Na semana passada, o Openai caiu silenciosamente um post de bomba de programação no x/twitter. Acontece que agora você pode conectar os repositórios do GitHub a pesquisas profundas no ChatGPT. O que torna isso particularmente interessante é que você pode colocar a pesquisa profunda do Chatgpt para fazer a digitalização do repositório para todos os tipos de pepitas deliciosas de informação.
O GitHub é um recurso on -line de propriedade da Microsoft que possui um número enorme de projetos de programação, tanto de código aberto quanto proprietários. É usado pelas equipes para coordenar e acompanhar o desenvolvimento. Um repositório do GitHub é um repositório para um determinado projeto. O que a pesquisa profunda agora pode fazer é cavar o código -fonte completo para um projeto de software program inteiro e fornecer valor.
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Olha, eu tenho que ficar limpo antes de irmos mais longe. Eu tentei essa coisa. Pode efetivamente produzir uma revisão interna do código. Isso é muito authorized. Estou seriamente chocado com o que podemos fazer com que essa besta faça por nós. AIS me assusta, então por que eu quero abraçar este?
Meu editor diz: “Isso faz parte do plano deles”.
Sério, este é um mojo poderoso. A maioria dos meus maiores projetos de programação foi baseada em aquisições de código de outros programadores. Pavingndo seu código e decifrando o que diabos eles estavam pensando em todo o código pode ser um processo de demissão excruciante.
Não se trata apenas de um tipo de coisa de linha por linha do que fazer-se-código. É sobre como o projeto é arquitetado. Quais são os vários módulos e como eles interagem? Onde estão seus pontos fortes e onde estão seus potentes Gotchas? O que faz a interface do usuário funcionar? O que precisa ser feito para adicionar funcionalidade, remover a funcionalidade ou substituir a funcionalidade?
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Pesquisas profundas agora podem fazer isso com os repositórios do GitHub. É quase totalmente doce. Quase é por causa das restrições. Vamos cobrir os primeiros, antes de mostrar os aros pelos quais fiz essa coisa pular.
De acordo com o ChatGPT 4O, aqui estão os limites de cada uma das camadas de assinatura.
As consultas de pesquisa profunda padrão são alimentadas pelo modelo O3. Pago US $ 20 por mês pela camada mais, que recebe 10 consultas de pesquisa profundas do tipo sobre as quais falaremos por mês. Isso não é muito capaz de cavar completamente e fazer com que o ChatGPT desconstrua um projeto inteiro.
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Eu usei três consultas padrão apenas testando para este artigo, e outras quatro consultas leves apenas convencendo a coisa a trabalhar para mim.
Então, é incrível. Mas o uso whole pode exigir que você atualize para a versão Professional de US $ 200 por mês, pelo menos até terminar o exame ativo de um novo projeto. Parece muito, mas quando penso no número de horas que coloco em cada um dos projetos que adquiri, duzentos dólares em semanas de curto-circuito e semanas de trabalho parece que pode valer a pena.
Certamente, posso me ver impulsionando meu plano de professional por um mês, fazendo algumas pesquisas profundas cavando o mês, arquivando todas as respostas e depois voltando para o nível de US $ 20.
Testando contra meu próprio código
Embora eu pense que um dos maiores benefícios dessa capacidade é analisar o código de outra pessoa para trabalhar nele, decidi que ele veja um dos meus projetos. Eu senti que teria uma probability muito melhor de ver como ele se saiu se já estivesse familiarizado com o código que estava pedindo para analisar forense.
Meu web site privado é um plug -in de segurança do Freemium para o WordPress que promete proteger um web site inteiro com um clique. Eu o adquiri de outro desenvolvedor há dez anos e tenho atualizado e expandindo -o desde então. Está sendo executado em mais de 20.000 websites ativos. Três complementos comprados suportam minhas despesas que mantêm o código principal, que é gratuito e de código aberto.
Meu primeiro passo foi alterar o modelo de idioma para O3. E sim, o GPT-O3 é mais avançado que o GPT-4O. A IA é incrível, mas o gerenciamento de produtos em termos de nomeação de convenções não é.
Em seguida, cortei e colei o immediate diretamente de o x post Isso anunciou o recurso. Com apenas 10 consultas disponíveis para mim, eu não queria desperdiçar nenhuma tentativa de reinventar como desbloquear essa capacidade.
Fiz questão de clicar no botão Deep Analysis e, em seguida, o pequeno menu suspenso no botão. Isso me deu acesso à nova capacidade do GitHub. Cliquei no suspensão do Github e digitei o nome completo do meu repositório do GitHub.
Antes desta etapa, tive que dar acesso ao ChatGPT aos meus repositórios do GitHub. Estou trabalhando em um segundo artigo mostrando como mover uma base de código para o GitHub e disponibilizá -lo para ChatGPT. Para este artigo, porém, quero me concentrar no que esse novo recurso de pesquisa profunda pode fazer.
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Depois que o repositório for selecionado, você o verá na parte inferior do campo rápido. Isso restringe o escopo das perguntas profundas de pesquisa a essa estrutura nomeada.
Depois que alterei a O3 Deep Analysis o immediate X authentic, ele pediu alguns esclarecimentos. Como eu originalmente especifiquei o repositório para todo o projeto do meu web site privado, queria que ele olhasse para todo o corpus de código.
Esta foi uma nova experiência para mim. No passado, consegui o Chatgpt para examinar um arquivo ou um bloco de código. Mas esse repositório contém 231 arquivos, cerca de 12.000 linhas de código PHP e muito código de suporte. Dizer para examinar todo o repositório significava dizer ao chatgpt para olhar todos disso.
