ესმის AI Angular Development? ჩვენ ჩავსვამთ ChatGPT ტესტს

ხელოვნური ინტელექტი (AI) არის ყველაზე პერსპექტიული მომავალი თაობის ტექნოლოგია, რომელიც ინოვაციის შუქურაა. AI ტექნოლოგიები გვთავაზობს გადაწყვეტილებებს და შესაძლებლობებს, რომლებიც შეუძლებლად ითვლებოდა.

ამ ინოვაციის გამორჩეული მაგალითია ChatGPT, გენერაციული AI გადაწყვეტა, რომელიც შემუშავებულია OpenAI-ის მიერ, რომელიც მთლიანად ინოვაციებს ახდენს ონლაინ ინფორმაციის ძიებაში და შეიძლება ინტეგრირებული იყოს მორგებულ პროგრამულ უზრუნველყოფასთან. ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც ჩატბოტი მომხმარებელთა ინტერაქციისთვის, კოდირების დახმარებისთვის, საჭირო ინფორმაციის სწრაფი მიწოდებისთვის და ა.შ. გასაკვირი არ არის, რომ გამოსვლის შემდეგ ChatGPT-მა მილიონ მომხმარებელს გადააჭარბა სულ რაღაც 5 დღეში. დღეს განვიხილავთ ამ უპირატესობებს გენერაციული AI განვითარების სერვისები და ChatGPT-ის გამოყენებამ, კერძოდ, შეიძლება უზრუნველყოს პროგრამული უზრუნველყოფის სწრაფი განვითარება.

ამ სტატიაში შეგიძლიათ იპოვოთ რამდენიმე რჩევა და სწრაფი მაგალითები Angular-ით გაძლიერებული კოდირებისთვის.

კუთხური განვითარებისთვის ChatGPT-ის გამოყენების ბიზნეს უპირატესობები

გამოკითხვამ აჩვენა, რომ აშშ-ში დაფუძნებული დეველოპერების 92% უკვე იყენებს AI-ს კოდირების გასაუმჯობესებლად, ხოლო დეველოპერების 70% აცხადებს, რომ ასეთი AI ინსტრუმენტები მნიშვნელოვნად ზრდის მათ ეფექტურობას. მოდით განვმარტოთ, რას ნიშნავს ეს რიცხვები ბიზნესის თვალსაზრისით.

პროგრამული უზრუნველყოფის სწრაფი განვითარება

AI ინსტრუმენტებს, როგორიცაა ChatGPT, შეუძლიათ სწრაფად შექმნან ქვაბის კოდი და მრავალჯერადი გამოყენების კომპონენტები. ასეთი მიდგომა ზოგავს დეველოპერების დროსა და ძალისხმევას, რაც აჩქარებს გადაწყვეტის დრო ბაზარზე. ეს განსაკუთრებით სასარგებლოა პროექტებისთვის, სადაც სიჩქარე პრიორიტეტულია, როგორიცაა პროტოტიპების, MVP-ების ან სხვა აპლიკაციების შემუშავება, რომლებიც რაც შეიძლება მალე უნდა დაიკავონ ბაზრის კონკრეტული ნიშა.

გაუმჯობესებული კოდის ხარისხი და თანმიმდევრულობა

AI ინსტრუმენტები, როგორიცაა ChatGPT, იყენებს საუკეთესო კოდირების პრაქტიკას კარგად სტრუქტურირებული და ოპტიმიზებული Angular კოდის შესაქმნელად. ისინი ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას კოდების ავტომატური მიმოხილვისთვის. მაგალითად, ChatGPT დაგეხმარებათ შეცდომების იდენტიფიცირებასა და გამოსწორებაში შეცდომის შეტყობინებების ანალიზით. მას ასევე შეუძლია დეველოპერებს მიაწოდოს სასარგებლო რჩევები პრობლემების გადაჭრის შესახებ. ასეთი მიდგომა ამცირებს გამართვის დროს, ხოლო ეხმარება დეველოპერებს კოდის სუფთად და შენარჩუნებაში. ასეთი ძალისხმევის შედეგი არის სტაბილური აპლიკაცია, რომელიც უზრუნველყოფს მომხმარებლის თანმიმდევრულ და დამაკმაყოფილებელ გამოცდილებას, რაც აუცილებელია ბიზნესისთვის.

