Vorwort

Code im Prompt zu schreiben ist wirklich nicht notwendig
- Endlich gibt es die Kommunikation in natürlicher Sprache
- Es geht hier nicht um natürliche Sprachprogrammierung
Programmieren sollte die Aufgabe von Programmierern bleiben
- Lasst uns einfache Menschen in Ruhe
- Programmierer sollten den Code dort schreiben, wo er hingehört
Illusionen im Prompt sind zudem schwer zu debuggen
- Es ist völlig unnötig, die Lernbelastung und -angst für Durchschnittsbürger zu erhöhen
- Es ist absolut nicht nötig, Code in den Prompt zu schreiben

1. Wie ist es, Code im Prompt zu schreiben

1.1 Ein gescheiterter Prompt als Beispiel, das zeigt, dass es völlig unnötig ist

Prompt und Ausgabe

Du bist ein Wörterkarten-Generator mit Programmierfähigkeiten. Basierend auf den Benutzereingaben für die Anzahl der Zeilen, Spalten, Jahrgangsstufen und das Datum, generiere eine Karte. Beziehe dich auf den folgenden Code zur Ausführung:

import pandas as pd
from datetime import datetime

def create_word_review_card(rows, cols, grade_level, date):
    """
    Erstelle eine Tabelle für Wörterkarten, beachte dabei, dass das direkte Ausführen dieser Funktion in einer nicht professionellen Umgebung zu unvorhergesehenen Fehlern führen kann.

    Parameter:
    rows (int): Anzahl der Zeilen in der Tabelle, bestimmt die Anzahl der Wörter auf der Karte.
    cols (int): Anzahl der Spalten in der Tabelle, bestimmt die Anzahl der Wörter auf der Karte.
    grade_level (str): Jahrgangsstufe, bestimmt das Schwierigkeitsniveau der Wörter.
    date (datetime): Aktuelles Datum, das am Ende der Tabelle angezeigt wird.

    Rückgabe:
    DataFrame: Eine Pandas DataFrame-Tabelle, die die Wörter enthält.
    """
    # Angenommene Funktion zum Abrufen von Wörtern aus dem Wortschatz
    def fetch_words(n, grade_level):
        words = [f"{grade_level}_word_{i}" for i in range(n)]
        return words

    # Abrufen der Wörter
    total_words = rows * cols
    words = fetch_words(total_words, grade_level)
    
    # Formatierung der Wortliste in eine zweidimensionale Liste
    word_matrix = [words[i * cols:(i + 1) * cols] for i in range(rows)]
    df = pd.DataFrame(word_matrix)
    
    # Eine Illusion vor der Ausgabe kann sein, dass bei einer tatsächlichen Wortanzahl im Vokabular, die geringer ist als notwendig, Fehler auftreten.
    try:
        print(df.to_string(index=False, header=False))
        print(f"Datum: {date.strftime('%Y-%m-%d')}")
    except Exception as e:
        print("Fehler aufgetreten:", e)

# Beispielverwendung, die zeigt, wie die Funktion aufgerufen wird und auf mögliche Probleme hinweist
try:
    create_word_review_card(3, 4, 'Sekundarstufe', datetime.now())
except Exception as error:
    print("Beim Versuch, den Code auszuführen, ist ein Fehler aufgetreten, was darauf hinweist, dass es möglicherweise keine gute Praxis ist, komplexen Python-Code direkt in einer nicht-Coding-Umgebung auszuführen. Fehlerdetails:", error)

Wenn du anfängst, wirst du auf die Eingabe der Zeilen-, Spaltenanzahl, Jahrgangsstufe und des Datums warten und dann die Programmierfähigkeiten nutzen, um dem Nutzer eine Tabelle zu erstellen.

Das Ergebnis zeigt auch, dass der Code ausgeführt wurde

Der Code sieht so aus:

import pandas as pd
from datetime import datetime

def create_word_review_card(rows, cols, grade_level, date):
    """
    Erstelle eine Tabelle für Wörterkarten

    Parameter:
    rows (int): Anzahl der Zeilen in der Tabelle, bestimmt die Anzahl der Wörter auf der Karte.
    cols (int): Anzahl der Spalten in der Tabelle, bestimmt die Anzahl der Wörter auf der Karte.
    grade_level (str): Jahrgangsstufe, bestimmt das Schwierigkeitsniveau der Wörter.
    date (datetime): Aktuelles Datum, das am Ende der Tabelle angezeigt wird.

