Các kỹ sư tập trung vào việc xây dựng, sửa chữa và tối ưu hóa hệ thống. Họ quan tâm đến việc viết code sạch, giải quyết các vấn đề kỹ thuật một cách hiệu quả và giảm thiểu lỗi hoặc thời gian chết. ChatGPT có thể hỗ trợ bằng cách tạo các code snippet, giải thích những khái niệm phức tạp, xem xét logic, viết tài liệu và tăng tốc các tác vụ lặp lại để những kỹ sư có thể tập trung vào việc hoàn thành công việc chất lượng nhanh hơn.
Nghiên cứu & đánh giá chuẩn
Sử dụng ChatGPT để cung cấp các phân tích so sánh về công nghệ, công cụ và thực tiễn ngành.
Trường hợp sử dụng | Prompt |
Đánh giá các nhà cung cấp đám mây để di chuyển | Tôi là kỹ sư cơ sở hạ tầng đang đánh giá các lựa chọn di chuyển lên đám mây. Bối cảnh: Chúng tôi đang chuyển từ hạ tầng tại chỗ lên đám mây cho một hệ thống backend công nghệ tài chính. Đầu ra: So sánh AWS, GCP và Azure về khả năng mở rộng, giá cả, tuân thủ và công cụ dành cho nhà phát triển. Vui lòng kèm theo trích dẫn. |
Framework nghiên cứu cho các ứng dụng thời gian thực | Tôi đang xây dựng một công cụ cộng tác thời gian thực. Bối cảnh: Chúng tôi cần độ trễ thấp và khả năng mở rộng. Đầu ra: So sánh các nền tảng hàng đầu (ví dụ: SignalR, Socket.io, WebRTC) với trường hợp sử dụng, ưu/nhược điểm và tình hình sử dụng hiện tại của các công ty SaaS khác. Bao gồm nguồn. |
So sánh các công cụ quan sát | So sánh các công cụ quan sát hàng đầu. Bối cảnh: Chúng tôi muốn chuyển từ ghi nhật ký cơ bản sang giám sát toàn bộ ngăn xếp. Đầu ra: Tạo bảng so sánh các tính năng, giá cả, tích hợp cho Datadog, New Relic, Prometheus và OpenTelemetry. Bao gồm các nguồn. |
Phân tích xu hướng AI/ML trong lĩnh vực logistics | Tôi đang nghiên cứu việc áp dụng AI/ML vào các hệ thống logistics. Bối cảnh: Công ty chúng tôi đang xem xét tích hợp định tuyến dự đoán. Đầu ra: Tóm tắt 5 đoạn văn về các xu hướng hiện tại, nhà cung cấp và mô hình triển khai. Bao gồm trích dẫn và liên kết. |
Điều tra các biện pháp tuân thủ tốt nhất | Nghiên cứu các phương pháp hay nhất để tuân thủ GDPR/CCPA để chúng tôi có thể hỗ trợ khởi động những cuộc thảo luận với đội ngũ pháp lý. Bối cảnh: Ứng dụng của chúng tôi lưu trữ dữ liệu người dùng nhạy cảm tại EU và Hoa Kỳ. Đầu ra: Danh sách kiểm tra tuân thủ với các trích dẫn, được sắp xếp theo quy định. Bao gồm các liên kết đến tài liệu và quy định. |
Đánh giá kỹ thuật & tài liệu
Sử dụng ChatGPT để lập tài liệu kỹ thuật, đánh giá thiết kế và lập kế hoạch. Sử dụng Canvas để chỉnh sửa theo thời gian thực.
