Scrierea de scripturi repetitive consumă timp. Folosind ChatGPT integrat în fluxul Python, poți prototipa rapid funcții, refactoriza module și documenta automat API-uri.
Configurarea mediului și definirea prompturilor-șablon
Instalează biblioteca openai și setează-ți cheia de API ca variabilă de mediu. Creează un fișier prompts.py cu șabloane pentru sarcini recurente, precum: „Scrie un test unit pentru funcția de parsare” sau „Optimizează această buclă pentru complexitate O(n log n)”. În scriptul principal, apelează modelul cu contextul complet al fișierului sursă și limitează rezultatul la secțiunea de cod.
Pentru rezultate consistente, adaugă instrucțiuni ca „returnează doar codul, fără explicații” și setează temperatura la 0,1. Dacă vrei să-l folosești drept reviewer, setează-l într-un alt call și cere-i să adnoteze liniile problematice, apoi să propună patch-uri.
Automatizarea buclei de dezvoltare și testare
Configurează un pipeline simplu cu watchdog: la fiecare salvare a unui fișier Python, scriptul trimite diff-ul către ChatGPT și aplică patch-ul dacă trece testele existente. Integrează-l cu pytest; dacă un test eșuează, cere automat explicație și refactor. Poți extinde sistemul cu GitHub Actions: pull request-urile trigger-ează revizia AI și lasă comentarii de code review.
Pentru proiecte mari, segmentează codul și rulează prompturi în paralel cu modelul batch. Astfel reduci costurile și crești rata de răspuns. La final, folosește ChatGPT ca generator de documentație: „Creează exemplu de utilizare și tabel cu parametrii pentru funcțiile publice”, transformând automat docstring-urile în Markdown sau reStructuredText gata de publicare.