    Rückgabe:
    DataFrame: Eine Pandas DataFrame-Tabelle, die die Wörter enthält.
    """
    def fetch_words(n, grade_level):
        words = [f"{grade_level}_word_{i}" for i in range(n)]
        return words

    # Abrufen der Wörter
    total_words = rows * cols
    words = fetch_words(total_words, grade_level)
    
    # Formatierung der Wortliste in eine zweidimensionale Liste
    word_matrix = [words[i * cols:(i + 1) * cols] for i in range(rows)]
    df = pd.DataFrame(word_matrix)
    
    # Ausgabe
    print(df.to_string(index=False, header=False))
    print(f"Datum: {date.strftime('%Y-%m-%d')}")

# Funktion aufrufen und mögliche Ausnahmen abfangen
try:
    create_word_review_card(3, 4, 'Grundschule', datetime.strptime('2024-03-12', '%Y-%m-%d'))
except Exception as error:
    print("Beim Versuch, den Code auszuführen, ist ein Fehler aufgetreten. Fehlerdetails:", error)

Aus diesem gescheiterten Beispiel können mehrere Punkte abgeleitet werden:

Um die Effekte einer traditionellen Programmiersprache zu erzielen, ist ein erheblicher Aufwand erforderlich
Das Debuggen und Ändern des Codes ist sehr mühsam und komplex
Es ist nicht ersichtlich, warum es notwendig sein sollte, Code in den Prompt einzubetten

Zu diesem Zeitpunkt könnte jemand sagen, dass das daran liegt, dass deine Programmierfähigkeiten einfach nicht gut genug sind…
Na ja, das ist richtig, meine Programmierfähigkeiten sind wirklich durchschnittlich.
Aber Moment mal, wenn AI so hohe Anforderungen an Programmierungsfähigkeiten stellt, ist es dann überhaupt AIGC?

Schauen wir uns an, wie der Umgang mit einfachen Variablen aussehen könnte, um zu erkennen, dass niemand überhaupt weiß, um welche Programmiersprache es sich handelt.

1.2 Wie sieht das Szenario mit eingebetteten Pseudocode aus?

Prompt und Ergebnis

"Basierend auf meinem Interesse {interests}, Budget {budget}, Reisezeitraum {travel_duration}, und Anzahl der Begleitpersonen {number_of_companions}, hilf mir bitte einen Reiseplan zu erstellen." "Interessen umfassen unter anderem {list_of_interests}." "Das Budget liegt in der Spanne von {budget_range}." "Der geplante Reisezeitraum beträgt {length_of_trip} Tage." "Ich werde mit {number_of_people} Personen reisen, deren Altersgruppe und Interessen {ages_and_interests} sind." "Bitte gib uns für jeden Tag detaillierte Vorschläge, einschließlich Restaurantempfehlungen {meal_preferences} und Unterkunftsmöglichkeiten {accommodation_preferences}."

Obwohl dieses Beispiel nicht perfekt ist, sieht es mehr wie eine Prompt-Vorlage mit Variablen aus. Es zeigt uns, dass in bestimmten Szenarien diese Methode effektiv ist. Ähnliche Fälle sind: Wenn komplexere Prompts erforderlich sind, können mehr Entscheidungsstellen und Variablen eingebaut werden, um den Interaktionsprozess detaillierter und vielfältiger zu gestalten. Hier sind komplexere Versionsbeispiele für verschiedene Szenarien:

Szenario 1: Vollständiger Speiseplan für eine gesunde Ernährung

Ursprünglicher Prompt:

"Ich habe {dietary_restrictions} und benötige für die nächsten {number_of_days} Tage einen {meal_type} Ernährungsplan."
"Meine Ernährungsbeschränkungen umfassen {specific_restrictions}."
"Täglich benötige ich {meals_per_day} Mahlzeiten."
"Jede Mahlzeit sollte nicht mehr als {calories_per_meal} Kalorien haben."
"Bitte gib für jede Mahlzeit eine Liste der Zutaten {ingredients_list}, Kochschritte {cooking_steps} und die voraussichtliche Kochzeit {cooking_time} an."

