文章主题：ChatGPT, GitHub Copilot, 开发者工具
作者: 陈立兵 (出海创业者, 原阿里云 P9)
ChatGPT 介绍
OpenAI 发布了最新的 ChatGPT 产品，官方 blog 为 ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue。 Chat 顾名思义就是以对话方式进行交互，通过对话格式 ChatGPT 可以回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求。此外对话也是有上下文支持的，这样可以更方便 AI 更准确地回答你的问题。
Twitter 上已经有非常多关于 ChatGPT 的讨论，给出的样例也非常多，Elon Musk 都发了几个关于 ChatGPT 的 tweets。基于问答生成代码就不用说啦，其他诸如帮助查找代码的 Bug、生成测试数据、帮你编写文档、写诗等，都不在话下，可以说 ChatGPT 被玩坏啦，而且完成各种花样。 个人觉得 Building A Virtual Machine inside ChatGPT 这篇文章不错， 可以非常直观地体验ChatGPT 的 Chat 交互和上下文理解能力。
ChatGPT 之程序员
👋📝ChatGPT，AI语言革命引领者！🔥🔍探索未来沟通新纪元，ChatGPT以其强大的自然语言处理技术，颠覆了我们的交流方式。💡它不仅具备超凡的智能生成能力，还能像人类一样理解和回应复杂问题，提供个性化的帮助。🌐官方网站隐藏在科技与智慧的交汇处，等待你去发现！🔍通过链接（[此处替换为保密链接]），深度探索ChatGPT的核心功能和无限可能。无需担心广告干扰，这里只有创新与知识的海洋。📚学习从现在开始，ChatGPT已准备好成为你的知识伙伴。无论你是学生、教师还是专业人士，它都能提供丰富资源和实用工具，提升你的工作效率。👩💻立即行动，拥抱这个语言新时代！只需轻轻一点，开启你的ChatGPT探索之旅。别忘了，保护隐私是首要任务哦！🔒记得关注我们，获取更多关于ChatGPT的深度解析与最新动态。💡🚀极坐标系中，点A（3，$\frac{π}{6}$）和B（4，$\frac{5π}{6}$）之间的距离是 ____．
当然，无需赘言实例与能力皆显而易见，ChatGPT的强大功能众所周知。然而，我们有必要提及其潜在的局限性——可能产生的误导或偏颇观点，这是AI技术尚无法完全避免的现实。同样，它的时间胶囊性质限制了对21年后的世界和事件即时掌握的能力，这一点用户需铭记在心。尽管如此，这些小瑕疵并未削弱其核心价值，只需合理使用，ChatGPT依然能为我们的学习与交流提供宝贵的协助。📚🔍
如果你的产品API在2022年发生了显著变化，ChatGPT可能无法提供即时或最全面的信息，比如当你寻求Java RSocket Server的示例代码时，它提供的解决方案可能会基于旧版本的API，这可能导致代码执行问题。由于某些API可能存在更新甚至移除的情况，你需要自行对这些部分进行调整。务必留意API的官方指南以确保代码兼容性和准确性。记得，持续学习和跟进技术动态是关键哦！💪📚
🌟ChatGPT无疑是全栈工程师的宝藏工具！它对各类开发语言的支持强大到令人赞叹，无论是前端还是后端，你都能轻松应对。对于熟悉多门编程语言的开发者来说，它的存在简直就是效率提升的秘密武器。无论你是寻求一站式解决方案，还是希望在技能扩展上有所突破，ChatGPT都能提供强大的支持和帮助。🚀
GitHub Copilot vs ChatGPT
🌟作为一名资深代码专家，我经常与团队成员一起探索GitHub Copilot和它背后的Code AI技术。💡无论是个人项目还是团队协作，Copilot都展现出了强大的潜力，成为编写代码的得力助手。📊相较于其他AI工具，它的适应性和精准度确实有过人之处，尤其在自动补全和逻辑推理上，让开发流程更加高效流畅。当然，每个工具都有其独特之处。📝GitHub Copilot的独特之处在于它与GitHub无缝集成，直接从代码库中学习和理解，这种无缝体验对于GitHub用户来说简直是天堂。相比之下，虽然其他AI也可能提供类似服务，但可能需要额外配置或调整以适应不同的开发环境。不过，值得注意的是，任何工具都不能完全替代人类的创新思维和问题解决能力。💡在关键决策和复杂问题面前，人的判断和经验仍然是无可替代的。因此，在使用Copilot的同时，我们也要保持批判性思考，确保代码的质量和安全性。总之，GitHub Copilot无疑为开发者世界带来了革命性的改变，优化了协作效率，值得持续关注和深入研究。📚如果你也是Copilot的使用者，不妨分享你的体验，让我们一起探讨这个AI工具的无限可能！💪
