Estratégias eficientes de depuração baseadas em especialidades de modelos
Para problemas de codificação: 1) algoritmos complexos, prefira usar o Claude 3.5 (vantagem do contexto longo); 2) verificação de erros de sintaxe, corte o GPT-4o (precisão 98%); 3) otimização de desempenho, consulte o DeepSeek (bom em lógica subjacente). Dicas importantes: antes da mensagem de erro, adicione[debug]Ao usar o modo de comparação de código, as diferenças são destacadas em cores. As medições mostram que esse método reduz o tempo médio de depuração de 47 minutos para 12 minutos.
Essa resposta foi extraída do artigoT3 Chat: um assistente de bate-papo que integra vários dos principais modelos de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Soluções técnicas para lidar com as ineficiências de depuração do desenvolvedor
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