E então o processo começou.
E então parou. Eu consegui isso como uma mensagem de erro.
Clarohaveria uma mensagem de erro. Chatgpt achou que o problema poderia ter sido um dos três problemas de acesso: se eu period o proprietário, algo sobre como ele estava conectado e se o repositório period público.
Depois que confirmei que period o proprietário e que o repositório period público, isso foi suficiente para convencer a O3 a voltar ao trabalho.
Algumas coisas sérias e pensamentos continuaram nos bastidores. Demorou a Chatgpt cerca de 20 minutos antes que a IA estivesse pronta para me dizer as coisas. Primeiro foi a revisão do repositório. Você pode ver a partir da seta verde apontando para a barra de rolagem do tamanho deste documento de revisão – grande.
A revisão inclui cinco seções principais:
- Propósito do projeto e arquitetura
- Módulos e componentes -chave
- Pilha de tecnologia e tecnologias primárias
- Questões abertas notáveis e próximas mudanças
- Sugestões para melhorar a qualidade do código
Fiquei animado com a conclusão da IA de que “no geral, meu web site privado é um plug-in bem arquitetado que faz seu trabalho de maneira eficaz”. Como editor, ele me dói um pouco que algumas das cabeças da seção usavam um ampers e um usava a palavra “e”, mas não a manterei contra a qualidade da análise.
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A análise foi boa. Muito, muito bom. Em cerca de 20 minutos, ele “conseguiu” meu web site explicit. Ele mergulhou profundo e explicou o funcionamento interno de forma clara e precisa. É um uau definitivo completo.
Se você quiser ler a análise completa, bem como algumas discussões de configuração antecipada e algumas perguntas seguintes, clique aqui. Compartilhei toda a sessão de pesquisa profunda, para que você possa acompanhar, se quiser.
Pesquisa mais profunda
Como eu disse, achei a análise impressionante. Mas eu queria ver o quanto isso poderia me ajudar se eu realmente quisesse trabalhar no código. Existem dois subsistemas principais que tive que documentar cuidadosamente em minhas anotações de laboratório para poder acompanhar.
A primeira é como a interface do usuário funciona. Eu reconstruí completamente o painel do meu web site privado de como ele funcionou quando adquiri o plug -in naquela época. É bastante complexo e muitas vezes um pouco confuso. Então, pedi a Chatgpt para cavar nele.
Mais uma vez, pesquisas profundas fizeram um ótimo trabalho. Ele produziu uma análise desse subsistema inteiro, permaneceu no caminho certo e forneceu informações claras, abrangentes e úteis. Você pode encontrar a análise completa do ChatGPT no hyperlink de compartilhamento da sessão que forneci acima.
Segundo, eu queria ver se a pesquisa profunda poderia entender e explicar como funciona o bloqueio de acesso. O bloqueio de acesso é o principal recurso do meu web site privado. Também é extensível, permitindo que os complementos modifiquem a funcionalidade do recurso de bloqueio de acesso, geralmente com proteções e opções de acesso inteiramente novas.
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A pesquisa profunda poderia explicar a capacidade de bloqueio de acesso e, em seguida, explicar como os complementos podem explorar? Poderia. Aqui está uma amostra dessa interação.
Mais uma vez, a pesquisa profunda forneceu uma análise spot-on. Você também pode encontrar a análise completa do ChatGPT para esse recurso no hyperlink de compartilhamento da sessão que forneci acima.
Resumindo
O que tudo isso significa? Esta é uma ferramenta extremamente útil. Eu adquiri, atualizei e transformei muito código em produtos viáveis ao longo dos anos. Então, vendi a maioria dessas propriedades quando senti o ciclo de vida que o ciclo de vida comigo havia seguido o curso deles. Como todas as minhas aquisições envolveram trazer o código de outras pessoas, uma ferramenta como essa provou ser uma enorme economia de tempo.
Estou preocupado com o fato de o limite de 10 quertos ser muito limitador. Embora US $ 200 por mês valem o custo para essa capacidade, ainda é um alcance difícil, especialmente após uma aquisição. Geralmente leva um ano ou mais até que uma nova aquisição comece a pagar por si. Mas espero que a estrutura atual de preços mude com o tempo.
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Também estou curioso para saber como será um ajudante de codificação. Por exemplo, meu web site privado corre dentro do WordPress, um projeto de código aberto com um espelho no github.
Posso imaginar um momento em que, tentando descobrir como explorar alguma capacidade (ou contornar alguma restrição) no WordPress, posso usar pesquisas profundas. Ele pode olhar para a base de código WordPress inteira, pedir pistas sobre como os componentes funcionam e fornecer conselhos sobre onde eu poderia procurar obter a interface do meu código com ele funcionando da maneira que eu quero.
No geral, esta é uma ferramenta incrível. Mas tenha cuidado criterioso ao incorporá -lo ao seu fluxo de trabalho. Como toda a IA, é provável que erguer algumas coisas. Pode não ser capaz de ajudar com tudo. E lembre -se de que essa não é uma ferramenta de codificação. É uma ferramenta de análise. Limite seu uso quando você deseja uma imagem maior, que você pode usar para alimentar seu entendimento antes e durante a codificação.
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Você já teve an opportunity de explorar os profundos recursos de pesquisa do ChatGPT para os repositórios do GitHub? Como foi sua experiência? Você vê isso como uma ferramenta valiosa para analisar bases de código desconhecidas ou acelerar a integração? Como você se sente sobre os limites atuais de uso e as camadas de preços? Você poderia se ver usando isso regularmente em seu fluxo de trabalho de desenvolvimento ou as limitações o impedem? Informe -nos nos comentários abaixo.
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