前言 目前 GitHub 上的操作幾乎都有對應的 API 可以使用,所以說白了就是讓 ChatGPT 去判斷如何呼叫使用這些功能。這篇文章紀錄如何做到讓 ChatGPT 讀取 Issue 內容、開新分支推送修改、開新的 Pull Request 給開發者。其實就是 GitHub Next 的 Copilot for Pull Requests ,但是現在就可以用 ChatGPT 提前嘗試做到這點。 避免浪費時間繼續往下看,有幾點可能要先知道: 下面的例子都是第一天收到 GitHub Plugin beta 測試的結果,整個流程還有優化的空間,寫這篇除了記錄以外另一個原因就是希望能收到一些建議。 ChatGPT 的 Browsing 和 Plugin 功能就跟自己用 LangChain 和 AutoGPT 呼叫功能一樣,差別是訂閱 Plus 等於 20 塊只會有 rate limit ,對於使用 GPT-4 來說非常划算。(以目前的速度操作 Noteable 很難用光額度) GPT-4 速度真的太慢,如果你看到前面敘述幻想能讓它自動完成工作可以先打消念頭,人類工程師還不用擔心失業。 目前這東西的能力還只能幫助非軟體專業的人處理小問題,如果你本身就會用 GitHub 也會寫程式,還是自己做會比較有效率。
5/16/2023Gmail 的轉寄設定需要先用目的地址收發驗證碼,這會讓 IFTTT 無法通過驗證。這篇範例使用 Zapier 在收到信件後使用 Python 處理內容,並轉送到 Line 群組中。
2/3/2023我覺得 Ben Thompson 上次 DALL-E 那波對 AI 的看法還是最實際。以目前 AI 的進度,可見的未來對「內容生產」的成本肯定會被壓到超級低。 基本上有八成信心,接下來幾年能活下來有競爭力的生產力工具都會要加入這些生成式 AI 來輔助。現在已經看到有產品在實驗,像是 Notion 、Adobe 不管文字還是多媒體都有。這連結是我蒐集目前有在提供這些有得沒得服務的產品,如果有在看 Hacker News 或 Product Hunt 應該也會發現越來越多。新創的小公司要達到 GPT 那種規模絕對不可能,最後就只能去跟大公司談條件買授權。 所以現在的問題是,以內容生產為工作的人未來要用甚麼辦法跟這些生成式 AI 或是甚麼鬼的 AI 共存?我自己在的軟體業算是內容生產者嗎? 講一個最近感觸超深的例子,有個大概十行 Python 就能做完的事,但是每個月大概就做一次,所以一直懶的寫都手動做。上上禮拜突發奇想,大概花五分鐘把所有需求條列出來而且特別是用繁體中文寫丟給 ChatGPT,不到五秒生出含註解大概四十行的程式碼。註解詳細到每個步驟它都用自己的話解釋為甚麼這樣做能滿足我的條件,還能叫他用指定的套件寫單元測試。過程中我還可以增加修改條件,一樣瞬間就能改完。 假如你是資深的 reviewer 現在有個 PR 送過來,你想要看這種完全符合條件、符合團隊其他人的風格、有註解、有測試、還有使用範例的文件、不用休息瞬間就能生十個版本給你挑還可能是業界裡最優化的寫法嗎?
12/13/2022Phate 2022 大綱 現金有甚麼問題? 資產、風險、報酬 買房?買股?
7/28/2022or
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