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GIF动画渲染、让灯塔闪烁、创建航空动态图……ChatGPT代码解释器插件「不止于

2023-05-08 机器之心来源：区块链网络

编辑：杜伟

导读：超越编码的范畴，ChatGPT 的 Code Interpreter 插件能够进一步成为数据分析师、科学家和创意作者的得力助手。

近几个月，由 OpenAI 的 ChatGPT 开始，AI 社区掀起了一股研发智能聊天机器人的热潮。想要实现的能力也多种多样，其中代码能力是重要部分。但遗憾的是，这些聊天机器人的代码生成能力似乎始终无法做到令人满意。

如何提升聊天机器人的代码能力成了重要任务。OpenAI 一直提升在 ChatGPT 中运行代码和使用第三方插件的能力，并于 3 月 25 日推出了 Code Interpreter（代码解释器）。该插件为 ChatGPT 提供了一个在沙盒、防火墙执行环境中工作的 Python 解释器，并提供了一些临时磁盘空间。

现在，Code Interpreter 插件能完成什么程度的工作呢？本文将详细探讨该插件的工作原理、最佳实践、优劣势以及如何处理自定义二进制文件、上传和下载以及生成代码等多样化任务。

Code Interpreter 的工作原理、最佳实践

其实，Code Interpreter 的工作原理不是很复杂。

当用户请求该插件运行一个命令时，它会生成唯一的会话 ID 并启动一个新的沙盒环境来执行命令。该环境包含一个 Python 解释器、有限库和一些临时磁盘空间。一旦执行完命令，该插件会分析输出并可以在另一个函数中使用。这意味着用户可以将不同的函数串在一起来完成更复杂的任务，所有一切都在 ChatGPT 界面内。

Code Interpreter 的一大优势在于作为一个实验模型，它可以使用 Python、处理上传和下载并生成代码。该插件使用很少的库就能运行 Python，允许用户编写自定义代码来操作和分析数据，并基于简单的对话输入创建数据可视化，成为轻松处理复杂数据解释任务的绝佳工具。此外该插件可以通过自定义二进制文件扩展 ChatGPT 的功能。

总之，Code Interpreter 可以生成和运行代码、上传和下载从 CSV 数据到图像的各种文件，并在 ChatGPT 界面中评估输出。对于想要扩展 ChatGPT 功能并创建自定义插件来满足自身需求的开发人员来说，它无疑是一个强大工具。

在使用 Code Interpreter 时遵循以下一些最佳实践能起到事半功倍的效果：

使用简单清晰的命令，有助于代码易读懂和理解；运行之前对代码进行测试，有助于降低代码错误风险并确保高效运行；使用正确的库来运行 Python，常用库包括 numpy、pandas 和 matplotlib；避免使用任何可能危害系统的代码，如可能导致删除文件或访问敏感数据的代码；该插件专为简短代码片段设计，因此避免长时间运行代码。

Code Interpreter 的 10 大用例

如上文所述，除了解释和执行代码之外，Code Interpreter 还具有一系列潜在的用例，包括数据处理、可视化和自动化、文件上传和下载等。

今日，推特用户 @AngryTomtweets 列举出了他所发现的 10 大 Code Interpreter 用例。