Szenario 2: Tiefgehende Bewertung von Technologieprodukten

Ursprünglicher Prompt:

"Ich ziehe in Betracht, {product_name} zu kaufen. Bitte gib mir ausführliche Informationen zu den Funktionen {detailed_features}, Nutzerbewertungen {detailed_reviews}, Preisvergleichen {price_comparison} und Kaufempfehlungen {purchase_advice}."
"Der Produktname ist {specific_product_name}."
"Ich möchte mehr über die Funktionen {list_of_features} erfahren."
"Bitte gib mindestens drei ausführliche Nutzerbewertungen {user_reviews} an."
"Vergleiche den Preis dieses Produkts mit anderen ähnlichen Produkten auf dem Markt {comparison_with_other_products}."
"Basierend auf meinen Anforderungen {my_requirements}, würdest du empfehlen, dieses Produkt zu kaufen?"

Szenario 3: Detaillierter Plan für berufliche Weiterbildung

Ursprünglicher Prompt:

"Ich möchte {subject} lernen. Basierend auf meinem Lernstil {learning_style} und meiner verfügbaren Zeit {available_time}, empfehle mir bitte geeignete Lernressourcen."
"Das Lern Thema ist {specific_subject}."
"Ich bevorzuge Lernmethoden wie {preferred_learning_methods}."
"Ich kann wöchentlich {hours_per_week} Stunden zum Lernen aufwenden."
"Berücksichtige diese Bedingungen und empfehle geeignete Online-Kurse {online_courses}, Bücher {books}, Videotutorials {video_tutorials} oder andere Ressourcen {other_resources}."

Szenario 4: Detaillierter Karriereweg für einen Berufswechsel

Ursprünglicher Prompt:

"Derzeit arbeite ich als {current_job} und habe Interesse an der Branche {industry_interest}."
"Mein aktueller Job ist {specific_current_job}."
"Die Branche, an der ich interessiert bin, ist {specific_industry_interest}."
"Ich möchte erfahren, wie ich meinen aktuellen Beruf wechseln kann, welche Skills {necessary_skills}, mögliche Positionen {potential_positions} und das erwartete Gehalt {expected_salary} benötigt werden."
"Bitte gib Informationen zum Branchenkontext {industry_background}, Karrierepfaden {career_pathway} und möglichen Herausforderungen {potential_challenges}."
"Basierend auf meiner Berufserfahrung {my_work_experience} und meinem Bildungsweg {my_educational_background}, empfehle relevante Weiterbildungsangebote oder Zertifizierungen {recommended_courses_or_certifications}."

Nehmen wir als nächstes an, dass es einfache logische Beziehungen gibt, wie würde das dann aussehen?

1.3 Einfache Pseudocode/Natursprache mit etwas logischer Struktur

Prompt und Ergebnis

Eingabe: n
Initialisierung: factorial = 1

Für i von 1 bis n folge diesen Schritten:
    factorial = factorial * i

Ausgabe: factorial

Klingt einfach genug, was passiert, wenn wir es etwas komplizierter machen?

Eingabe: sortiertes Array A, gesuchter Wert val
Setze low = 0, high = length(A) - 1

Solange low <= high, folge diesen Schritten:
    mid = (low + high) / 2
    Wenn A[mid] < val:
        low = mid + 1
    Sonst wenn A[mid] > val:
        high = mid - 1
    Sonst:
        Ausgabe: mid
        Kündige
Ausgabe: -1  // Wenn nicht gefunden

Ich habe ihm nicht gesagt, dass ich nach 99 suche. Es hat einfach selbst angefangen zu suchen…

Die oben genannten Beispiele sind stark wissenschaftlich geprägt und haben wenig mit unserem täglichen Leben zu tun.