შემცირებული განვითარების ხარჯები

როგორც უკვე აღვნიშნეთ, ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებს შეუძლიათ კოდირების განმეორებითი ამოცანების ავტომატიზაცია, რაც ამცირებს ფართო ხელით მუშაობის საჭიროებას. ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით, დეველოპერები ნაკლებ დროს ხარჯავენ რუტინულ ამოცანებზე, ხოლო ფოკუსირებულნი არიან უფრო რთული ალგორითმების შემუშავებაზე. ადამიანური რესურსების უფრო ეფექტური ჩართულობამ შეიძლება მკვეთრად შეამციროს აპლიკაციის შემუშავების ღირებულება.

გაუმჯობესებული პროგრამული უზრუნველყოფის შენარჩუნება

AI ინსტრუმენტები დეველოპერებს აძლევს ბევრ სასარგებლო რჩევას, რომლებიც გავლენას ახდენენ საბოლოო პროდუქტის საერთო ხარისხზე. კერძოდ, ChatGPT-ს შეუძლია შემოგთავაზოთ გადამუშავების სტრატეგიები და სახელმძღვანელო მითითებები, რომლებიც ეხმარება გუნდებს კარგად ორგანიზებული და შენარჩუნებული კოდის წარმოებაში. გარდა ამისა, ChatGPT შეიძლება გამოყენებულ იქნას თანმიმდევრული და ინფორმატიული პროექტის დოკუმენტაციის შესაქმნელად, რომელიც ეხმარება გუნდს პროგრამული უზრუნველყოფის შენარჩუნებაში და შეიძლება იყოს სასარგებლო, როდესაც საქმე ეხება აპლიკაციის მიმდინარე განახლებებს.

ChatGPT-ის გამოყენება: საერთო გამოწვევები და რჩევები მათი გადაჭრისთვის

ზოგიერთი დეველოპერი საკმაოდ სკეპტიკურად უყურებს გაძლიერებული კოდირებისთვის ChatGPT-ის გამოყენების მნიშვნელობას. გავრცელებული პრეტენზიები მოიცავს შედეგების დაბალ ხარისხს, უსაფრთხოების შეშფოთებას და AI-ს მოთხოვნების სწორად გააზრებას, რაც ასევე ითარგმნება შეცდომაში შემყვან შედეგებში. მოდით გამოვიკვლიოთ ეს გამოწვევები და მარტივი, მაგრამ ეფექტური რჩევები, რომლებიც დეველოპერებმა უნდა განახორციელონ ChatGPT-ის გამოყენებით სარგებლობისთვის.

შედეგების ცუდი ხარისხი

ChatGPT-ს ყოველთვის არ შეუძლია სწორი შედეგის მიწოდება. ზოგჯერ ის აწვდის არაეფექტურ კოდს ან შეიძლება საერთოდ ვერ გაუმკლავდეს კონკრეტულ კოდირების ამოცანებს. ასეთი პრობლემის საერთო მიზეზი არის ChatGPT-ის დამატებითი ვერსიის გამოყენება.

დასაწყისისთვის, მნიშვნელოვანია გვესმოდეს, რომ არსებობს ChatGPT-ის ორი ძირითადი ვერსია ხელმისაწვდომია გამოსაყენებლად: უფასო ვერსია 3.5 და პრემიუმ ვერსია 4. უფასო ვერსია 3.5 აქვს შეზღუდვები, განსაკუთრებით კოდის ეფექტურად დაწერის უნარში. ასევე მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ ვერსია 3.5 შეზღუდულია დიზაინით და არ აქვს შესაძლებლობა მოძებნოს რეალურ დროში ინფორმაცია ან განაახლოს მონაცემთა ბაზა 2021 წლის შემდეგ. მეორეს მხრივ, ყოველთვიური გადასახადით $20, მომხმარებლებს შეუძლიათ განაახლონ ვერსია 4-ზე. მიღწევები და მომხმარებლის საჭიროებები.

უსაფრთხოების საკითხი

კონფიდენციალურობა არის საერთო პრობლემა, როდესაც საქმე ეხება Open AI-ს გამოყენებას. თავად ChatGPT-იც კი ურჩევს თავის მომხმარებლებს, თავიდან აიცილონ პირადი ან მგრძნობიარე მონაცემების შეყვანა. გარდა ამისა, სენსიტიური მონაცემების ასეთ ღია კოდის პლატფორმაზე გამოვლენით, დეველოპერებმა შეიძლება დაარღვიონ უსაფრთხოების წესები.

