chatgpt能生成几种语言的代码 对ChatGPT类应用测试其辅助代码生成能力的示例

对于象这类应用，应该如何测评其辅助代码生成能力，逐条给出解释和测试示例:

1. 语义理解:这需要设计一些复杂的代码生成需求描述,检测是否真正理解需求中的语义与逻辑。例如:“设计一个能在网页上实时显示访问量的JS代码,要有增量计数和总计数两种模式。”

2. 知识广度:这需要设计涉及不同编程语言与领域的代码生成测试,判断的知识范围是否足够广泛。例如:“写一段C++代码实现二叉树中节点的前序遍历。”

3. 代码准确性:这需要设计一些实际可运行的代码生成案例,判断生成的代码是否准确无误,能达到预期的功能。例如:“编写一段代码,实现两个列表的去重合并。”

4. 交互连贯性:这需要与进行一段简短的多轮对话,判断其理解和回答是否切题流畅,能否根据上下文连续生成准确的代码。例如:“如何检查一个字符串中只含有字母和数字?编写JS代码实现。”“现在加上只能含字母的要求。”

5. 代码风格:这需要检测在不同语言与项目下生成的代码,风格、习惯与标准是否统一,是否达到该语言的惯用代码风格。例如:其代码风格是否遵循PEP8。

6. 持续学习:这需要通过时间维度检测同一个版本在一定时间内,其代码生成能力是否有提高。同时也需要检测不同版本之间在这些方面的差异。

7. 安全可靠性:这需要检测生成的代码,是否存在代码注入、溢出等安全漏洞,特别是在Web开发中。例如:其提供的用户输入验证代码是否安全。

颤抖吧，程序猿