Dieses Beispiel wurde mit ChatGPT 3.5 erstellt. Ob es tatsächlich Berechnungen durchgeführt hat, ist fraglich, aber das hindert uns nicht daran, weiter zu forschen. Da die meisten Menschen sich nicht mit komplexen und ständig sich ändernden Programmiersprachen auseinandersetzen müssen, wäre es besser, sich diesen Gedanken zu ersparen. Das Kernproblem ist, dass die oben genannte natürliche Sprache und der Pseudocode schwer verständlich sind. Wenn der Prompt komplex wird, kann die Situation in einer Produktionsumgebung äußerst unangenehm werden:

Ergebnisse sind unkontrollierbar
- Das Beispiel oben hat bereits ein Illusionsproblem
Prozesse sind unkontrollierbar
- Wie bei einem 8000 Zeilen langen SQL-Speicherprozess
- Wer auch immer ein System-Update durchführt, hat Angst, die Dinge zu beeinflussen

Es scheint, dass der größte Prompt auch auf https://github.com/JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor zu finden ist.

2. Was ist natürliche Sprachprogrammierung?

Nach der Einführung von Prompts gab es viel Aufregung in den Nachrichten dank der Werbemaßnahmen von Anbietern großer Modelle wie OpenAI. Prompt wurde fälschlicherweise als neue Programmiersprache interpretiert, die, wenn man sie beherrscht, in der Lage ist, eine ganze Armee von AIGC zu steuern. Malen, Schreiben, Filmemacher… alles wird damit zu einem Kinderspiel! So einfach!!
Die einzige Frage ist:

Ich kann es momentan noch nicht
Aber ich glaube, es muss wirklich einfach sein.
Dennoch kann ich es momentan nicht.

Was also ist natürliche Sprachprogrammierung, was denkt Jensen Huang, wenn er sagt, man soll nicht mehr programmieren lernen?

Das Problem kann zurückverfolgt werden… schon sehr lange her…

Lass mich darauf nicht eingehen; kurz gesagt, wir wollen, dass der Computer uns hilft, Probleme zu lösen, finden es aber schwierig. Einige Wissenschaftler haben begonnen, sich mit der Computerverarbeitung zu beschäftigen und nach und nach Methoden zur Problemlösung zu entwickeln.

Wissenschaftler haben entdeckt, dass einige natürliche Phänomene als mathematische Probleme abstrahiert werden können. Zum Beispiel das Hühner-und-Hasen-Problem, das mit Gleichungen gelöst wird.

Im Lauf der Zeit haben Mathematiker immer abstraktere Probleme formuliert, wodurch sie mehr mathematische Werkzeuge entwickelten. Diese Dinge sind mit menschlicher Berechnung nicht mehr machbar, daher entstanden Computer und Programmiersprachen. Die meisten von uns lernen Programmiersprachen in einem entsprechenden Prozess: die Datenarten kennenlernen, lernen, was if/else ist, was for-Schleifen sind usw.

Dies sind die Methoden, die Computer zur Problemlösung verwenden: Probleme abzuleiten, sie zu vereinfachen und gleichzeitig deren Masse an Abweichungen zu begrenzen. Der Vorteil ist offensichtlich: Unsere Probleme konvergieren, die Mittel zur Problemlösung konvergieren auch. Offensichtlich gibt es auch Herausforderungen, einige Probleme lassen sich nicht gut konvergieren und benötigen daher Abweichungen.

Deshalb gab es Überlegungen, ob es möglich sei, keine Programmiersprache nötig zu haben. Aktuell scheint es, als wäre es angesichts der Komplexität der Probleme sogar einfacher, programmieren zu lernen! So wie ich keine Ahnung von PS habe und nur die Grundlagen eines Malprogramms und einfachen Online-Tools kenne, aber wenn ich ein komplexes Bild bearbeiten müsste, wäre ich am Ende besser beraten, etwas über PS zu lernen! Das Paradoxon des Problems lautet: Wie bewerten wir Ergebnisse, die wir mit natürlicher Sprachprogrammierung erzielen? Wir haben in einer natürlichen Sprache programmiert; wie beurteile ich, ob es unsinnige Antworten gibt?