ამიტომ, საუკეთესო გზა, რომ დარჩეთ უსაფრთხო მხარეზე და დაიცვან შესაბამისობა, არის ფრთხილად იყოთ, რასაც აგზავნით ChatGPT-ზე. დეველოპერებმა არ უნდა შეიყვანონ კონკრეტული კომპანიის მონაცემები ან კონფიდენციალური ინფორმაცია, რადგან ყველაფერი ჩაიწერება და სავარაუდოდ გამოყენებული იქნება შემდეგი ვერსიის ტრენინგისთვის.

მომხმარებლის მოთხოვნის სწორად გააზრება

როგორც უკვე აღვნიშნეთ, ChatGPT-მა შესაძლოა ვერ გაიგოს მომხმარებლის მოთხოვნები, რაც იწვევს ცუდ ან შეცდომაში შემყვან შედეგებს. მიუხედავად იმისა, რომ მისი ვერსია 4 ბევრად უფრო ძლიერია, ვიდრე უფასო ვერსია 3.5, დეველოპერებს შეიძლება მაინც შეექმნათ ასეთი გამოწვევა მისი გამოყენებისას. ხშირ შემთხვევაში, პრობლემის წყარო არის არასწორად დაწერილი მოთხოვნა.

ასეთი გამოწვევის შესამსუბუქებლად და მაღალი ხარისხის შედეგების უზრუნველსაყოფად, მომხმარებლებმა უნდა დაწერონ გრამატიკულად სწორი, სრული წინადადებები, რომლებიც აღწერს ყველაფერს, რაც მნიშვნელოვანია მაღალი ხარისხის პასუხის მისაღებად. მკაფიო მოთხოვნა სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია მკაფიო პასუხის მისაღებად. ასევე სასარგებლოა ChatGPT-ის მიწოდება მაგალითებით, რომლებიც ეხმარება AI-ს გააცნობიეროს ზუსტად რა სჭირდება მომხმარებელს. შედეგად, ChatGPT შეძლებს არსებული მაგალითების გაფართოებას სათანადო შედეგებით. ასევე, დეველოპერებმა უნდა გახსოვდეთ, რომ ChatGPT შეიძლება არც ისე კარგი იყოს პირველივე ცდაზე. ზოგჯერ, სწორი ვარიანტი ითხოვს კიდევ ერთი პასუხის თაობას. ხშირ შემთხვევაში, ChatGPT უზრუნველყოფს უფრო დამაკმაყოფილებელ შედეგს ან აღმოფხვრის შესაძლო შეცდომას კოდში.

მართლაც, ეს არ არის ერთადერთი გამოწვევები, რომლებიც დაკავშირებულია ChatGPT-ის გამოყენებასთან გაძლიერებული კოდირებისთვის. მიუხედავად იმისა, რომ ზემოაღნიშნული დაბრკოლებები ძალიან ხშირია და ხშირად მათი გადაჭრა შესაძლებელია სწორი მიდგომით, მნიშვნელოვანია გვახსოვდეს, რომ ChatGPT ვერ გადაჭრის ყველა კოდირების ამოცანებს და ადამიანის მუშაობა კვლავ სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია. სასარგებლოა მისი გამოყენება ადამიანური დეველოპერების დასახმარებლად, მაგრამ არასოდეს განიხილოთ იგი, როგორც კოდირების უნივერსალური და ავტონომიური გადაწყვეტა.

კოდის გენერირების მოთხოვნა

მოდით დავწეროთ მკაფიო მოთხოვნა მკაცრი ინსტრუქციებით, რათა ChatGPT გაიგოს მთელი სურათი და მოგვცეს ზუსტად ის, რაც გვჭირდება.

მოთხოვნა: წარმოიდგინეთ, რომ ავითარებთ მაღაზიის ვებსაიტს. თქვენ უნდა მისცეთ მომხმარებლებს შესაძლებლობა შექმნან ანგარიში, სადაც ექნებათ შეკვეთის ინფორმაცია და გადახდის მეთოდები.

