ChatGPT 向 Plus 用户开放了代码解析器（Code interpreter），与其说它是程序员的工具，不如说是为您工作的程序员，真的如此吗？
有人说 ChatGPT 的名字也很糟糕，与其说它是程序员的工具，不如说是为您工作的程序员。体验之后你会发现，只有你想不到，没有它干不了。但真的是这样吗？它没有缺点吗？
7 号 OpenAI 在官方推特上宣布，将向付费的 ChatGPT Plus 用户开放一个代码解析器功能。
它允许 ChatGPT 运行代码，并且可以选择访问您上传的文件。您可以要求 ChatGPT 分析数据、创建图表、编辑文件、执行数学运算等。
轻描淡写的，这段话在向我们透露什么信息：
- 它能运行代码
- 它可以上传文件
- 它可以分析文件中的数据、编辑文件、执行数学运算、创建图表，然后输出。
不是在开启 Plugin 的地方，那是给第三方使用的地方，这个是官方可能。打开官网，在 Settings 设置处，看到了一个新配置：
将 Code interpreter 的绿色小开关推开。
开启以后，回到主操作界面，模式选项处就多了一个新选项：
据说，ChatGPT Plus 的代码解析器功能非常强大，几乎日常工作的文件、数据集、代码都能解析。接下来开始试用它有哪些强大的功能。听说一旦我选择了插件，我就可以像往常一样与 ChatGPT 交谈。然后，它会将我的问题转化为数据，并为我提供明确的答案。
1，文件格式转化（使用 Py 代码）
宝玉将一个PDF上传，然后告诉ChatGPT：“请将这个PDF文件保存成2行2列的图片，每4页一张图片。”
然而它就真的按要求做到了。
至于怎么上传PDF，在输入框旁边有一个加号，单击就可以上传：
更为重要的是，ChatGPT 完成这一步的文件格式转换，是通过 Python 代码完成。且它所使用的 Py 代码，还可以点开查看，并下载使用。
有兴趣可以跳转过去看宝玉的推特： https://twitter.com/dotey/status/1677426953207382018
2，与人类互动，请示
更有意思的是来自另一位 ChatGPT 用户的实践，他在与 AI 互动的过程中，要求 AI 将一个 Epub 电子书转为 txt 格式。AI 在尝试转化的过程中失败了，问题在于，它失败以后，还还会向人请示：
您觉得有什么改进的建议吗？
这太让人震撼了！我不知道你意识到了什么。
以往人们批评 ChatGPT 总是强答造谣、虚幻主义，现在好了，它用实际可以运行的代码回答人类提出的具体问题，并且当在实践中遇到问题时，还会征求人类的建议，向人类寻求下一步的指示。
这不像一个员工在遇到问题时，向他的上级反映问题吗？
这就是一个真正的智能助理干的事情啊！并且是一个上知天文、下知地理，通晓各种编程语言的智能助理，而且还不睡觉，可以 24 小时干活。
对向阳乔木这个实验感兴趣，可以访问： https://chat.openai.com/share/b1659250-a557-4ae1-b275-0a0ed3636910
（这个链接是从 ChatGPT 上分享的，这种分享链接非常好，既可以保存有效的 Prompt 实践，又方便分享给他人查看。）
3，归纳、分析与总结
又有人给它上传了一个 prompts.csv 数据文件，指令要求：
“请你对 prompts.csv 文件进行分析总结，选择一些最佳图表用来展示分析结果，并给出一份编写 prompt 最佳指南。”
于量，它画出了简洁的图表：
下面这是它绘制的词云统计效果图：
是不是感觉效果还不错。
最后它还给出了分析结果。下面这是一份来自 ChatGPT 自己回答的，关于如何撰写最佳提示的最佳实践：
- 1，明确指出你需要什么：使用词汇如"want "need","help""tell"来明确地指出你需要 ChatGPT 做什么。
- 2，指定角色；像"actasa..."这样的语句可以帮助 ChatGPT 理解你希望它扮演的角色。
- 3，简洁清晰：尽量让你的提示简短而清晰，大部分的提示长度在 200 个字符以下。特定的行动：如果可能，使用具体的动词，如"use""create""design""play"等，来明确你希望 ChatGPT 执行的具体动作。
显然，它有归纳、分析与总结的能力。这些能力作为智能助理能力模型中的一部分，是很重要且很受市场欢迎的能力。
除了情感陪伴，它没有，不知道它还不会什么。哦，对了，它不会做饭，它只能给出菜谱，但并不能把食材变成佳肴。
最后补充一点关于从视频中提取音频，将转化为文本，再结合关键画面制作 PPT 的问题，它会给出分步的代码，但在第二步时，因为音频转文本是一项在线服务，需要调用谷歌或其它第三方的接口服务，所以它不能直接运行。
此外，有人说，它既然可以连网（意思指连接上了 Bing，是 Beta 功能之一），那么能不能让它直接编写攻击服务器的代码？
这是不行的。首先，这不符合它的规则；其次，它的 Py 代码运行在沙箱之中，就像浏览器中的 JS 代码一样，有诸多限制，并不是可以为所欲为的。
总结
最后总结一下：
- 1，代码解释器是一个很强大的功能，它就像人类的一个会编程的智能助理，它可比低代码强太多了，你只需要学会与它打交道的特定指令，就可以让它为你干活了；
- 2，它的名称叫“代码解释器”，但其实这是一个很糟糕的名字。你也不要看它具体有什么能力，譬如分析数据、创建图表、编辑文件、执行数学运算等，这些都是它的能力，但远远不止这些能力啊，因为它的能力就是 Python 的能力，Python 无所不为，你说它的能力是什么？只有你想不到，没有它干不了。
- 3，也不要过于迷信它，它编写的代码运行在沙箱中，它在查询信息时可以联网（查询 Bing），但它不能直接调用谷歌的在线服务，更加不能满足你的私欲，替你攻击隔壁老王的服务器。
它是一个越来越强大的工具，官方的代码解释器出来后，Github 的 Copilot 效用就降低了——但也不一定，因为与 VSCode 结合起来的 Copilot 据说更方便。但对于插件开发者来说，可以据此实现的功能也更多了。
比如，让用户上传文件，然后分析文件，然后给出分析结果。用户不会直接使用 ChatGPT，但是作为插件开发者的你会啊，你完全可以开发这样的应用不是吗？
智能时代已经到来！以前我们讲数字化，讲了许多年，许多企业在许多城市推进了许多年，勉勉强强不少中小企业开始数字化了。现在不一样了，智能时代来了，原来是数字化，现在是智能数字化，许多中小企业老板在自己的圈子里就相互推荐了。
“唉，你用了没有？”
“还没有。”
“怎么还不用？赶紧让员工用起来！” 老板们自己都卷了起来。现在是程序员不用、设计师不用、产品经理不用，为什么不用？因为隐隐约约感觉这好像是一个砸他们饭碗的东西。原来新软件新工具都是由员工提出来，向老板申请资金购买，现在是老板主动要求员工购买与使用。
关于我们如何面对 AI，还是那句话：你不能驾驭它，那么未来你将被能驾驭的人淘汰。