Es ist bekannt, dass große Sprachmodelle praktisch immer ein Spiel mit Wortassoziationen spielen. Daher

1+1=2

ist nicht das Ergebnis einer Berechnung, sondern weil es Trainingsmaterial gab, das eine solche Antwort produziert hat. Um dies zu verbessern, hat OpenAI im letzten Jahr den Code Interpreter eingeführt, der uns, den Programmierlaien, Hoffnung gibt.

3. Was kann der Code-Interpreter tun?

Kurz gesagt, man kann den Code-Interpreter als Sandkasten betrachten, in dem OpenAI auf der vorhandenen großen Modellbasis eine Python-Umgebung zum Ausführen implementiert hat. Er versteht Kontext und Intention, generiert selbst Code, führt ihn aus und fasst die Ergebnisse für uns zusammen.

Wir können uns das so vorstellen, als würden wir jemandem helfen, eine Funktion zu erfüllen, indem wir ihm den Bedarf mitteilen und er die Aufgabe erledigt. Komplexere Prinzipien und Überlegungen werden auf die Unterseite verschoben. Man kann sagen, dass es die meisten Dinge tun kann, die auch Python erledigt, und wir schauen uns einige typische Szenarien an.

Die folgenden vier beschriebenen Szenarien sind allesamt in der Lage, dies mit professionellen Werkzeugen zu machen, bieten jedoch diesen Szenarien neue Optionen und Versuchsmöglichkeiten. Wie als das mobile Internet aufkam, gab es auch einige Diskussionen. Langsam wurde ein Gleichgewicht erreicht, viele Aufgaben erfordern nicht mehr das Öffnen so spezialisierter Werkzeuge.

Manchmal ist es merkwürdig, ihm 10 Mal beim Ausführen zuzuschauen und am Ende, dass er letztendlich versagt hat. Vor kurzer Zeit wollte ich, dass er die Zusammenfassung von TickTick analysiert. Er hat über 10 Mal versagt.

Insgesamt ist es sehr geeignet, um damit Erkundungen zu machen.

Wie aktiviert man es? In GPTs gibt es eine Option, die man aktivieren kann, und dann erhalten die GPTs diese Fähigkeit. In meinen Gesprächen mit GPT4 sage ich ihm momentan, dass es seine Python-Fähigkeiten oder die Fähigkeit zur Ausführung von Code nutzen soll und verschwende nicht viel Zeit:

Aus den obigen Interaktionen lässt sich die Einfachheit des gesamten Prozesses erkennen.

3.1 Datenanalyse und Visualisierung

Hier könnte man sogar erst einmal nicht einmal unsere Anforderungen schildern und einfach eine CSV- oder Excel-Datei übergeben, und dann würde er direkt analysieren und einige geeignete Diagramme finden. Wenn uns das nicht passt, können wir noch näher beschreiben.

In modernen Unternehmen und Forschungseinrichtungen ist Datenanalyse und Visualisierung eine Schlüsselressource, um Trends und Muster in Daten zu erkennen. Das Plugin des Code-Interpreters von ChatGPT hat diesen Prozess erheblich vereinfacht, indem es leistungsstarke Datenwissenschafts-Bibliotheken wie Pandas und Matplotlib unterstützt. Benutzer können direkt durch natürliche Sprache Anfragen an ChatGPT stellen, um Datenoperationen durchzuführen und Grafiken zu erstellen, was die Datenanalyse direkter und benutzerfreundlicher macht.

Ein Marktanalytiker könnte beispielsweise Produkteverkaufsdaten analysieren und die Verkaufsleistungen in verschiedenen Regionen anzeigen müssen. Über den Code-Interpreter kann er einfach ChatGPT anweisen, eine CSV-Datei mit Verkaufsdaten zu lesen, Pandas zu verwenden, um den Gesamtumsatz jeder Region zu berechnen, und anschließend Matplotlib zu verwenden, um ein Balkendiagramm zu erstellen. Der gesamte Prozess erfordert kein Verfassen komplizierter Codes, sondern lediglich eine einfache Beschreibung der Datenanalyseaufgabe und der Visualisierungsanforderungen.