შექმენით Angular 16 ვერსიის რეგისტრაციის გვერდის კომპონენტი. გამოიყენეთ რეაქტიული ფორმის მიდგომა და დაამატეთ მარტივი ვალიდატორები ყველა სფეროში. გამოტოვეთ Angular აპლიკაციის დაყენების მთელი პროცესი და ჩაწერეთ მხოლოდ TypeScript ფაილი. ახსენით პროცესი და მიეცით სასარგებლო შენიშვნები.

 import { Component, OnInit } from '@angular/core'; import { FormBuilder, FormGroup, Validators } from '@angular/forms'; @Component({ selector: 'app-sign-up', templateUrl: './sign-up.component.html', // Ensure you link the correct template URL styleUrls: ['./sign-up.component.css'] // Optional if you have specific styles }) export class SignUpComponent implements OnInit { signUpForm: FormGroup; // This will hold our form constructor(private fb: FormBuilder) { } // FormBuilder is injected here ngOnInit(): void { this.initForm(); } private initForm(): void { this.signUpForm = this.fb.group({ username: ['', [Validators.required, Validators.minLength(5)]], email: ['', [Validators.required, Validators.email]], password: ['', [Validators.required, Validators.minLength(8)]], confirmPassword: ['', Validators.required] }, { validator: this.mustMatch('password', 'confirmPassword') // Custom validator for password matching }); } // Custom validator to check if two fields match private mustMatch(controlName: string, matchingControlName: string) { return (formGroup: FormGroup) => { const control = formGroup.controls[controlName]; const matchingControl = formGroup.controls[matchingControlName]; if (matchingControl.errors && !matchingControl.errors.mustMatch) { // return if another validator has already found an error on the matchingControl return; } // Set error on matchingControl if validation fails if (control.value !== matchingControl.value) { matchingControl.setErrors({ mustMatch: true }); } else { matchingControl.setErrors(null); } }; } onSubmit() { // Here you can handle form submission if (this.signUpForm.valid) { console.log('Form Data:', this.signUpForm.value); // Process data or send it over to a server } } } 

აქ ვიღებთ მაგალითს კუთხოვანი განვითარება კომპონენტი ყველა საჭირო მეთოდით, თვისებითა და ინექციებით. ის ასევე შეიცავს ინფორმაციულ კომენტარს ყველა მნიშვნელოვან ნივთზე, ნაბიჯების ახსნა-განმარტებას და შენიშვნებს სასარგებლო ინფორმაციით. იმ შემთხვევაში, თუ ჩვენ არ ვიკითხავთ მხოლოდ TypeScript ფაილის შესახებ - ChatGPT აღწერს ყველა გზას პროექტის დაყენების, პაკეტების ინსტალაციის მაგალითებით და ა.შ.

ტესტის გენერირების მოთხოვნა მაგალითზე დაყრდნობით

ახლა ჩვენ გვინდა დავამატოთ რამდენიმე ერთეული ტესტი ჩვენს გენერირებულ Angular რეგისტრაციის გვერდის კომპონენტს. ერთეულის ტესტი არის ცალკეული კომპონენტების ან კოდის ერთეულების ფუნქციონირების გადამოწმების გარკვეული გზა.

მოთხოვნა: შექმენით ერთეულის ტესტები შემდეგი Angular რეგისტრაციის გვერდის კომპონენტისთვის.
კომპონენტი: (ჩასვით კოდი აქ)

ამჯერად, ჩვენ ჩავდებთ კომპონენტის კოდს, რომ მივიღოთ საჭირო შედეგები და შევამოწმოთ ჩატბოტის შესაძლებლობები კოდის მაგალითებთან მუშაობისთვის. პასუხი დაყოფილია კატეგორიებად, ასე რომ ჩვენ შეგვიძლია ავირჩიოთ რა დავამატოთ:

1. დაყენება და ძირითადი ტესტის კონფიგურაცია

 import { ComponentFixture, TestBed } from '@angular/core/testing'; import { ReactiveFormsModule, FormBuilder } from '@angular/forms'; import { SignUpComponent } from './sign-up.component'; describe('SignUpComponent', () => { let component: SignUpComponent; let fixture: ComponentFixture<SignUpComponent>; beforeEach(async () => { await TestBed.configureTestingModule({ declarations: [ SignUpComponent ], imports: [ ReactiveFormsModule ], providers: [ FormBuilder ] }) .compileComponents(); }); beforeEach(() => { fixture = TestBed.createComponent(SignUpComponent); component = fixture.componentInstance; fixture.detectChanges(); }); it('should create', () => { expect(component).toBeTruthy(); }); });

