La semana pasada, Operai dejó caer en silencio una publicación de bombas de programación en X/Twitter. Resulta que ahora puede conectar los reposos de GitHub a una investigación profunda en ChatGPT. Lo que hace que esto sea particularmente interesante es que puede poner a ChatGPT Investigación profunda para escanear el trabajo que repose para todo tipo de deliciosas pepitas de información.
GitHub es un solicitud en camino propiedad de Microsoft que posee un enorme número de proyectos de programación, tanto de código despejado como propietario. Es utilizado por equipos para coordinar y rastrear el exposición. Un repositorio de GitHub es un repositorio para un tesina determinado. Lo que la investigación profunda puede hacer ahora es despabilarse el código fuente completo para un tesina de software completo y proporcionar valencia.
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Mira, tengo que aclararme antiguamente de continuar. He probado esto. Puede producir efectivamente una revisión del código interno. Esto es muy Frío. Estoy muy contento por lo que podemos hacer que esta bestia haga por nosotros. Ais me asusta, entonces, ¿por qué quiero abrazar este?
Mi editor dice: «Eso es parte de su plan».
En serio, este es un poderoso mojo. La mayoría de mis proyectos de programación más grandes se han basado en adquisiciones de código de otros programadores. Excavar a través de su código y descifrar lo que estaban pensando en lo que estaban pensando a lo grande del código puede ser un proceso insoportable que consume mucho tiempo.
No se negociación solo de un tipo de cosas de camino para camino. Se negociación de cómo se diseña el tesina. ¿Cuáles son los diversos módulos y cómo interactúan? ¿Dónde están sus fortalezas y dónde están sus potentes gotchas? ¿Qué hace que la interfaz de agraciado funcione? ¿Qué hay que hacer para ampliar funcionalidad, eliminar la funcionalidad o reemplazar la funcionalidad?
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La investigación profunda ahora puede hacer esto con Repos de GitHub. Es casi totalmente dulce. Casi se debe a las restricciones. Cubro los primeros, antiguamente de mostrarte los aros por los que hice que esto saltara.
Según ChatGPT 4O, aquí están los límites para cada uno de los niveles de suscripción.
Las consultas de investigación profundas unificado están impulsadas por el maniquí O3. Pigo $ 20 por mes por el nivel PLUS, que obtiene las 10 consultas de investigación profunda del tipo de el que vamos a musitar por mes. Eso no es mucho para poder cavar completamente y hacer que ChatGPT deconstruya un tesina completo.
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Utilicé tres consultas unificado solo probando este artículo, y otras cuatro consultas livianas simplemente convencen a la cosa para funcionar para mí.
Entonces, es increíble. Pero el uso completo puede requerir que se actualice a la interpretación Pro de $ 200 por mes, al menos hasta que haya terminado con un examen activo de un nuevo tesina. Eso parece mucho, pero cuando pienso en la cantidad de horas que puse en cada uno de los proyectos que adquirí, doscientos dólares a un cortocircuito semanas y semanas de trabajo parece que podría implicar la pena.
Ciertamente puedo helminto impulsando mi plan para profesional durante un mes, haciendo una gran investigación de investigación profunda para el mes, archivando todas las respuestas y luego bajando al nivel de $ 20.
Prueba contra mi propio código
Si correctamente creo que uno de los mayores beneficios de esta capacidad es analizar el código de otra persona para trabajar en él, decidí que mirara uno de mis proyectos. Sentí que tendría muchas más posibilidades de ver cómo se desempeñaba si ya estuviera familiarizado con el código, le estaba pidiendo que analizara forense.
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Mi sitio privado es un complemento de seguridad freemium para WordPress que promete proteger un sitio completo con un solo clic. Lo adquirí de otro desarrollador hace diez abriles y lo he estado actualizando y expandiéndolo desde entonces. Se ejecuta en más de 20,000 sitios activos. Tres complementos adquiribles admiten mis gastos manteniendo el código central, que es sin cargo y de código despejado.
Mi primer paso fue cambiar el maniquí de idioma a O3. Y sí, GPT-O3 es más liberal que GPT-4O. La IA es sorprendente, pero la dirección de productos en términos de nombres de convenciones no lo es.
A continuación, corté y pegé el aviso directamente de la publicación X que anunció la función. Con solo 10 consultas disponibles para mí, no quería desperdiciar ningún intento de reinventar cómo desbloquear esta capacidad.
Me aseguré de hacer clic en el retoño de investigación profunda y luego el pequeño menú desplegable en el retoño. Esto me dio paso a la nueva capacidad de GitHub. Hice clic en el menú desplegable GitHub y escribí el nombre completo de mi repositorio de GitHub.
Antiguamente de este paso, tuve que dar paso a ChatGPT a mis reposos Github. Estoy trabajando en un segundo artículo que muestra cómo mover una saco de código a GitHub y ponerla a disposición de ChatGPT. Sin confiscación, para este artículo, quiero centrarme en lo que puede hacer esta nueva función de investigación profunda.
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Una vez que se seleccione el repositorio, lo verá en la parte inferior del campo de inmediato. Esto reduce el importancia de las profundas consultas de investigación a esta estructura nombrada.
Una vez que alimenté a O3 Deep Investigation el indicador X llamativo, solicitó alguna ilustración. Como originalmente especificé el repositorio de todo el tesina de mi sitio privado, quería que viera todo ese corpus de código.
Esta fue una nueva experiencia para mí. En el pasado, logré que ChatGPT examine un archivo o un monolito de código. Pero este repositorio contiene 231 archivos, aproximadamente 12,000 líneas de código PHP y mucho código de soporte. Decirle que examinara todo el repositorio significaba decirle a ChatGPT que vea todo de eso.
Y luego comenzó el proceso.
