生成代码

• #generate_code: 生成一段代码，可以指定代码的语言、类型、长度、主题等。
• #write_python_code: 生成一段Python代码。
• #write_javascript_code: 生成一段JavaScript代码。
• #write_java_code: 生成一段Java代码。
• #write_c_code: 生成一段C代码。
• #write_c_sharp_code: 生成一段C# 代码。
• #write_php_code: 生成一段PHP代码。
• #write_ruby_code: 生成一段Ruby代码。

代码查询

• #find_code: 查找与给定主题相关的代码。
• #find_similar_code: 查找与给定代码相似的代码。
• #find_related_code: 查找与给定代码相关的代码。

代码翻译

• #translate_code: 将一段代码翻译成另一种语言。
• #translate_python_code_to_javascript: 将一段Python代码翻译成JavaScript。
• #translate_javascript_code_to_java: 将一段JavaScript代码翻译成Java。
• #translate_java_code_to_c: 将一段Java代码翻译成C。
• #translate_c_code_to_c_sharp: 将一段C代码翻译成C#。
• #translate_c_sharp_code_to_php: 将一段C# 代码翻译成PHP。
• #translate_php_code_to_ruby: 将一段PHP代码翻译成Ruby。

代码测试

• #test_code: 测试一段代码是否正确。
• #test_python_code: 测试一段Python代码。
• #test_javascript_code: 测试一段JavaScript代码。
• #test_java_code: 测试一段Java代码。
• #test_c_code: 测试一段C代码。
• #test_c_sharp_code: 测试一段C# 代码。
• #test_php_code: 测试一段PHP代码。
• #test_ruby_code: 测试一段Ruby代码。

以下是一些编程相关的ChatGPT指令的使用示例：

• 生成一段Python代码：

#generate_code python一个简单的函数def add(x, y):
    return x + y

• 查找与给定主题相关的代码：

#find_code机器学习

• 将一段代码翻译成另一种语言：

#translate_code python到javascript

• 测试一段代码是否正确：

#test_code python一个简单的函数def add(x, y):
    return x + y

print(add(1, 2))

ChatGPT还可以用于生成各种其他类型的编程相关文本，例如：

• 编程教程
• 编程书籍
• 编程论文
• 编程代码库
• 编程工具

用户可以通过尝试不同的指令，来探索ChatGPT在编程领域的更多可能性。

文本生成

• #generate: 生成一段文本，可以指定文本的类型、长度、主题等。
• #translate: 翻译一段文本，可以指定翻译的语言。
• #write_poem: 生成一首诗。
• #write_code: 生成一段代码。
• #write_script: 生成一段剧本。
• #write_email: 生成一封电子邮件。
• #write_letter: 生成一封信。
• #write_song: 生成一首歌曲。
• #write_story: 生成一个故事。

问题回答

• #answer: 回答一个问题。
• #summarize: 对一段文本进行概括。
• #classify: 对一段文本进行分类。
• #compare: 比较两段文本。
• #find_similar: 找到与给定文本相似的文本。
• #find_related: 找到与给定文本相关的文本。
• #find_facts: 找到关于给定主题的事实。
• #find_statistics: 找到关于给定主题的统计数据。
• #find_definitions: 找到关于给定主题的定义。

其他

• #optimize: 优化一段文本，可以指定优化的目标。
• #generate_multiple: 生成多段文本，可以指定生成的文本类型、长度、主题等。
• #prompt: 给出一个提示，ChatGPT会根据提示生成文本。
• #help: 获取帮助信息。

以下是一些常用的例子：

• 生成一段文本：

#generate一段关于人工智能的文章

• 翻译一段文本：

#translate这句话用日语说
这句话是：今天天气很好。

• 生成一首诗：

#write_poem一首关于爱情的诗

• 回答一个问题：

#answer地球的人口是多少？

• 概括一段文本：

#summarize这篇文章讲了什么？

• 比较两段文本：

#compare这两段文本有什么区别？

• 找到与给定文本相似的文本：

#find_similar这篇文章与什么文本相似？

• 找到与给定文本相关的文本：

#find_related这篇文章与什么主题相关？

• 找到关于给定主题的事实：

#find_facts关于人工智能有哪些事实？

• 找到关于给定主题的统计数据：

#find_statistics关于人工智能有哪些统计数据？

• 找到关于给定主题的定义：

#find_definitions什么是人工智能？

• 优化一段文本：

#optimize这段文本可以改成什么样子？

• 生成多段文本：

#generate_multiple生成10段关于人工智能的文章

• 给出一个提示：

#prompt写一首关于爱情的诗，要包含"你"和"我"这两个词。

• 获取帮助信息：

#help

ChatGPT还在不断开发中，其功能也在不断完善。用户可以通过尝试不同的指令，来探索ChatGPT的更多可能性。

ChatGPT对于我们价值不用多说，但我们也需要熟练掌握它，才能发挥出这款工具的最大作用,获得理想的交互体验。

今天，我们来介绍几个ChatGPT的指令参数，可以更好的指导ChatGPT的生成行为，以达到我们预期的目的。

"model"

说明："model"是用于我们指定使用哪个AI模型。

值可以是：gpt-4，gpt-3.5-turbo，text-davinci-003, text-davinci-002等等。

备注：在网页版ChatGPT中gpt4模型无法使用，因为免费版的最多只能用gpt3.5了。在套壳ChatGPT中是无法使用指令的，因为作者已经对一些指令做了预设。

比如："model"：gpt-3.5-turbo

“temperature”

说明：这个指令是控制生成的文本与提示的相似度。也就是常说的温度值。较低的值将使输出更加的接近提示。较高的值GPT会输出的更加随机有创造性。

值可以是：0-2

比如："temperature":1.5

“n"

说明：指定输出几个结果，可以供我们选择。

值可以是：大于或者等于１

比如：“n":3

“max_tokens”

说明：用于控制文本生成的最大长度。以token为单位。

值可以是：大于0——模型允许的最大值

比如："max_tokens"：2000

“top_p”

说明：用于控制GPT在预测下一单词时的单词取值范围，比如值设成0.7,GPT将在生成过程中考虑70个最有可能的单词。因此它可以控制生成结果的多样性，较小的值可以生成更加确定的文本，较大的值可以生成更多样性的结果。这个和"temperature"有着差不多的作用，建议在使用时只用其中一个就可以了。

值可以是：0-1

例如："top_p":0.7

"stop"

说明：这个是指定模型在生成过程中遇到某个特定字符或者字符串时停止。它可以更好的控制生成文本的长度和内容，更符合某些场景中的应用。

值可以是：可以是一个字符或者字符串。

比如："stop":stop

"echo"

说明：这个控制是否返回输入的提示作为输出的一部分。

值可以是：true或者false

比如："echo"：true