Darüber hinaus ermöglicht die leistungsstarke Funktionalität des Code-Interpreters eine einfache Durchführung von Zeitreihenanalysen, Vorhersagemodellierung und komplexen statistischen Tests. Ein Umweltwissenschaftler, der die Temperaturveränderungen der letzten zehn Jahre analysieren möchte, könnte durch den Code-Interpreter seinen Datensatz laden, Glättungs- oder Regressionsmodelle anwenden und schnell Grafiken zur Darstellung von Trends generieren.

Was Diagramme betrifft, bieten tägliche Analysen in Excel bereits eine breite Palette, und viele professionelle Werkzeuge sind ebenfalls vorhanden. Für uns Durchschnittsmenschen gilt: Eine der Stärken von ChatGPT ist es, neue Perspektiven und Interpretationen zu bieten. Beispielsweise:

Es gibt ein Problem: Wenn das Diagramm in Mandarin wäre, könnte es sein, dass die Schriftart nicht richtig angezeigt wird. Bisher gibt es dafür noch keine Lösung.

3.2 Flexibilität bei der Datei-Umwandlung

Aktuell scheint diese Methode nicht besonders gut zu funktionieren, aber es ist dennoch einen Versuch wert. Ich habe versucht, eine mp4-Datei in mp3 umzuwandeln. Wie viel Bedeutung diese Umwandlung hat? Naja, nicht viel, besser als nichts. Es ist ähnlich wie beim Entfernen des Hintergrunds eines Bildes.

Die Umwandlung von Dateiformaten ist eine häufige Anforderung in vielen professionellen Bereichen, besonders wenn es darum geht, mit einer großen Anzahl von Dokumenten und Multimedia-Dateien zu arbeiten. Der Code-Interpreter bietet durch die Vereinfachung des Datei-Umwandlungsprozesses enorme Annehmlichkeiten. In Wissenschaft, Engineering oder sogar im alltäglichen Geschäftsverkehr ist die Fähigkeit, Dateiformate schnell und präzise zu ändern, ein Schlüssel zur Effizienz.

Durch die Integration von Python-Bibliotheken wie Pandas kann der Code-Interpreter problemlos beispielsweise eine Umwandlung von CSV-Dateien in Excel-Dateien und umgekehrt durchführen. Dies ist eine enorme Erleichterung für Nutzer, die Daten zwischen verschiedenen Softwareplattformen migrieren und nutzen müssen. Ein Finanzanalyst muss möglicherweise einen Finanzbericht von Excel ins CSV-Format umwandeln, um ihn weiter zu verarbeiten. Mit dem Code-Interpreter lässt sich diese Aufgabe einfach mit einer kurzen Anweisung erledigen.

Bei der Bildbearbeitung kann der Code-Interpreter die Python-Bibliothek PIL (Pillow) verwenden, um zwischen verschiedenen Bildformaten zu konvertieren, wie von JPEG nach PNG. Dies ist besonders wichtig in der Bildbearbeitung, Webdesign und Druckbranche. Designer oder Fotografen können mit dem Code-Interpreter schnell ihre Bildformate anpassen, um unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden.

Insgesamt ist die Anwendung des Code-Interpreters weitreichend und leistungsstark: Von einfachen Dateiformatkonvertierungen bis zu komplexer Datenanalyse und Visualisierung wird dessen Nützlichkeit und Innovationskraft in der modernen Technik deutlich. Diese Funktionen steigern nicht nur die Effizienz der Arbeit, sondern ermöglichen es auch nicht-technischen Anwendern, Aufgaben leichter zu bewältigen, die zuvor Fachkenntnisse erforderten. Mit fortschreitender Technologie und zunehmenden Nutzerbedürfnissen wird der Code-Interpreter voraussichtlich in noch mehr Bereichen seinen einzigartigen Wert entfalten.