Y luego se detuvo. Obtuve esto como un mensaje de error.
Por supuestoiba a tener un mensaje de error. Chatgpt pensó que el problema podría tener sido uno de los tres problemas de paso: si yo era el propietario, poco sobre cómo estaba conectado y si el repositorio era sabido.
Una vez que confirmé que era el propietario y que el repositorio era sabido, eso fue suficiente para convencer a O3 de retornar al trabajo.
Algunos chugging y pensamiento serios fueron detrás de cuadro. Tomó Chatgpt unos 20 minutos antiguamente de que la IA estuviera relación para decirme cosas. Primero fue la revisión del repositorio. Puede ver desde la flecha verde que apunta a la mostrador de desplazamiento cuán vasto es este documento de revisión: vasto.
La revisión incluye cinco secciones principales:
- Propósito y edificación del tesina
- Módulos y componentes esencia
- Tech Stack y tecnologías primarias
- Problemas abiertos notables y próximos cambios
- Sugerencias para mejorar la calidad del código
Me alentó al conclusión de la IA de que, «en universal, mi sitio privado es un complemento correctamente arquiteccionado que hace su trabajo de modo efectiva». Como editor, me duele un poco que algunos de los cabezales de sección usen un ampers y mientras uno usó la palabra «y», pero no la mantendré contra la calidad del observación.
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El observación fue bueno. En realidad, muy correctamente. En unos 20 minutos, «obtuvo» mi sitio privado. Hizo una inmersión profunda y explicó los trabajos internos de modo clara y precisa. Es un wow definido completo.
Si desea percibir el observación completo, así como alguna discusión de configuración temprana y algunas preguntas de seguimiento, haga clic aquí. He compartido toda la sesión de investigación profunda, por lo que debería poder seguirlo si lo desea.
Investigación profunda más profunda
Como dije, encontré que el observación era impresionante. Pero quería ver cuánto podría ayudarme si efectivamente quisiera trabajar en el código. Hay dos subsistemas principales que he tenido que documentar cuidadosamente en mis notas de laboratorio para poder realizar un seguimiento.
El primero es cómo funciona la interfaz de agraciado. Reconstruí completamente el tablero de mi sitio privado de cómo funcionó cuando adquirí el complemento en el pasado. Es sobrado confuso y a menudo un poco confuso. Entonces le pedí a ChatGPT que lo profundice.
Una vez más, Deep Research hizo un gran trabajo. Produjo un observación de todo ese subsistema, se mantuvo en el camino y proporcionó información clara, integral y útil. Puede encontrar el observación completo de ChatGPT en el enlace de compartir la sesión que proporcioné anteriormente.
En segundo ocupación, quería ver si una investigación profunda podía entender y explicar cómo funciona el interrupción de paso. El interrupción de paso es la característica principal de mi sitio privado. Todavía es desplegable, lo que permite a los complementos modificar la funcionalidad de la capacidad de interrupción de paso, a menudo con protecciones y opciones de paso completamente nuevas.
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¿Podría la investigación profunda explicar la capacidad de interrupción de paso y luego explicar cómo los complementos pueden aprovecharla? Podría. Aquí hay una muestra de esa interacción.
Una vez más, la investigación profunda proporcionó un observación Spot-on. Todavía puede encontrar el observación completo de ChatGPT para esta capacidad en el enlace de compartir la sesión que proporcioné anteriormente.
Final
¿Qué significa todo? Esta es una utensilio extremadamente útil. He adquirido, actualizado y transformado mucho código en productos viables a lo grande de los abriles. Luego vendí la mayoría de esas propiedades una vez que sentí que su ciclo de vida conmigo había seguido su curso. Conveniente a que todas mis adquisiciones implicaron incorporar el código de otras personas, una utensilio como esta habría demostrado ser un enorme economía de tiempo.
Me preocupa que el divisoria de 10 cuartos sea demasiado limitante. Si correctamente $ 200 por mes podría implicar la pena el costo de esta capacidad, sigue siendo un importancia difícil, especialmente posteriormente de una adquisición. Por lo universal, lleva un año o más antiguamente de que una nueva adquisición comience a sufragar por sí misma. Pero sí espero que la estructura de precios presente cambie con el tiempo.
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Todavía tengo curiosidad por aprender cómo lo hará como un ayudante de codificación. Por ejemplo, mi sitio privado se ejecuta adentro de WordPress, en sí mismo un tesina de código despejado con un espejo en GitHub.
Puedo imaginar un momento en que, tratando de descubrir cómo explotar alguna capacidad (o evitar alguna restricción) en WordPress, podría usar una investigación profunda. Podría mirar toda la saco de código de WordPress, pedir pistas sobre cómo funcionan los componentes y proporcionar consejos sobre dónde podría despabilarse la interfaz de mi código con él funcionando como quiero.
En universal, esta es una utensilio increíble. Pero use una precaución juiciosa al incorporarlo en su flujo de trabajo. Como toda IA, es probable que se malinterpreten algunas cosas. Puede que no pueda ayudar con todo. Y tenga en cuenta que esta no es una utensilio de codificación. Es una utensilio de observación. Limite su uso para cuando desee una imagen más vasto, que luego puede usar para alentar su comprensión antiguamente y durante la codificación.
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¿Ha tenido la oportunidad de explorar las profundas capacidades de investigación de ChatGPT para los repositorios de GitHub? ¿Cómo fue tu experiencia? ¿Ves esto como una utensilio valiosa para analizar bases de código desconocidas o acelerar la incorporación? ¿Cómo te sientes acerca de los límites de uso actuales y los niveles de precios? ¿Podría hallarse usando esto regularmente en su flujo de trabajo de exposición o las limitaciones lo detienen? Háganos aprender en los comentarios a continuación.
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