Q：你是怎么理解我之后對你提出的額外要求？

ChatGPT：您隨后提出了額外的要求，說：請繼續(xù)修改上門的代碼，在輸入結果時我只需要天數(shù)即可
我通過閱讀您的要求，理解到您希望對我之前提供的代碼進行修改，以便只輸出天數(shù)。所以我又提供了一段新的代碼示例，來滿足您的需求。

他我已經不敢稱為“它”了，這理解力堪稱滿分，真的是大智若妖。我甚至迫不及待想聽聽他對我的評價：

好吧，我一直都承認他是一個非常優(yōu)秀的客服，極力解釋并再次回避了我評價的要求。

2. 復雜問題

因為 ChatGPT 也在不斷的被優(yōu)化和調教，每次獲得的答案也會不一致。另外，復雜問題的論證也需要更多的精力，這里我只展示幾個我認為有代表性的問題。

2.1 復雜問題：TS 寫一個md轉html的類

問：幫我寫用TS寫一個md轉html的類

這個問題他給我寫個了個 TODO ？？？，然后告訴我:

在這個類中，我們定義了一個 MarkdownToHtmlConverter 類，它有一個構造函數(shù)，用于接收一個 Markdown 文本，并將它保存到類的私有成員 markdown 中。在這個類中，我們還定義了一個 convert 方法，用于將 markdown 文本轉換成 HTML 文本。在這個方法中，我們可以使用 Markdown 轉換庫（比如 marked）來實現(xiàn)轉換邏輯。

所以他是回答了還是沒有回答呢？我還不能說他做錯了。在我告訴他我不想使用第三方庫后，他的回答似乎像那么回事了：

但是觸發(fā)了長文本截斷機制，在代碼中截斷的話，基本就沒辦法續(xù)上了。

2.2 復雜問題：用代碼繪制一個足球

這個問題其實是 CSDN 征文的一個問題，我近期準備做來著。我們先來看看 ChatGPT 的水平如何：

這里我們并沒有限制他使用的語言，第一次他使用 JS：

我將其在 HTML 中整理測試，其結果如下：

可以看到他并沒有實現(xiàn)我們的要求，畫了傘骨架樣子的東西。當我再次重試時，他使用 Python 輸入了一段代碼：

這段代碼似乎看上去就不是那么靠譜，我們來運行一下：

很顯然關于這個問題 ChatGPT 無能為力。

2.3 復雜問題：ROS 機器人繪制圖形

問題是關于 ROS 機器人系統(tǒng)，說簡單也簡單，是讓小海龜繪制一個 PWM 方波，大概效果如下：

首先我們提問：ROS里面怎么用C++讓海龜畫類似于PWM方波？

ChatGPT 給出的答案因為是不正確的，這里直接放截圖：

這個回答不僅告訴自己去看教程，還捏造了一個類出來，難道是要讓我自己寫這個類？

更有意思的是，當我們使用英文再次提問時：How to use C++ in ROS to make the turtle draw similar to PWM square wave ?

他不僅寫的看起來靠譜了，還洋洋灑灑，從創(chuàng)建包到運行的步驟都有：

似乎他的回答非常有用，調整ROS小烏龜?shù)奈恢?，更改了畫筆顏色，但是核心的移動小烏龜?shù)拇a處出現(xiàn)了截斷，無法顯示，第五步和第六步與之前的運動處理沖突，其他步驟代碼倒是問題不大，但是總體來說缺少了核心代碼還是回答了個寂寞。