3.3 Code-Entwicklung und Prototyping

Der Code-Interpreter bietet eine revolutionäre Werkzeugsammlung für Softwareentwicklung und Prototyping, da Entwicklern dadurch ermöglicht wird, Code-Schnipsel schnell zu iterieren und zu testen. Durch die Bereitstellung eines sofortigen Feedbacks und einer Ausführungsumgebung ermöglicht der Code-Interpreter Entwicklern, Algorithmen und Funktionen in Echtzeit zu verifizieren, was den Entwicklungszyklus erheblich verkürzt und die Effizienz steigert. Dies ist besonders nützlich in der Anfangsphase der Entwicklung, wenn die Überprüfung von Konzepten oder das Testen neuer Ideen erforderlich ist. Es können sofortige Ergebnisse erzielt werden, um die Wartezeit für Kompilierung und Ausführung im traditionellen Entwicklungsprozess zu umgehen.

Entwickler können beispielsweise den Code-Interpreter verwenden, um schnell einen Prototypen eines Web-Scraping-Skripts zu erstellen, verschiedene Parser-Strategien zu testen oder zu überprüfen, ob Datenintegrationsprozesse wie gewünscht funktionieren. Durch einfache Befehle kann der Code-Interpreter Skripte sofort ausführen, die Ergebnisse anzeigen und Debug-Informationen bereitstellen, sodass Entwickler sofort Probleme erkennen und Anpassungen vornehmen können.

Lade Webseiteninhalt: Verwende die requests-Bibliothek, um HTML-Inhalte von einer Ziel-Website zu erhalten.
HTML-Parsing: Verwende Bibliotheken wie BeautifulSoup, um HTML zu parsen und die benötigten Daten zu extrahieren.
Datenverarbeitung: Bereinige und formatiere die extrahierten Daten für die anschließende Analyse oder Speicherung.
Ergebnisse darstellen: Drucke oder visualisiere die Daten, um die Genauigkeit der Scraping-Ergebnisse zu bestätigen.

import requests

def get_weather_info(location, date):
    # API-Aufruf zur Abfrage von Wetterinformationen
    response = requests.get(f"https://weather-api.com/data/{location}/{date}")

    if response.status_code == 200:
        # Parse und gib die Wetterdaten zurück
        weather_data = response.json()
        return weather_data
    else:
        return None

# Testen des API-Aufrufs im Code-Interpreter
location = "New York"
date = "2024-01-31"
weather_info = get_weather_info(location, date)
print("Wetterinformationen für New York am 31.01.2024:", weather_info)

In diesem Zusammenhang kann der Code-Interpreter uns bei Tests und Verifizierungen helfen und im Vergleich dazu müssen wir kein ganzes Projekt starten, um das zu initialisieren. Natürlich müssen wir das letztlich auch tun, aber es spart tatsächlich Zeit.

Darüber hinaus unterstützt der Code-Interpreter eine Vielzahl von Bibliotheken und Modulen, was bedeutet, dass Entwickler die neuesten Entwicklungstools und Sprachmerkmale nutzen können, wie beispielsweise TensorFlow oder PyTorch für schnelle Prototypentwicklung von Maschinenlernmodellen. Dies beschleunigt nicht nur die Erkundung neuer Technologien, sondern bietet Entwicklern auch eine sichere Experimentierumgebung, in der sie neue Werkzeuge ausprobieren und lernen können, ohne befürchten zu müssen, bestehende Entwicklungsumgebungen zu beschädigen.

3.4 Lösung komplexer mathematischer Probleme

Der Code-Interpreter ist nicht nur ein leistungsstarkes Werkzeug für Programmierung und Softwareentwicklung, sondern auch ein effektiver Assistent zur Lösung komplexer mathematischer Probleme. Durch die Integration wissenschaftlicher Bibliotheken wie Numpy und Scipy kann der Code-Interpreter ein breites Spektrum von mathematischen Berechnungen ausführen, von grundlegenden arithmetischen Operationen bis hin zu komplexen mathematischen Modellierungen und statistischen Analysen.

