Künstliche Intelligenz (KI) ist bei weitem die vielversprechendste Technologie der nächsten Generation, die als Beacon der Innovation steht. Ein hervorragendes Beispiel für diese Innovation ist ChatGPT, eine generative KI-Lösung, die von OpenAI entwickelt wurde, die die Online-Informationssuche vollständig innoviert und mit maßgeschneiderter Software integriert werden kann. Es kann als Chatbot für Benutzerinteraktionen, Codierungshilfe, schnelle Bereitstellung der notwendigen Informationen usw. verwendet werden. und die Verwendung von ChatGPT insbesondere zur Gewährleistung einer schnellen Softwareentwicklung beitragen kann. Generative AI Entwicklungsdienste Generative AI Entwicklungsdienste In diesem Artikel finden Sie einige Tipps und Beispiele für eine verbesserte Codierung mit Angular. Geschäftliche Vorteile der Verwendung von ChatGPT für Angular Development Eine Umfrage zeigt, dass 92% der US-basierten Entwickler bereits KI verwenden, um das Codieren zu verbessern, während 70% der Entwickler sagen, dass solche KI-Tools ihre Effizienz signifikant steigern. Schnelle Softwareentwicklung AI-Tools wie ChatGPT können schnell Boilerplate-Code und wiederverwendbare Komponenten generieren. Ein solcher Ansatz spart Entwicklern Zeit und Mühe und beschleunigt die Markteinführung der Lösung. Dies ist besonders nützlich für Projekte, bei denen Geschwindigkeit die Priorität hat, wie die Entwicklung von Prototypen, MVPs oder anderen Apps, die so schnell wie möglich eine bestimmte Nische einnehmen sollten. Verbesserte Codequalität und Kohärenz AI-Tools wie ChatGPT verwenden beste Codierungspraktiken, um gut strukturierte und optimierte Winkelcodes zu generieren. Sie können auch für automatisierte Codeprüfungen verwendet werden. Zum Beispiel kann ChatGPT helfen, Fehler zu identifizieren und zu beheben, indem es Fehlermeldungen analysiert. Es kann auch Entwicklern nützliche Tipps zur Lösung der Probleme geben. Ein solcher Ansatz reduziert die Debugging-Zeit und hilft Entwicklern dabei, den Code sauber und wartungsfähig zu halten. Die Ausgabe solcher Bemühungen ist eine stabile App, die eine konsistente und befriedigende Benutzererfahrung bietet, die für das Geschäft unerlässlich ist. Reduzierte Entwicklungskosten Wie bereits erwähnt, können KI-Tools wiederkehrende Codierungsaufgaben automatisieren, wodurch der Bedarf an umfangreicher manueller Arbeit reduziert wird.Mit einem AI-unterstützten Ansatz verbringen Entwickler weniger Zeit mit Routineaufgaben, während sie sich auf die Entwicklung komplexerer Algorithmen konzentrieren. Verbesserte Software Wartungsfähigkeit AI-Tools bieten Entwicklern viele nützliche Tipps, die sich auf die Gesamtqualität des Endprodukts auswirken. ChatGPT kann insbesondere Strategien und Leitlinien vorschlagen, die Teams helfen, gut organisierten und wartungsfähigen Code zu erzeugen. Using ChatGPT: Common Challenges and Tips for Solving Them Mit ChatGPT: Häufige Herausforderungen und Tipps zur Lösung Einige Entwickler sind eher skeptisch über den Wert der Verwendung von ChatGPT für eine verbesserte Codierung. Häufige Behauptungen umfassen schlechte Ausgabequalität, Sicherheitsbedenken und das Versagen der KI, Anfragen richtig zu verstehen, was sich auch in irreführende Ausgänge übersetzt. Schlechte Qualität der Ausgabe ChatGPT ist nicht immer in der Lage, die richtige Ausgabe zu liefern.Manchmal liefert es ineffizienten Code oder kann bestimmte Codierungsaufgaben überhaupt nicht bewältigen.Ein häufiger Grund für ein solches Problem ist die Verwendung einer kostenlosen