2. ტესტირების ფორმის ინიციალიზაცია

 it('form should be initialized with all fields', () => { expect(component.signUpForm.contains('username')).toBeTrue(); expect(component.signUpForm.contains('email')).toBeTrue(); expect(component.signUpForm.contains('password')).toBeTrue(); expect(component.signUpForm.contains('confirmPassword')).toBeTrue(); }); it('should require all fields', () => { let username = component.signUpForm.get('username'); let email = component.signUpForm.get('email'); let password = component.signUpForm.get('password'); let confirmPassword = component.signUpForm.get('confirmPassword'); username.setValue(''); email.setValue(''); password.setValue(''); confirmPassword.setValue(''); expect(username.valid).toBeFalsy(); expect(email.valid).toBeFalsy(); expect(password.valid).toBeFalsy(); expect(confirmPassword.valid).toBeFalsy(); });

3. ტესტირება Validators

 it('username should have minlength validator', () => { let username = component.signUpForm.get('username'); username.setValue('abc'); expect(username.errors['minlength']).toBeTruthy(); }); it('email field should have email format validator', () => { let email = component.signUpForm.get('email'); email.setValue('test'); expect(email.errors['email']).toBeTruthy(); }); it('password should have minlength validator', () => { let password = component.signUpForm.get('password'); password.setValue('1234'); expect(password.errors['minlength']).toBeTruthy(); });

4. Custom Validators ტესტირება

 it('should invalidate form if passwords do not match', () => { component.signUpForm.get('password').setValue('12345678'); component.signUpForm.get('confirmPassword').setValue('12345679'); expect(component.signUpForm.errors['mustMatch']).toBeTruthy(); expect(component.signUpForm.valid).toBeFalsy(); }); it('should validate form if passwords match', () => { component.signUpForm.get('password').setValue('12345678'); component.signUpForm.get('confirmPassword').setValue('12345678'); expect(component.signUpForm.valid).toBeTruthy(); });

5. ტესტის ფორმის წარდგენა

 it('should not submit form if it is invalid', () => { component.signUpForm.get('username').setValue(''); // leave invalid spyOn(console, 'log'); component.onSubmit(); expect(console.log).not.toHaveBeenCalled(); }); it('should submit form if it is valid', () => { component.signUpForm.setValue({ username: 'testuser', email: '[email protected]', password: '12345678', confirmPassword: '12345678' }); spyOn(console, 'log'); component.onSubmit(); expect(console.log).toHaveBeenCalledWith('Form Data:', component.signUpForm.value); });

და აი ეს არის. ჩვენ გვაქვს ერთეული ტესტები, რომლებიც მოიცავს ჩვენი რეგისტრაციის გვერდის სხვადასხვა ასპექტს, რაც უზრუნველყოფს ფორმის ინიციალიზაციას, სწორად დამოწმებას და ისე იქცევა, როგორც მოსალოდნელია წარდგენის დროს. არ ვარ დარწმუნებული, რომ ყველაფერი იმუშავებს კოდის შესწორებების გარეშე, მაგრამ ჩვენ უკვე დავზოგეთ ბევრი დრო სხვადასხვა სცენარზე ფიქრის ნაწილის გამოტოვებით და ძირითადი სატესტო კონფიგურაციების მომზადებით.

კოდის რეფაქტორირების მოთხოვნა

წარმოიდგინეთ, რომ გვაქვს რაღაც კომპონენტი და გვინდა მისი რეფაქტორირება/გადახედვა, რათა გავაუმჯობესოთ კოდის ეფექტურობა, წაკითხვის უნარი ან რაიმე სხვა მიზეზის გამო. ნება მიეცით ChatGPT-ს გააკეთოს ეს ჩვენთვის.

მოთხოვნა: გადახედეთ და გადააკეთეთ შემდეგი Angular კომპონენტი. მიეცით წინადადებები და რეკომენდაციები. კომპონენტი: (ჩასვით კოდი აქ)

შედეგად, ჩვენ ვიღებთ საკითხის წერტილებს, კოდის მაგალითებს და დეტალებს.

 @Component({ selector: 'app-users', templateUrl: './users.component.html', }) export class UsersComponent implements OnInit { public users: User[]; // Assuming User is a defined interface or class public activeUserId: number = 123; // Default ID initialized here, using a more descriptive name constructor() {} ngOnInit(): void { this.initializeActiveUser(); } initializeActiveUser(): void { this.activeUserId = this.getDefaultUserId(); // Use a method to get default or specific user ID } onUserClick(userId?: number): void { this.activeUserId = userId || this.getDefaultUserId(); } private getDefaultUserId(): number { return 123; // Centralized default user ID } } 

ეს პრაქტიკა ძალიან სასარგებლოა, განსაკუთრებით დეველოპერებისთვის, რომლებსაც არ აქვთ კოდირების დიდი გამოცდილება. სისტემა არც თუ ისე კარგია და არ ცვლის ადამიანის კოდის მიმოხილვას, მაგრამ ეს არის შესანიშნავი შესაძლებლობა, დაზოგოთ კოდის მიმომხილველების დრო.