但是當今天我再次詢問他時，他變得格外謹慎起來：

ChatGPT 答：

在 ROS 中，您可以使用 C++ 編寫一個節(jié)點來控制海龜繪圖程序。具體來說，您需要完成以下步驟：

1.在 ROS 中創(chuàng)建一個 C++ 節(jié)點。
2.在節(jié)點中創(chuàng)建一個 PWM 波形，具體方法可以參考 PWM 的相關文檔。
3.在節(jié)點中調用海龜繪圖程序，并將 PWM 波形作為參數(shù)傳遞給海龜繪圖程序。
4.在節(jié)點中調用海龜繪圖程序，讓海龜根據(jù) PWM 波形繪制圖形。
在完成以上步驟后，您就可以使用 ROS 實現(xiàn)海龜畫 PWM 波形的功能。具體實現(xiàn)方法可能會因您使用的 ROS 版本和開發(fā)環(huán)境而有所不同，建議您參考 ROS 官方文檔和相關教程來獲取更多信息。

并且在我細化了版本和環(huán)境之后，他的回答也并不能令人滿意，并一直強調版本問題。

2.4 復雜問題總結

以上來看，ChatGPT 在處理復雜問題上成功率非常低，甚至會出現(xiàn)捏造的情況。并且在大多數(shù)情況下，提問者的問題披露往往不完全，需要有經驗的人去追問以獲取更多的有效信息來進行正確的解答。

但 ChatGPT 針對復雜問題并不是完全沒有幫助，他往往可以憑借自己龐大的知識庫提供一些解題的有用線索和方向。同時我們也可以嘗試分解復雜的問題，逐步遞進的問話方式來得到自己想要的答案。

當然在上面的測試中我們可以發(fā)現(xiàn)，ChatGPT 的上下文聯(lián)想和糾錯能力非常棒，你甚至懷疑和你對話的是一個人類，要不對面的服務器就是一個個缸中培養(yǎng)的大腦。

這個是我讓他幫我潤色本文摘要的一段對話截圖，前面我一直在測試他關于 ROS 的知識，大家可感受一下 ChatGPT 是有多厲害。

使用 ChatGPT 問答的要點

上面我們已經介紹了一些使用 ChatGPT 的要點，那么結合 ChatGPT 自己說的我們總結如下：

?拆分復雜的問題，讓問題具體化，逐步深入的對其進行引導。?給出盡可能詳細的信息，包括問題的背景，使用的語言、框架、環(huán)境等。?可以在問題中提供一些示例代碼，這樣 ChatGPT 就可以更好地理解問題，并給出更為準確的回答。?注意 ChatGPT 知識庫的截止日期，提問的問題是在該截止時間之后的，那么 ChatGPT 可能無法回答。

另外根據(jù) ChatGPT 在明白我在測試他后的回復，在這里代他再次自我介紹：

ChatGPT 是一個大型語言模型，由 OpenAI 訓練而成，具有高度的語言理解能力，可以用來解決各種語言問題。它的主要優(yōu)勢在于可以根據(jù)上下文環(huán)境進行自然的對話，并且能夠提供準確、豐富的回答。

盡管 ChatGPT 的性能非常出色，但是它也存在一些局限性。首先，它是一個語言模型，并不具備編程能力，所以它無法直接解決編程問題。其次，它是一個自然語言處理模型，只能理解和回答。

最后

因為每次給出的結果會不一致，并且 ChatGPT 會不斷的學習進化，以上的測試僅針對當時的回答情況，當然樣本數(shù)也肯定是不足的，本文的觀點僅供大家參考。

另外，如你使用 ChatGPT 進行輔助問答，請確保你熟悉你要回答的問題的領域，對 ChatGPT 答案進行仔細的甄別和考證，并對生成的代碼進行實際的運行和確認，對提問者和自己負責。

所以我還是不建議沒有編程經驗的人直接使用 ChatGPT 來解答編程上的問題，他的答案看似完美，卻無法保證一定正確。我們希望有一個擁有一定權威的教授，而不是一個搜索捏造“真實答案”的工具。雖然 ChatGPT 在不斷的被技術人員修正調教，但是現(xiàn)階段以此來看，Stack Overflow 對其封禁是有道理的。但是相信以后還是會被接納和作為參考，畢竟等待一個問題的答案也是一個痛苦的折磨的過程。也許，就算它沒有給出完美的答案，些許的參考和啟發(fā)對我們也是有意義的。

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