Kodlama için ChatGPT alternatifleri: en iyi seçimler ve iş akışları

Değerlendirme ölçütleri

Programlama için iyi bir ChatGPT alternatifi, en uzun yamayı yazan model değildir. Daha küçük ve daha güvenli bir değişikliği daha az kafa karışıklığıyla göndermene yardım eden modeldir. Kodlama işinin kalite ölçütü sıradan yazıdan farklıdır: yanıt mevcut kod tabanına uymalı, davranışı korumalı, gizli güvenlik sorunlarından kaçınmalı ve değişikliğin işe yaradığını kanıtlayacak bir yol içermelidir.

Yapay zeka kod asistanı alternatiflerini beş ölçütle değerlendirerek başla: bağlam işleme, hata ayıklama disiplini, uygulamada ölçülülük, test kalitesi ve inceleme faydası. Model; verdiğin dosyaları, teknoloji yığınını, logları ve kısıtları eksik ayrıntıları uydurmadan kullanmalıdır. Bir yeniden üretim istemeli, en küçük işe yarar değişikliği önermeli, değişikliği kanıtlayan testleri adlandırmalı ve regresyon riskini görmelidir.

Ölçüt	İyisi nasıl görünür	Uyarı işareti
Yeniden üretim	Başarısız yolu, beklenen davranışı ve gözlenen davranışı yeniden ifade eder	Belirsiz bir belirtiden hemen kod yazmaya başlar
Kapsam kontrolü	Hatayı açıklayan en küçük alanı değiştirir	Olaya karışmamış modülleri yeniden yazar
Kod tabanına uyum	Yerel kalıpları, adlandırmayı, çerçeve geleneklerini ve test stilini izler	Gerekçe göstermeden yeni bir soyutlama getirir
Test	Hataya bağlı birim, entegrasyon veya regresyon testleri önerir	Durumları adlandırmadan "test ekle" der
İnceleme	Ödünleşimleri, uç durumları ve geri alma riskini söyler	Yamayı kesin doğruymuş gibi sunar

OpenAI, Anthropic ve Google'ın resmi model belgeleri, modellerin bağlam pencereleri, araç kullanımı, çok kipli girdi ve API davranışı açısından farklılaştığını gösteriyor. Bu yetenekler önemlidir, ama gerçek bir kodlama testinin yerini tutmaz. Kendi teknoloji yığınını kullan: bir hata, bir yeniden düzenleme, bir inceleme ve bir test yazma görevi.

Senaryoya göre en iyi seçimler

Her durumda geçerli olan tek bir en iyi yapay zeka kodlama modeli yok. Bir yığın izini iyi açıklayan model, büyük bir diff'i incelemekte zayıf kalabilir. Seçimi bir yönlendirme işi gibi ele al: ilk modeli işe göre seç, risk yüksekse ikinci bir modeli inceleyici olarak kullan.

Senaryo	Neyi önceliklendirmeli	Model seçim kuralı
Başarısız bir testte hata ayıklama	Kök neden akıl yürütmesi, loglar, en küçük düzeltme	Eksik bağlamı soran ve yamayı yeniden üretime bağlayan modeli kullan
Eski kodu yeniden düzenleme	Davranışın korunması, bağımlılık farkındalığı, aşamalı geçiş	Koddan önce plan çıkaran ve her aşama için test adlandıran modeli kullan
Kod incelemesi	Regresyon riski, güvenlik, bakım kolaylığı, uç durumlar	Satır düzeyinde belirli itirazlar veren ve salt stil gürültüsünden kaçınan modeli kullan
Birim test yazma	Sınır durumları, hazırlık verileri, sahte nesneler, deterministik doğrulamalar	Her testi bir davranış iddiasına eşleyen modeli kullan
Tanımadığın kodu açıklama	Sade dille özet, çağrı akışı, veri sahipliği	Olguları tahminlerden ayıran ve tam kod yollarını gösteren modeli kullan
API entegrasyonu	Belge farkındalığı, girdi/çıktı sözleşmeleri, hata yönetimi	Sürümü, uç noktayı, kimlik doğrulamayı ve hata modlarını soran modeli kullan

ChatGPT birçok kodlama iş akışı için güçlü bir varsayılan olmayı sürdürüyor; geniş, hızlı ve bir sorunu yapılandırılmış adımlara dönüştürmekte iyi. Claude'u kod incelemesi, yeniden düzenleme planlaması, uzun bağlamlı akıl yürütme ve ödünleşim analizi için denemeye değer. Gemini'yi ise görevin uzun dosyalar, ekran görüntüleri, loglar, belgeler veya çok kipli bağlam içerdiğinde denemeye değer.

