写代码的最佳模型取决于具体的需求和任务。以下是一些相关要点：
需要注意的是，默认模型的训练数据截止到 2021 年，可能不了解当前事件情况。
4⃣️?Vibe Coding vs Debug Vibe Coding爆笑梗图上图：拷贝粘贴+星光彩虹+成功运行=“Vibe编程”下图：红色报错+抱头崩溃+咖啡杯堆积=“调试Vibe编程代码”JavaScript那味拿捏得死死的?[https://x.com/dotey/status/1906153415748825197](https://x.com/dotey/status/1906153415748825197)5⃣️?宝玉Q&A：不同人用同一个模型，结果却天差地别？真因：懂AI+懂内容才是真正写得好专业写作不会只用一个模型，会混合比较、取其精华Grok、Gemini、GPT各有优势，关键看你怎么用?[https://x.com/dotey/status/1906038923651887146](https://x.com/dotey/status/1906038923651887146)
附录OpenAI Playground是什么，怎么用？[heading2]六个能提高输出质量的核心提示词策略[he5.2需要做精确计算的时候：用代码、或调API Use code execution to performmore accuratecalculations or call external APIsGPTs cannot be relied upon to perform arithmetic or long calculations accurately on their own.In cases where this is needed,a model can be instructed towrite and run code instead ofmaking its own calculations.In particular,a model can be instructed to put code that ismeant to be run into a designated format such as triple backtics.A er an output is produced,the code can be extracted and run.Finally,if necessary,the output from the code execution engine(i.e.Python interpreter)can be provided as an input to themodel for the next query.Another good use case for code execution is calling external APIs.If a model is instructed in the proper use of an API,it can write code that makes use of it.Amodel can be instructed in how to use an API by providing it with documentation and/or code samples showing how to use the API.WARNING:Executing code produced by a model is not inherently safe and precautions should be taken in any application that seeks to do this.In particular,a sandboxed code execution environment is needed to limit the harm that untrusted code could cause.（这段没有逐字翻译）GPT算数有可能不靠谱。在较长的计算里，它很有可能在“打酱油”。真的需要算，最好是让它写代码去算。运行代码输出结果后，再丢回给模型继续处理。写Python代码求实数根的用例
学习如何生成或操作文本[heading2]简介[content]完成端点可以用于各种各样的任务。它提供了一个简单但功能强大的接口，可以连接到我们的任何模型。您将一些文本作为提示输入，模型将生成一个文本补全（Text completion），试图匹配您给它的任何上下文或模式。例如，如果您向API提供提示“如笛卡尔所说，我思故我在”，它将高概率返回完成“我是”。开始探索完成的最佳方式是通过我们的Playground。它只是一个文本框，您可以在其中提交提示以生成一个完成。您可以从以下示例开始：一旦您提交，您将看到类似于以下内容的内容：您看到的实际完成可能会有所不同，因为API默认情况下是非确定性的。这意味着，即使您的提示保持不变，每次调用时您可能会得到稍微不同的完成。将温度设置为0将使输出大部分确定性，但可能仍会有一小部分变化。这个简单的文本输入和输出界面意味着您可以通过提供指令或只提供一些您想让它完成的示例来“编程”模型。它的成功通常取决于任务的复杂性和您提示的质量。一个好的经验法则是想想如果您要为一个中学生写一个文字问题，让他们来解决。一个写得好的提示提供了足够的信息，让模型知道您想要什么以及它应该如何回应。本指南涵盖了一般提示设计的最佳实践和示例。要了解有关使用我们的Codex模型进行代码工作的更多信息，请访问我们的代码指南。请记住，默认模型的训练数据截止到2021年，因此它们可能不知道当前事件的情况。我们计划在未来添加更多的持续培训。