GIF动画渲染、让灯塔闪烁、创建航空动态图……ChatGPT代码解释器插件「不止于代码」

编辑:杜威

简介:超越编码的范畴，ChatGPT的代码解释器插件可以进一步成为数据分析师、科学家、创意写手的得力助手。

最近几个月，从OpenAI的ChatGPT开始，AI界掀起了开发智能聊天机器人的热潮。要实现的能力也是多种多样的，其中代码能力是很重要的一部分。但遗憾的是，这些聊天机器人的代码生成能力似乎总是差强人意。

如何提高聊天机器人的编码能力成为一个重要的课题。OpenAI一直在改进在ChatGPT中运行代码和使用第三方插件的能力，并于3月25日推出了代码解释器。这个插件为ChatGPT提供了一个在沙箱和防火墙执行环境下工作的Python解释器，并提供了一些临时磁盘空。

GIF动画渲染、让灯塔闪烁、创建航空动态图……ChatGPT代码解释器插件「不止于代码」现在，代码解释器插件能完成多少工作？本文将详细讨论该插件的工作原理、最佳实践、优缺点，以及如何处理定制二进制文件、上传下载、生成代码等各种任务。

代码解释器的工作原理和最佳实践

其实代码解释器的工作原理并不是很复杂。

当用户请求插件运行命令时，它将生成一个唯一的会话ID，并启动一个新的沙盒环境来执行命令。该环境包括一个Python解释器、一个有限的库和一些临时磁盘空。一旦命令被执行，插件就会分析输出，并可以在另一个函数中使用。这意味着用户可以将不同的函数串在一起完成更复杂的任务，所有这些都在ChatGPT接口中完成。

代码解释器的一个好处是，作为实验模型，可以使用Python，处理上传下载，生成代码。该插件可以用很少的库运行Python，允许用户编写自定义代码来操纵和分析数据，并基于简单的对话输入创建数据可视化，使其成为轻松处理复杂数据解释任务的优秀工具。此外，该插件可以通过定制二进制文件来扩展ChatGPT的功能。

总之，Code Interpreter可以生成和运行代码，上传和下载从CSV数据到图像的各种文件，在ChatGPT接口中评估输出。对于希望扩展其功能并创建自定义插件以满足自身需求的开发人员来说，ChatGPT无疑是一个强大的工具。

使用代码解释器时，遵循以下最佳实践可以事半功倍:

使用简单明了的命令有助于代码易于阅读和理解；运行前测试代码有助于降低代码错误的风险，确保高效运行；使用正确的库运行Python，常见的库有numpy、pandas、matplotlib。避免使用任何可能损害系统的代码，例如可能导致删除文件或访问敏感数据的代码；这个插件是为短代码片段设计的，所以它避免了长时间运行代码。

代码解释器的十大用例

如上所述，除了解释和执行代码，代码解释器还有一系列潜在的用例，包括数据处理、可视化和自动化、文件上传和下载等。

今天，Twitter用户@AngryTomtweets列出了他发现的10大代码解释器用例。

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