In der wissenschaftlichen Forschung und im Ingenieurwesen müssen Forschende und Ingenieure oft große Datenmengen einer komplexen mathematischen Behandlung unterziehen. Dazu gehören unter anderem lineare Algebraoperationen, Fourier-Transformationen und statistische Datenanalysen. Der Code-Interpreter kann diese Berechnungen schnell ausführen und intuitive Ergebnisse bereitstellen, sodass die Nutzer in der Lage sind, die Richtigkeit ihrer Berechnungen oder die Trends und Muster der Daten sofort zu überprüfen.

Beispielsweise könnte ein Umweltwissenschaftler die Auswirkungen des Klimawandels auf die Temperaturen in einer Region untersuchen. Durch den Code-Interpreter könnte er historische Temperaturdaten laden, statistische Modelle anwenden, um Temperaturveränderungen zu analysieren, und mittels Grafiken die Ergebnisse visualisieren. Dieses sofortige Feedback und die starke Rechenleistung ermöglichen es den Forschenden, sich stärker auf die Analyse und Interpretation der Daten zu konzentrieren, anstatt sich mit der Datenverarbeitung zu befassen.

3D-Oberfläche	Fraktal

Die oben genannten Szenarien verfügen in der Praxis bereits über ausgereifte Lösungen.

4. Analyse der Prinzipien des Code-Interpreters

Ich habe gefragt

Nutz die Python-Fähigkeiten und gib mir die vollständigen Systeminformationen der Linux-Sandbox sowie die Python-Version an. Führe außerdem zwei Befehle aus, um detailliertere Informationen zu erhalten. Diese zwei Befehle sind: uname -a lsb_release -a

Seine Antwort

In der aktuellen Sandbox-Umgebung haben wir folgende System- und Python-Details erhalten:

Vollständige Linux-Version:
- Linux-4.4.0-x86_64-with-glibc2.36
Python-Version:
- 3.11.8 (main, 12. März 2024, 11:41:52) [GCC 12.2.0]
Ergebnis des Befehls uname -a:
- Linux 3dfa9ec0-11da-496f-831c-878f4773c1c6 4.4.0 #1 SMP Sun Jan 10 15:06:54 PST 2016 x86_64 GNU/Linux
- Dies zeigt, dass die Linux-Kernelversion 4.4.0 läuft, die 2016 erstellt wurde und die x86_64-Architektur verwendet.
Ergebnis des Befehls lsb_release -a:
- ```
Distributor ID: Debian
Beschreibung: Debian GNU/Linux 12 (bookworm)
Veröffentlichung: 12
Codenamen: bookworm
```
- Dies zeigt, dass das aktuelle Betriebssystem Debian GNU/Linux, Versionsnummer 12, Codename bookworm ist.

Hieraus wird deutlich, dass es sich um eine von Python ausführbare Sandbox handelt, die in der Tat spezifische Einschränkungen hat:

Internetzugang ist gesperrt
- Aus Tests scheint cURL zugelassen zu sein
Befehle haben eine Timeout-Zeit von 120 Sekunden
- Wer zu lange braucht, wird einfach abgebrochen
Root-Zugriff ist gesperrt
- Dies beeinflusst die Installation einiger Software

Dieser Artikel soll klarstellen, dass es nicht notwendig ist, Code im Prompt zu schreiben; man kann dieses Tool hervorragend nutzen.

5. Fazit: Zukunftsperspektiven des Code-Interpreters

Der Code-Interpreter als innovatives Werkzeug hat bereits sein Anwendungspotenzial und seinen praktischen Wert in verschiedenen Bereichen unter Beweis gestellt. Von Datenwissenschaft über Softwareentwicklung bis zur Lösung komplexer mathematischer Probleme und dem schnellen Prototyping hat der Code-Interpreter nicht nur die Arbeitseffizienz gesteigert, sondern auch der Forschung und Entwicklung eine unvergleichliche Flexibilität und Schnelligkeit verliehen. Wenn wir in die Zukunft blicken, können wir erwarten, dass der Code-Interpreter mit fortschrittlicheren Funktionen wie tiefgreifenden Machine-Learning-Integrationen, automatisierter Testgenerierung und Cloud-Zusammenarbeit ausgestattet wird. All dies wird dazu beitragen, seinen Anwendungsbereich weiter zu erweitern und seinen Einfluss in der modernen Technologie zu vertiefen.