我是一名数据工程师,目前我被分配了一项任务,以重构过时的代码并纠正出现的任何错误。但是,我无法理解在现有代码库中编写的代码。此外,从事此代码库工作的开发人员没有提供任何文档。因此,我询问是否有一种可行的方法将整个代码基转换为一个广泛的文本文档。随后,我想利用ChatGPT将代码基转换成一个全面的文档(非常长的文本,其中包含文件夹结构树和src中的代码),我可以使用它来嵌入。我不需要对代码进行深入的解释;相反,我正在寻求更抽象层次的理解,例如特定文件的用途、特定文件夹的功能等等。
发布于 2023-03-27 08:51:54
当然,很多人都这么做过。
您也可以要求它添加注释或尝试查找bug。
只要考虑到LLMs是众所周知的产生胡扯,所以解释可能仅仅是捏造和生成的代码可能不起作用(以明显或微妙的方式)。
我自己已经尝试过chatGPT来生成代码,但是我不得不迭代几次,直到它开始工作为止。我建议您准备一些单元测试和集成测试,以确保一切都像以前一样正常工作,chatGPT建议的更改。
考虑到LLM可以用作上下文的文本/代码的数量并不大,因此您可能需要多次询问代码库的不同部分。
可能还有一些隐私问题,因为你基本上是在把公司的源代码发送给第三方,这是很多雇主都不愿意接受的。
https://datascience.stackexchange.com/questions/120504
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