Version von ChatGPT. Zu Beginn ist es wichtig zu verstehen, dass es Verfügbar für die Verwendung: die kostenlose Version 3.5 und die Premium-Version 4. Die kostenlose Version 3.5 hat Einschränkungen, insbesondere in der Fähigkeit, Code effektiv zu schreiben. Es ist auch wichtig zu beachten, dass Version 3.5 durch Design eingeschränkt ist und nicht die Fähigkeit hat, nach Echtzeitinformationen zu suchen oder seine Datenbank über das Jahr 2021 zu aktualisieren. Auf der anderen Seite können Benutzer für eine monatliche Gebühr von $ 20 auf Version 4 aktualisieren. Diese Premium-Version bietet erheblich verbesserte Leistung, insbesondere bei Codierungsaufgaben, und führt regelmäßig neue und nützliche Funktionen ein, um sicherzustellen, dass es mit den neuesten Entwicklungen und Benutzerbedürfnissen auf dem neuesten Stand bleibt. Zwei Hauptversionen von ChatGPT Zwei Hauptversionen von ChatGPT Eine Frage der Sicherheit Vertraulichkeit ist eine häufige Sorge, wenn es um die Verwendung von Open AI geht. Selbst ChatGPT selbst empfiehlt seinen Nutzern, private oder sensible Daten zu vermeiden. Daher ist der beste Weg, um auf der sicheren Seite zu bleiben und Compliance zu halten, vorsichtig zu sein, was Sie an ChatGPT senden. Entwickler sollten keine spezifischen Unternehmensdaten oder vertraulichen Informationen eingeben, da alles aufgezeichnet und wahrscheinlich für das nächste Versionstraining verwendet wird. Fehlendes Verständnis der Benutzeranfrage Wie bereits erwähnt, kann ChatGPT Benutzeranfragen nicht verstehen, was zu schlechten oder irreführenden Ausgängen führt. Obwohl seine Version 4 viel leistungsfähiger ist als die kostenlose Version 3.5, können Entwickler während der Verwendung immer noch einer solchen Herausforderung ausgesetzt sein. Um eine solche Herausforderung zu mildern und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu gewährleisten, sollten Benutzer grammatikalisch korrekte, vollständige Sätze schreiben, in denen alles beschrieben wird, was wichtig ist, um eine qualitativ hochwertige Antwort zu erhalten. Ein klarer Anruf ist wichtig, um eine klare Antwort zu erhalten. Es ist auch nützlich, ChatGPT mit Beispielen bereitzustellen, die der KI helfen, genau zu verstehen, was der Benutzer braucht. Als Ergebnis wird ChatGPT in der Lage sein, bestehende Beispiele mit richtigen Ergebnissen zu erweitern. Auch sollten Entwickler daran denken, dass ChatGPT beim ersten Versuch nicht so gut sein kann. Während die oben genannten Hindernisse sehr häufig sind und oft mit dem richtigen Ansatz gelöst werden können, ist es wichtig zu bedenken, dass ChatGPT nicht alle Codierungsaufgaben lösen kann und menschliche Arbeit immer noch lebenswichtig ist. Code generation prompt Code Generation schnell Lassen Sie uns einen klaren Befehl mit strengen Anweisungen schreiben, damit ChatGPT das ganze Bild versteht und uns genau das gibt, was wir brauchen. und schnell: Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln eine Shop-Website. Sie müssen den Nutzern die Möglichkeit geben, ein Konto zu erstellen, in dem sie Bestellinformationen und Zahlungsmethoden haben. Generieren Sie eine Angular 16 Version Anmeldeseite-Komponente. Verwenden Sie den reaktiven Formularansatz und fügen Sie einfache Validatoren zu jedem Feld hinzu. Überspringen Sie den gesamten Angular App-Setup-Prozess und holen Sie nur die TypeScript-Datei ab. Erklären Sie den Prozess und geben Sie nützliche Notizen. import { Component, OnInit } from '@angular/core';
import { FormBuilder, FormGroup, Validators } from '@angular/forms';