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前面我们也说道啦ChatGPT的时间限制，如果你使用到API是2022年的，那么ChatGPT可能就无能为力啦，但是GitHub不存在这个问题，它能自动学习，在你使用新的API后，GitHub就能够以新的API进行代码提示，这点上是非常好的。
相反ChatGPT是以对话聊天方式进行的，所以开发人员使用的频率可能并没有那么高，当然这个估计很快就会被解决啦，IDE中集成一些ChatGPT并不是什么大的挑战，目前集成的最大难度可能就是ChatGPT还没有提供对应的 Open API。 目前有一个ChatGPT VS Code插件，地址为 https://github.com/mpociot/chatgpt-vscode
还有一点就是收费策略，目前GitHub Copilot大概是 100美元/年，而ChatGPT是基于Token收费的，用多少付多少，个人觉得还是非常合理的，毕竟不少程序员也不是每天都在编写大量代码，GitHub Copilot也未必那么频繁，此外对于不发达地区的程序员来说，100美元/年也是一笔不小的开销。
可以说，目前GitHub Copilot对程序员来说可能更实用一些。如果是文档方面，可能ChatGPT更有优势，帮助你完善技术文档完全不在话下。
中文和英文
ChatGPT是支持中文的，所以你使用中文提问完全没有问题。但是这里有一个小问题就是OpenAI的收费策略，是基于Token的，这里我给出一个样例：
你可以看出来啦，如果你使用中文提问的话，你可能要多付3-4倍的费用，所以如果能使用英文提问的话，还是建议使用英文提问，毕竟大家都要省点钱不是嘛。
在给大家上一下ChatGPT大致的收费，我发起了37次请求(英文问答)，最后的费用为$0.00034，这个还是非常合理的，相当于10美元可以调用100万次，这个价格已经非常合理，要知道GitHub Copilot收费是10美元/月。
ChatGPT多大程度上取代Google?
不少人都在讨论这个问题，个人觉得ChatGPT也一些方面还是非常有优势的。假设你并不太懂JUnit 5，你想大致了解一下JUnit 5，那么这种基于Chat的方式还是非常有帮助的。 如你只要连续提问就可以啦，如Whats JUnit 5?, Give me an example of JUnit 5, Please list some Junit 5 extensions, Please give me an example of Junit 5 with Mockito。 但是这个也不是绝对的，如果你使用Google搜索到一篇关于JUnit 5的好的文章的话，那么阅读这篇文章获得的知识可能要比从ChatGPT中获得的知识要多。
此外还有一个问题就是，Google搜索会给你对应的出处，也就是来源站点，而在ChatGPT中，你可能并不知道这个答案是从哪里来的，是否绝对权威，这个就需要你自己判断了。
ChatGPT vs StackOverflow
估计还是有很多同学使用Google搜索好的文章，但是ChatGPT绝对会对StackOverflow有一定的影响，ChatGPT可是给你代码的，而且正确率也是非常高的，所以可能一些初学开发者会转向ChatGPT去搜索代码片段，而不是StackOverflow。
总结
Code AI迟早是要步入程序员的日常生活的，我现在的编写代码和相关的文档，基本上都是要使用到GitHub Copilot的，主要是效率的要求。 目前ChatGPT的Open API还没有开放，但是未来可能想象的空间就比较大，如帮你诊断代码(GitHub Copilot还没有改特性)，文档纠错，技术产品集成自动回复和提示等，这个想象空间还是非常大的。 你可以参考一下11 business ideas you could build on ChatGPT
当然最后一个不好的消息和各位程序员分享一下：
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