Pratik bir ekip iş akışı üç kayıtlı prompt tutmaktır: biri hata ayıklama, biri yeniden düzenleme, biri inceleme için. İş riskliyse promptu Whizi'de iki modelde yürüt ve hangi yanıtın en az varsayımı yaptığını, hangisinin sana en test edilebilir yolu verdiğini karşılaştır.

İş akışı: yeniden üret, düzelt, test et

En güvenilir yapay zeka ile hata ayıklama iş akışı basittir: önce yeniden üretim, sonra düzeltme, en sonda testler. Kötü giden yapay zeka kodlama oturumlarının çoğu ilk adımı atlar. Daha iyi bir iş akışı, modeli kanıttan akıl yürütmeye zorlar.

Adım 1: yeniden üretimi kayda geçir. Başarısız komutu, başarısız test adını, tam hata metnini, beklenen davranışı, gözlenen davranışı, ortam bilgilerini ve yolu açıklayan en küçük kod parçasını ekle. Arayüz hatalarında rotayı, kullanıcı eylemini, konsol hatasını ve ağ yanıtını ekle. API hatalarında isteği, yanıtı, durum kodunu ve logları ekle.

Adım 2: koddan önce nedenleri iste. İyi bir model olası kök nedenleri sıralamalı, aralarında öncelik kurmalı ve her birini hangi kanıtın desteklediğini söylemelidir. Bu, oturumu hayali bir yamayı önleyecek kadar yavaşlatır. Model bir nedenin neden olası olduğunu açıklayamıyorsa, daha fazla bağlam istemelidir.

Adım 3: en küçük düzeltmeyi iste. Modele ilgisiz kodu yeniden yazmamasını, açık davranışı değiştirmemesini, yeni bağımlılık eklememesini ve gerekmedikçe adları değiştirmemesini söyle. Dokunulan dosyaları, değişen fonksiyonları ve her değişikliğin neden gerektiğini iste.

Adım 4: test şart koş. Hatayı yakalayan başarısız bir test, düzeltmeden sonra geçen bir test ve en az bir uç durum iste. Riskli kodda önerilen testleri ikinci bir modele incelettir.

Bir yapay zeka asistanına bir şey yapıştırmadan önce şu hata ayıklama kontrol listesini kullan:

• Başarısız olan davranışı tam olarak adlandırabiliyorum.
• Onu yeniden üreten komutu veya eylemi biliyorum.
• İlgili logları, yığın izini, isteği veya test çıktısını elimde tutuyorum.
• Hangi davranışın değişmemesi gerektiğini biliyorum.
• Büyük olasılıkla ilgili olan dosyaları belirleyebiliyorum.
• Düzeltme için bir test veya doğrulama adımım var.
• Kodu kabul etmeden önce modelden varsayımlarını isteyeceğim.

Bu iş akışı bir yapay zeka yeniden düzenleme asistanı için de geçerlidir. "Başarısız davranış" yerine "korunacak davranış" koy. Kodu taşımadan önce aşamalı bir plan, açık arayüzler, değişmezler ve testler iste.

Prompt şablonları

Bu şablonları başlangıç noktası olarak kullan. Köşeli parantezli alanlar model adından daha önemlidir. Güçlü bağlam; ChatGPT, Claude, Gemini ve diğer kodlama asistanlarında daha güçlü yanıtlar üretir.

Hata ayıklama promptu:

Üretim kalitesinde bir kod tabanında hata ayıklamaya yardım eden kıdemli bir mühendissin. Henüz kod yazma. Önce yeniden üretimi, beklenen davranışı, gözlenen davranışı ve en olası üç kök nedeni yeniden ifade et. Nedenleri kanıta göre sıraya koy. Sonra eksik kalan bağlamı sor. Hata: [hatayı açıkla]. Komut veya kullanıcı eylemi: [yapıştır]. Hata metni/loglar: [yapıştır]. İlgili kod: [yapıştır]. Kısıtlar: [teknoloji yığını, stil, dokunulmayacak dosyalar].

