代码生成

使用语言模型生成代码是随着人工智能技术的发展日益重要的应用领域之一。这些模型能自动化复杂的编程任务，大幅提升开发者的工作效率。

例如，GitHub 的 Copilot 这类系统通过理解编程语言和用户意图，生成或修改代码。借此，开发者可以更高效地编写代码，也能获得解决复杂问题的有力支持。

用语言模型生成代码的核心，是巧妙的提示设计。提示词作为输入，指导模型执行特定任务，让模型生成契合用户需求的代码。例如，像“编写一个函数计算 Python 列表的总和”或“用 HTML 和 CSS 为响应式网站制作头部”这样的具体明确提示，可以让模型更有效地生成满足需求的代码。

假设我们实际动手编程。比如我们想通过 Slack 或即时通讯工具收到与人工智能相关的最新新闻，就可以像这样下达命令。

Prompt : 네이버에서 "인공지능"이라고 검색한 뒤, 최근 뉴스 10개를 가지고 오는 파이썬 코드를 작성해줘

从 Naver 新闻搜索结果中抓取最新 10 条新闻，与直接使用常规 RSS 源不同。Naver 新闻搜索结果页不是 RSS 格式，而是 HTML 页面。要从这类页面中提取数据，就必须用到网页爬取技术。

网页爬取可以通过在 Python 中使用 BeautifulSoup 与 requests 等库实现。下面是一个从 Naver 新闻搜索结果页抓取最新新闻的示例代码。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_latest_naver_news(query, num_articles=10):
    """
    네이버 뉴스 검색 결과에서 최신 뉴스 아이템들을 가져오는 함수.

    Args:
    query (str): 검색할 쿼리.
    num_articles (int): 가져올 뉴스 아이템의 수.

    Returns:
    list: 최신 뉴스 아이템들의 제목과 URL이 담긴 리스트.
    """
    # 네이버 뉴스 검색 URL
    url = f"https://search.naver.com/search.naver?where=news&sm=tab_jum&query={query}"

    # 페이지 내용 가져오기
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # 뉴스 아이템 추출
    news_items = soup.find_all('div', {'class': 'news_area'}, limit=num_articles)
    latest_news = []
    for item in news_items:
        title = item.find('a', {'class': 'news_tit'}).text
        link = item.find('a', {'class': 'news_tit'})['href']
        latest_news.append({'title': title, 'link': link})

    return latest_news

# 최신 10개 뉴스 아이템 가져오기
latest_news_items = get_latest_naver_news('인공지능')

# 결과 출력
for news in latest_news_items:
    print(f"제목: {news['title']}\n링크: {news['link']}\n")

实际执行后可以发现运行得不错。虽然上面的问题只是随口一问，但如果你对编程或某项服务有更多了解，就能提出更详细的问题。这样，我们也能修改或编写更高级、更复杂的代码。

因此，利用语言模型生成代码会成为开发者非常有用的工具，预计未来在软件开发领域将更加重要。具备理解编程语言和开发者意图能力的语言模型，能大幅提升代码编写的速度与质量。

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