@Component({
  selector: 'app-sign-up',
  templateUrl: './sign-up.component.html', // Ensure you link the correct template URL
  styleUrls: ['./sign-up.component.css'] // Optional if you have specific styles
})
export class SignUpComponent implements OnInit {
  signUpForm: FormGroup; // This will hold our form

  constructor(private fb: FormBuilder) { } // FormBuilder is injected here

  ngOnInit(): void {
    this.initForm();
  }

  private initForm(): void {
    this.signUpForm = this.fb.group({
      username: ['', [Validators.required, Validators.minLength(5)]],
      email: ['', [Validators.required, Validators.email]],
      password: ['', [Validators.required, Validators.minLength(8)]],
      confirmPassword: ['', Validators.required]
    }, {
      validator: this.mustMatch('password', 'confirmPassword') // Custom validator for password matching
    });
  }

  // Custom validator to check if two fields match
  private mustMatch(controlName: string, matchingControlName: string) {
    return (formGroup: FormGroup) => {
      const control = formGroup.controls[controlName];
      const matchingControl = formGroup.controls[matchingControlName];

      if (matchingControl.errors && !matchingControl.errors.mustMatch) {
        // return if another validator has already found an error on the matchingControl
        return;
      }

      // Set error on matchingControl if validation fails
      if (control.value !== matchingControl.value) {
        matchingControl.setErrors({ mustMatch: true });
      } else {
        matchingControl.setErrors(null);
      }
    };
  }

  onSubmit() {
    // Here you can handle form submission
    if (this.signUpForm.valid) {
      console.log('Form Data:', this.signUpForm.value);
      // Process data or send it over to a server
    }
  }
}
 Hier erhalten wir das Beispiel eines Komponente mit allen notwendigen Methoden, Eigenschaften und Injektionen für den Start. Es enthält auch informative Kommentare zu jeder wichtigen Sache drinnen, eine Erklärung der Schritte und Notizen mit nützlichen Informationen. Angular Entwicklung Angular Entwicklung Test generation prompt based on example Test Generation prompt basierend auf Beispiel Nun möchten wir einige Einheitstests zu unserer generierten Angular Sign-up-Seite-Komponente hinzufügen. Ein Einheitstest ist eine bestimmte Möglichkeit, die Funktionalität einzelner Komponenten oder Einheiten von Code zu überprüfen. und schnell: Generieren von Einheitstests für die nächste Angular sign-up page component.Component: (Kode hier einfügen) Dieses Mal werden wir den Komponentencode einfügen, um die erforderlichen Ergebnisse zu erhalten und Chatbot-Möglichkeiten zu überprüfen, um mit Code-Beispielen zu arbeiten. 1. Setup and Basic Test Configuration import { ComponentFixture, TestBed } from '@angular/core/testing';
import { ReactiveFormsModule, FormBuilder } from '@angular/forms';
import { SignUpComponent } from './sign-up.component';

describe('SignUpComponent', () => {
  let component: SignUpComponent;
  let fixture: ComponentFixture<SignUpComponent>;

  beforeEach(async () => {
    await TestBed.configureTestingModule({
      declarations: [ SignUpComponent ],
      imports: [ ReactiveFormsModule ],
      providers: [ FormBuilder ]
    })
    .compileComponents();
  });

  beforeEach(() => {
    fixture = TestBed.createComponent(SignUpComponent);
    component = fixture.componentInstance;
    fixture.detectChanges();
  });

  it('should create', () => {
    expect(component).toBeTruthy();
  });
});	
 2. Testing Form Initialization it('form should be initialized with all fields', () => {
  expect(component.signUpForm.contains('username')).toBeTrue();
  expect(component.signUpForm.contains('email')).toBeTrue();
  expect(component.signUpForm.contains('password')).toBeTrue();
  expect(component.signUpForm.contains('confirmPassword')).toBeTrue();
});

it('should require all fields', () => {
  let username = component.signUpForm.get('username');
  let email = component.signUpForm.get('email');
  let password = component.signUpForm.get('password');
  let confirmPassword = component.signUpForm.get('confirmPassword');

  username.setValue('');
  email.setValue('');
  password.setValue('');
  confirmPassword.setValue('');

  expect(username.valid).toBeFalsy();
  expect(email.valid).toBeFalsy();
  expect(password.valid).toBeFalsy();
  expect(confirmPassword.valid).toBeFalsy();
});
 3. Testing Validators it('username should have minlength validator', () => {
  let username = component.signUpForm.get('username');
  username.setValue('abc');
  expect(username.errors['minlength']).toBeTruthy();
});

it('email field should have email format validator', () => {
  let email = component.signUpForm.get('email');
  email.setValue('test');
  expect(email.errors['email']).toBeTruthy();
});

it('password should have minlength validator', () => {
  let password = component.signUpForm.get('password');
  password.setValue('1234');
  expect(password.errors['minlength']).toBeTruthy();
});
 4. Testing Custom Validators it('should invalidate form if passwords do not match', () => {
  component.signUpForm.get('password').setValue('12345678');
  component.signUpForm.get('confirmPassword').setValue('12345679');
  expect(component.signUpForm.errors['mustMatch']).toBeTruthy();
  expect(component.signUpForm.valid).toBeFalsy();
});

it('should validate form if passwords match', () => {
  component.signUpForm.get('password').setValue('12345678');
  component.signUpForm.get('confirmPassword').setValue('12345678');
  expect(component.signUpForm.valid).toBeTruthy();
});
 5. Test Form Submission it('should not submit form if it is invalid', () => {
  component.signUpForm.get('username').setValue(''); // leave invalid
  spyOn(console, 'log');

  component.onSubmit();
  expect(console.log).not.toHaveBeenCalled();
});

it('should submit form if it is valid', () => {
  component.signUpForm.setValue({
    username: 'testuser',
    email: 'test@example.com',
    password: '12345678',
    confirmPassword: '12345678'
  });
  spyOn(console, 'log');