En küçük düzeltme promptu:

Aşağıdaki yeniden üretime ve koda dayanarak en küçük güvenli düzeltmeyi öner. Şunları döndür: 1) kök neden, 2) değişecek dosyalar/fonksiyonlar, 3) yama taslağı, 4) değişmemesi gereken davranış, 5) düzeltmeyi kanıtlayan testler. Yeni bağımlılık ekleme ve ilgisiz kodu yeniden düzenleme. Bağlam: [yapıştır].

Kod inceleme promptu:

Bu diff'i dikkatli bir bakımcı gibi incele. Doğruluğa, regresyon riskine, güvenliğe, uç durumlara ve eksik testlere odaklan. Bakım kolaylığını etkilemediği sürece küçük stil ayrıntılarını yok say. Sorun, risk, kanıt, önerilen düzeltme ve gereken testi içeren bir tablo döndür. Diff: [yapıştır]. Ürün davranışı: [yapıştır].

Yeniden düzenleme planlama promptu:

Bu kod için aşamalı bir yeniden düzenleme planı oluştur. Hedef: [hedef]. Kısıtlar: açık davranışı koru, değişim miktarını en aza indir, mevcut kalıpları izle ve her aşamayı test edilebilir tut. Şunları döndür: bağımlılık haritası, değişmezler, aşamalar, dokunulan dosyalar, aşama başına testler, geri alma riski ve son bir inceleme kontrol listesi. Kod: [yapıştır].

Birim test promptu:

Uygulamayı değiştirmeden önce bu davranış için test durumları yaz. Test adlarını, hazırlığı, girdiyi, beklenen çıktıyı ve her testin neden önemli olduğunu döndür. Mutlu yolu, sınır durumunu, hata durumunu ve regresyon durumunu ekle. Burada gösterilen mevcut test stilini kullan: [örnek testi yapıştır]. Test edilecek kod: [yapıştır].

Whizi için model karşılaştırma promptu:

Bir kodlama iş akışı için modelleri karşılaştırıyorum. Görevi yalnızca verilen bağlamı kullanarak çöz. Eksik dosyaları varsayma. Kök nedeni, en küçük güvenli düzeltmeyi, testleri, riskleri ve soruları döndür. Yanıttan sonra güvenini 1 ile 5 arasında derecelendir ve önerini neyin değiştireceğini yaz. Görev: [yapıştır]. Bağlam: [yapıştır].

Son promptu farklı modellerde yürüt. Hangi yanıtın sana yamaya giden en temiz yolu, en ilgili testleri ve en net varsayımları verdiğini karşılaştır. Bir model en iyi yamayı yazıyor, bir diğeri en iyi incelemeyi veriyorsa iki rolü de bilinçli olarak kullan.

Kendi kodunla test et

Kodlama için ChatGPT alternatiflerini değerlendirirken kıyaslama başlıklarına veya tek seferlik görüşlere güvenme. Kendi kodunu kullan. Gerçek bir hata, gerçek bir yeniden düzenleme ve gerçek bir inceleme seç. Aynı promptu birden fazla modelde yürüt ve çıktı kalitesini kendi mühendislik kontrol listenle karşılaştır.

Whizi tam da bu karşılaştırma alışkanlığı için kuruldu. Promptu sabit tutabilir, model çıktılarını tek bir çalışma alanında karşılaştırabilir ve hangi yanıtın en güvenli olduğuna karar verebilirsin. Bu, seçimin bariz olmadığı durumlarda işe yarar: hızlı bir uygulama planı için ChatGPT, inceleme derinliği için Claude, uzun bağlamlı veya karışık girdili görevler için Gemini, özel bir iş akışı için de başka bir model.

Ekibin zaten birkaç yapay zeka kodlama aracına ödeme yapıyorsa, iş akışının maliyetini de karşılaştır. Daha geniş ChatGPT, Claude ve Gemini rehberiyle başla, ana ChatGPT alternatifleri rehberine bak, sonra planları Whizi fiyatlandırmasında karşılaştır. Hazır olduğunda Whizi hesabını oluştur ve aynı kodlama promptunu farklı modellerde yürüt.