ChatGPT
способен сэкономить массу времени, убирая рутинные задачи, которые обычно занимаются большие команды. В условиях российской реальности, где срок горит как спички, и команды нередко состоят из одного-двух человек, помощь ИИ становится незаменимой. Я, как специалист по IT из России с многолетним опытом в веб-разработке, поделюсь с вами пошаговыми инструкциями, как эффективно использовать этот инструмент, включая примеры промптов и советы по доработке.
Первое, что нужно сделать — это определиться с версией ChatGPT. Для работы в России рекомендую использовать ChatGPT-4o через официальный сайт или API OpenAI (если вам необходимо обойти ограничения, не забудьте про VPN). После регистрации на chat.openai.com подключите подписку Plus. Всего за 20 долларов в месяц вы получите больше возможностей и улучшенную точность ответов, что критично в нашем деле. Также полезно установить расширение «ChatGPT Writer» для сред разработки, например, VS Code. Оно поможет генерировать код прямо в редакторе, экономя ваше время.
Ключ к успеху — это четкие и точные промпты. Обязательно указывайте язык программирования (будь то Python или JS), стиль оформления (например, Google или NumPy), конкретный контекст проекта и желаемый вывод. Не забывайте проверять, что вам дает ChatGPT, так как он иногда может ошибаться в edge-кейсах или использовать устаревшие API. Если ваш проект будет интегрирован с системами как 1C или Яндекс.Облако, обязательно указывайте это в своих запросах, добавляя необходимую специфику.
Начальный шаг — просто скопируйте свой код в чат. Далее добавьте интуитивно понятную инструкцию: «Ты — senior Python developer из России. Генерируй код в соответствии со стандартом PEP 8». Это повысит актуальность полученного результата примерно на 30-50% на практике.
Когда мы говорим о **генерации документации**, стартуем с docstrings для функций и классов. Вставьте код вашей функции и попросите чат: «Напиши docstring для этой функции в стиле Google, включая примеры и doctest». ChatGPT выдаст готовый текст, который вы легко вставите в свой код.
Вот простой пример: у вас есть функция сложения, и вы вводите запрос: «Напиши docstring в стиле Google для def add(a: int, b: int) -> int: return a + b. Добавь Args, Returns, Raises и doctest». Результат будет готовая строка с тестами, успешно запустимые через python -m doctest.
- Скопируйте код вашей функции в ChatGPT.
- Укажите желаемый стиль: Google (Args, Returns), NumPy (Parameters) или Sphinx (reST).
- Добавьте уточнение «с примерами использования и doctest», чтобы получить интерактивные тесты.
- Вставьте текст в вашу IDE и проверьте с помощью команды help(функция).
Что касается классов, промпт может звучать так: «Сгенерируй docstring для класса User с методами save() и load(), стиль NumPy». Это даст вам документацию с детальным описанием атрибутов и наследований, что особенно полезно для open-source проектов на GitHub, также распространённых в России.
Когда мы переходим к созданию внешней документации, например, README файлов, ChatGPT здесь также на высоте. Пример запроса: «Создай README.md для проекта калькулятора на Python: установка, примеры использования, API, вклад в проект». Обязательно указывайте структуру: актуальные значки, содержание и ссылки на GitHub Actions.
Если вам нужно создать руководство, вы можете попробовать такой промпт: «Создай tutorial по библиотеке, включая введение, установку, пять примеров с кодом и раздел по troubleshooting». На выходе вы получите документ, который сэкономит вам целый день работы техрайтера.
- Перед запросом соберите контекст: опишите ваш проект в 1-2 абзацах.
- Начните с запроса оглавления: «Напиши outline для гайда по API на FastAPI».
- Генерируйте разделы отдельно, а затем объединяйте в формате Markdown.
- Интегрируйте с инструментами, такими как MkDocs или Sphinx, для автоматической генерации HTML документации.
В крупных российских компаниях, таких как Яндекс или Сбер, наличие такой документации становится обязательным для соблюдения норм compliance. Не забудьте добавить в ваш запрос специфику: «в стиле официальной документации Яндекс.Практикума».
При понижении уровня сложности, следите за генерацией тестов, так как это настоящая находка для QA и разработки. Пример запроса: «Генерируй unit-тесты на pytest для функции add(a, b), обязательно покрой edge-кейсы: ноль, отрицательные числа и значение None». ChatGPT создаст готовый файл с тестами и проверками.