  component.onSubmit();
  expect(console.log).toHaveBeenCalledWith('Form Data:', component.signUpForm.value);
});
 Wir haben Einheitstests, die verschiedene Aspekte unserer Anmeldeseite abdecken, um sicherzustellen, dass das Formular initialisiert, korrekt validiert und sich während der Einreichung wie erwartet verhält. Nicht sicher, dass alles ohne Korrekturen im Code funktionieren wird, aber wir haben bereits viel Zeit gespart, indem wir den Teil des Denkens über verschiedene Szenarien überspringen und grundlegende Testkonfigurationen vorbereiten. Code refactoring prompt Code schnell wiederherstellen Stellen Sie sich vor, wir haben eine Komponente und wollen sie refactor / überprüfen, um die Codeeffizienz, Lesbarkeit oder aus irgendeinem anderen Grund zu verbessern. und schnell: Überprüfen und Refaktor der nächsten Winkelkomponente. Geben Sie Vorschläge und Empfehlungen. Komponente: (Kode hier einfügen) Als Ergebnis erhalten wir Problempunkte, Code-Beispiele und Details. @Component({
  selector: 'app-users',
  templateUrl: './users.component.html',
})
export class UsersComponent implements OnInit {
  public users: User[]; // Assuming User is a defined interface or class
  public activeUserId: number = 123; // Default ID initialized here, using a more descriptive name

  constructor() {}

  ngOnInit(): void {
    this.initializeActiveUser();
  }

  initializeActiveUser(): void {
    this.activeUserId = this.getDefaultUserId(); // Use a method to get default or specific user ID
  }

  onUserClick(userId?: number): void {
    this.activeUserId = userId || this.getDefaultUserId();
  }

  private getDefaultUserId(): number {
    return 123; // Centralized default user ID
  }
}
 Dieses System ist nicht so gut und ersetzt nicht die menschliche Code-Revision, aber es ist eine großartige Gelegenheit, um Code-Reviewer Zeit zu sparen. Our expertise in AI software development Unsere Expertise in der Softwareentwicklung Alle oben genannten Erkenntnisse sind das Ergebnis unserer umfangreichen Forschung und Experimente mit großen Sprachmodellen und anderen KI-basierten Technologien. auf der Spitze von ChatGPT. Unsere Plattform verwendet Informationen aus gründlich organisierten und kategorisierten Datenbanken, um schnelle und personalisierte Antworten auf Kunden-E-Mails und Website-Formular-Einreichungen zu liefern. Leo qualifiziert und scores Leads basierend auf Anfrage-Typ, Branche und Technologie-Match, so dass unser Verkaufsteam maßgeschneiderte Workflows für Leads-Kategorien zu gewährleisten. E-Mail Auto-Antwort Lösung E-Mail Auto-Antwort Lösung Aufgrund unserer erfolgreichen Erfahrungen in , haben wir bereits erfolgreich LLMs und benutzerdefinierte ML-Algorithmen eingesetzt, um KI-Mitarbeiter zu erstellen. Corporate AI Transformation Corporate AI Transformation ist ist ist Leonardo, Leobits KI-basierter HR-Assistent, der Antworten auf die FAQs der Mitarbeiter liefert, indem er die relevanten Informationen aus der kuratierten Wissensdatenbank des Unternehmens abruft. Leora, unser vocalisierter AI-Vertriebsassistent, der die Wissensbasis des Unternehmens nutzt, um detaillierte und personalisierte Antworten auf potenzielle Kunden zu liefern. Teams nutzen ChatGPT aktiv, um die Softwareentwicklung zu beschleunigen, Best Practices und maßgeschneiderte Anweisungen in unseren Workflow anzuwenden.Während wir seine Einschränkungen erkennen, insbesondere bei technisch komplexen Aufgaben, sehen wir auch sein erhebliches Potenzial, um eine schnelle und zuverlässige Entwicklung zu verbessern. Leobit Conclusions Schlussfolgerungen ChatGPT stellt einen bemerkenswerten Fortschritt im Bereich der AI-getriebenen Entwicklungswerkzeuge dar. Wir haben gerade mehrere Beispiele für seine Implementierung demonstriert, die einem Unternehmen helfen können, die Geschwindigkeit der Softwareentwicklung zu steigern, die Qualität des Codes zu verbessern, die Entwicklungskosten zu senken und die Software wartungsfähiger zu machen. Darüber hinaus kann ChatGPT eine sehr breite Palette anderer Business-Workflows bewältigen, z. B. Dokumente erstellen, Informationen zu verschiedenen Themen bereitstellen, Texte übersetzen, Tipps und Vorschläge für technische Herausforderungen bereitstellen usw. Insgesamt ist ChatGPT ein leistungsstarkes Werkzeug für Softwareentwickler und andere Mitarbeiter, die die Effizienz ihres Workflows verbessern möchten. Die Automatisierung umarmen. Custom Software Entwicklung Custom Software Entwicklung

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Debugging

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Debugging

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Versteht AI Angular Development? Wir setzen ChatGPT auf den Test

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