Чем ChatGPT может быть полезен для 1С-ника
«Хайпа много, а толку мало. Нужны хорошие примеры, кейсы» — так можно резюмировать слова модератора секции, когда мы обсуждали мою заявку на конференцию «Анализ и управление в ИТ-проектах». Мой доклад про ChatGPT решили не брать. Есть, говорят, негативный опыт с подобными темами. Ладно, попробуем податься на осенний Tech Event Инфостарта.
Вообще, темой ИИ я увлекаюсь со студенчества. Но с ChatGPT плотно экспериментирую только с начала этого года. В сети много статей, где показывают впечатляющие примеры применения ChatGPT. Однако революции в каких-либо областях, в том числе и в работе 1С-ников, пока не случилось. Тем не менее, есть весьма полезные варианты использования. Вот задачи, решать которые я теперь начинаю с запуска ChatGPT:
1. Вникание в логику кода. 1С-ники редко документируют свою разработку. Я в том числе. 🙂 Поэтому при решении задач часто лезешь в код и разбираешься, как он работает (и в свой код тоже). Это довольно трудоемкое занятие. И ChatGPT может тут сэкономить силы. Предоставляем модели код модуля и просим:
– описать модуль в целом, выделив главные методы,
– определить, какие есть связи с другими объектами конфигурации 1С,
– разъяснить подробно работу отдельных методов и т.д.
2. Исправление ошибок в коде и запросах. Мало кто любит этим заниматься. Особенно если ошибка где-то среди нескольких сотен, а то и тысяч строк кода.
Чем языковая модель может тут помочь? Опять же предоставляем модели код, описываем проблему, и просим предположить, в чем может быть причина, или дать варианты исправления. Сама она ошибку вряд ли исправит. Но может подкинуть идеи — на что обратить внимание в первую очередь.
3. Поиск решения сложных задач. Еще не так давно считалось, что нестандартный подход и креативность — это только про человека, никакой ИИ ему не конкурент. Думаю, в этом уже пора начинать сомневаться. 🙂 ChatGPT может быть полезным собеседником при продумывании задачи. Определяешь роль модели, описываешь задачу в целом, проблемный вопрос — и просишь предложить идеи решения. Можно поделиться своими соображениями и попросить их покритиковать. Даже если ничего толкового модель не предложит, все равно такой диалог стимулирует творческую работу и помогает генерировать новые идеи.
Сознательно умолчу про применение ChatGPT для генерации кода. Об этом много пишут. У меня тоже есть опыт привлечения нейросети как помощника в разработке. Но это отдельная тема, о ней — в другой раз.
Отмечу, что бесплатная GPT-3.5 гораздо менее полезна, чем доступная по подписке (или через API) GPT-4.** Но! Буквально на днях OpenAI выпустили GPT-4 omni**, которая доступна бесплатно, как и GPT-3.5. Я ее уже затестил, действительно впечатляет. Работает значительно быстрее GPT-4, при этом результат на уровне этой модели.
Готов рассказать о своем опыте подробнее. Если интересно, ставьте положительные реакции к этому посту — запишу видео, расскажу про свои изыскания, покажу примеры, наработки.
Делитесь, используете языковые модели в работе? Если да, то как?
#кейсы