前来看，它还需要进行大量的学习。
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