При работе с API можно использовать промпт: «Напиши тест на requests для эндпоинта /users с методом POST и мокацией ответов на Python». ChatGPT тайно учтет аутентификацию JWT, что распространено среди российских сервисов.
- Тщательно опишите функцию или эндпоинт: какие параметры у него есть, какие результаты он выдает и какие исключения могут быть.
- Укажите, с каким фреймворком следует работать: pytest, unittest или Jest для JavaScript.
- Добавьте к запросу «покрыть 90% тестами, применяя mocks и параметризацию».
- Запустите тесты и внесите правки при необходимости.
Что касается автотестов интерфейса, запрос может звучать так: «Создавай тест на Selenium для входа на сайт с использованием Python, обеспечив тестирование через WebDriverWait и проверку assert». Учитывайте, что для России важно упоминать специфические браузеры, такие как Яндекс.Браузер.
Не забывайте, что ChatGPT также может делать ревизии вашего кода: «Проанализируй этот тест и найди возможные баги и улучшения». Это может существенно повысить качество вашего тестирования.
Когда мы говорим о **интеграциях**, используйте подход chain-of-thought: «Шаг 1: опиши логику функции. Шаг 2: напиши тесты. Шаг 3: создай docstring». Если у вас большие проекты, другой подход — RAG: загружайте код по частям и работайте с ним.
Можно интегрировать ChatGPT с вашей IDE. В VS Code для этого отлично подойдёт плагин «Continue.dev», который генерирует тесты по выделенному коду. А для российских пользователей настройте его через Yandex Cloud Functions с OpenAI API — это экономно и не требует использования VPN.
- Пример промпта для ревью: «Проверь этот тест-код на соответствие best practices, безопасности и оптимизации. Нам нужны предложения по исправлению».
- Для тестовых данных: «Создай 20 тест-кейсов для формы регистрации: валидные и невалидные email, пароли и т.д.».
- При отладке используйте: «В логе ошибка X, найди причину в коде и предложи исправления».
В моём случае, когда работал над проектом на Flask, ChatGPT сгенерировал 80% тестов меньше чем за час, что позволило увеличить покрытие кода с 40% до 95%. Главное — всегда вносить изменения после проверки, чтобы результат был качественным и чтобы не ввести в заблуждение.»,
Примеры промптов могут быть следующими: , «Напиши docstring Sphinx для def process_payment(amount: float, card: str) -> bool в российском платежном API. Добавь пример с doctest и обработку конфига».
Еще один вариант: «Генерируй pytest для FastAPI эндпоинта /orders с авторизацией 1C-Enterprise, тест happy path и ошибка 422». И наконец, для README: «Создай README для Telegram-бота на aiogram: установка, развёртывание на Reg.ru VPS, примеры команд».
Однако стоит помнить об ошибках и способах их избежать. Одной из распространённых ошибок становятся галлюцинации — ChatGPT может выдумывать несуществующие методы. Рекомендуем добавить в промпт: «Используй только стандартные библиотеки Python 3.12, без сторонних пакетов». Также проверяйте все на локальной машине перед использованием.
Что касается тестирования, помните, что важно учитывать полное покрытие. Уточняйте в промптах: «включи тесты на: None, empty list, максимальные значения, символы Unicode». Для российских проектов стоит позаботиться о локализации, например: «проверка на кириллицы и рубли».
Обеспечьте безопасность: указывайте «используй env vars для секретов и избегай хардкода». И тестируйте на данных, приближенных к production.
Если вы работаете в команде, то стоит использовать общий подход к промптам, например, в Notion или Telegram-боте для совместной работы. Интеграция GitHub Copilot (на базе GPT) поможет автоматизировать процесс при создании pull request. Для QA-отделов можно проходить курс по ChatGPT на qa.guru — это прямое попадание в цель.
С такой экономией на проекте с 10 000 строк кода можно сэкономить до двух недель на документации и тестировании. Это ещё как важно для стартапов, когда речь идёт о питчах инвесторам.
Следите за нами в соцсетях. Подпишитесь на наш Telegram — https://t.me/gviskar_dev. Наш сайт — https://gviskar.com/