ჩვენი გამოცდილება AI პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებაში

ყველა ზემოთ ნახსენები შეხედულება არის ჩვენი ვრცელი კვლევისა და ექსპერიმენტების შედეგი დიდი ენის მოდელებთან და AI-ზე დაფუძნებულ სხვა ტექნოლოგიებთან. კერძოდ, გვაქვს ლეოს შექმნის წარმატებული გამოცდილება ელექტრონული ფოსტის ავტომატური პასუხის გადაწყვეტა ChatGPT-ის თავზე. ჩვენი პლატფორმა იყენებს ინფორმაციას საფუძვლიანად ორგანიზებული და კატეგორიზებული მონაცემთა ბაზებიდან, რათა უზრუნველყოს სწრაფი და პერსონალიზებული პასუხები მომხმარებელთა ელფოსტაზე და ვებსაიტების ფორმის წარდგენის შესახებ. Leo ასევე კვალიფიცირდება და აგროვებს ქულებს მოთხოვნის ტიპის, ინდუსტრიისა და ტექნოლოგიის შესაბამისობის მიხედვით, რაც საშუალებას აძლევს ჩვენს გაყიდვების გუნდს უზრუნველყოს ტყვიის კატეგორიების შესაბამისი სამუშაო ნაკადები.

ჩვენი წარმატებული გამოცდილებით განპირობებული კორპორატიული AI ტრანსფორმაცია , ჩვენ უკვე წარმატებით გამოვიყენეთ LLM და მორგებული ML ალგორითმები ხელოვნური ინტელექტის თანამშრომლების შესაქმნელად. მაგალითად:

• ლეონარდო , Leobit-ის AI-ზე დაფუძნებული HR ასისტენტი, რომელიც პასუხობს თანამშრომლების ხშირად დასმულ კითხვებს კომპანიის კურირებული ცოდნის ბაზიდან შესაბამისი ინფორმაციის მოპოვებით.
• Leora , ჩვენი ვოკალიზებული AI გაყიდვების ასისტენტი, რომელიც იყენებს კომპანიის ცოდნის ბაზას დეტალური და პერსონალიზებული პასუხების გასაცემად პერსპექტივებზე.

Leobit-ის გუნდები აქტიურად იყენებენ ChatGPT-ს პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების დასაჩქარებლად, საუკეთესო პრაქტიკისა და მორგებული მოთხოვნების გამოყენებით ჩვენს სამუშაო პროცესზე. მიუხედავად იმისა, რომ ჩვენ ვაღიარებთ მის შეზღუდვებს, განსაკუთრებით ტექნიკურად რთულ ამოცანებს, ჩვენ ასევე ვხედავთ მის მნიშვნელოვან პოტენციალს სწრაფი და საიმედო განვითარების გასაძლიერებლად.

დასკვნები

ChatGPT წარმოადგენს მნიშვნელოვან წინსვლას AI-ზე ორიენტირებული განვითარების ინსტრუმენტების სფეროში. ჩვენ ახლახან ვაჩვენეთ მისი განხორციელების რამდენიმე მაგალითი, რომელიც შეიძლება დაეხმაროს ბიზნესს გაზარდოს პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების სიჩქარე, გააუმჯობესოს კოდის ხარისხი, შეამციროს განვითარების ღირებულება და გახადოს პროგრამული უზრუნველყოფის შენარჩუნება. გარდა ამისა, ChatGPT-ს შეუძლია გაუმკლავდეს სხვა ბიზნეს პროცესების ძალიან ფართო სპექტრს, როგორიცაა დოკუმენტების შექმნა, ინფორმაციის მიწოდება სხვადასხვა თემებზე, ტექსტების თარგმნა, რჩევები და წინადადებები ტექნიკური გამოწვევებისთვის და ა. გამოყენების შემთხვევების ეს დიდი მრავალფეროვნება მას გონივრულ არჩევანს ხდის ყველასთვის, ვისაც გაძლიერება სურს საბაჟო პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარება და აითვისეთ ავტომატიზაცია.