Trường hợp sử dụng | Prompt |
Xem xét tài liệu thiết kế hệ thống | Tôi đã soạn thảo tài liệu thiết kế kỹ thuật cho [chèn dự án hoặc tính năng]. Hãy xem lại để đảm bảo tính rõ ràng, tính vững chắc về mặt kiến trúc và tính đầy đủ của tài liệu. Hãy nêu bật bất kỳ điểm nào còn thiếu sót hoặc câu hỏi mà người đánh giá có thể nêu ra. |
Tài liệu về hành vi API nội bộ | Tôi cần ghi lại cách thức hoạt động của API nội bộ này cho các nhà phát triển khác. Dưới đây là code, schema và ví dụ sử dụng liên quan: [chèn tài liệu]. Tạo tài liệu rõ ràng bao gồm các điểm cuối, định dạng đầu vào/đầu ra và hành vi mong đợi. |
Bản thảo hướng dẫn dành cho kỹ sư trực ban | Tôi cần tạo một sổ tay hướng dẫn cho các kỹ sư trực hỗ trợ [chèn hệ thống]. Hãy soạn thảo một sổ tay bao gồm các phần về tổng quan hệ thống, cảnh báo thường gặp, các bước chẩn đoán và quy trình nâng cấp. |
Bản thảo hướng dẫn tuyển dụng dành cho nhân viên mới | Tôi cần viết hướng dẫn nhập môn cho các kỹ sư mới gia nhập [thêm nhóm]. Hãy tạo bản nháp với các phần dành cho những công cụ cần thiết, thiết lập quyền truy cập, tổng quan về cơ sở code và các nhiệm vụ đầu tiên. Hãy làm cho nó phù hợp để người mới tự nhập môn. |
Viết phiếu JIRA từ đặc tả kỹ thuật | Dựa trên đặc tả kỹ thuật này cho [chèn nhiệm vụ hoặc tính năng], hãy viết một phiếu JIRA bao gồm tuyên bố vấn đề, bối cảnh, mục tiêu, tiêu chí chấp nhận và ghi chú kỹ thuật để triển khai. |
Gỡ lỗi & tối ưu hóa
ChatGPT có thể giúp chẩn đoán, khắc phục sự cố và cải thiện hiệu suất cũng như độ tin cậy của hệ thống.
Trường hợp sử dụng | Prompt |
Gỡ lỗi hệ thống trong quá trình sản xuất | Một hệ thống đang hoạt động thỉnh thoảng gặp sự cố và chúng tôi đang gặp khó khăn trong việc xác định nguyên nhân gốc rễ. Dựa trên các nhật ký, số liệu và thay đổi gần đây sau đây: [chèn ngữ cảnh], hãy giúp xác định các nguyên nhân có khả năng xảy ra nhất và đề xuất những bước tiếp theo để khắc phục. |
Phân tích các điểm nghẽn về hiệu suất | Dịch vụ của chúng tôi đang gặp phải tình trạng độ trễ và hiệu suất giảm sút trong thời gian sử dụng cao điểm. Dưới đây là các số liệu, nhật ký và dấu vết liên quan: [chèn ngữ cảnh]. Hãy giúp chúng tôi xác định các điểm nghẽn và đề xuất những phương án tối ưu hóa cụ thể. |
Phân tích lỗi đường truyền dữ liệu | Một đường truyền dữ liệu quan trọng đã gặp sự cố trong lần chạy hôm qua. Dưới đây là nhật ký, xu hướng khối lượng dữ liệu và kết quả lỗi: [chèn ngữ cảnh]. Phân tích những gì có khả năng xảy ra sự cố và đưa ra khuyến nghị để ngăn ngừa tái diễn. |
Đề xuất cải tiến khả năng quan sát | Hiện tại, chúng tôi đang sử dụng [chèn công cụ] để giám sát [chèn dịch vụ]. Vui lòng xem lại thiết lập khả năng quan sát của chúng tôi và đề xuất cải tiến trên các chỉ số, ghi nhật ký, cảnh báo và bảng thông tin để cải thiện khả năng phát hiện và gỡ lỗi sự cố. |
Đưa ra các trường hợp ngoại lệ để thử nghiệm | Chúng tôi đang chuẩn bị các trường hợp kiểm thử cho [chèn tính năng/hệ thống]. Hãy suy nghĩ về các trường hợp ngoại lệ và tình huống lỗi tiềm ẩn mà kiểm thử tiêu chuẩn có thể không đề cập đến, bao gồm dữ liệu đầu vào bất thường của người dùng, thay đổi trạng thái hệ thống và những vấn đề đồng thời. |
Phân tích và báo cáo dữ liệu
ChatGPT hỗ trợ phân tích tập dữ liệu, xác định xu hướng và tạo báo cáo trực quan.
Trường hợp sử dụng | Prompt |
Xác định xu hướng trong nhật ký sử dụng sản phẩm | Phân tích file CSV này về nhật ký sử dụng sản phẩm. Bối cảnh: Chúng tôi muốn xác định xu hướng sử dụng theo thời gian và trên các phân khúc người dùng. Đầu ra: Thống kê tóm tắt + biểu đồ đường hoặc thanh làm nổi bật các xu hướng chính. |
Hình dung tỷ lệ lỗi hệ thống theo thời gian | Vẽ biểu đồ tỷ lệ lỗi theo thời gian từ tập dữ liệu này. Bối cảnh: Tập dữ liệu này chứa nhật ký ứng dụng từ tháng trước. Đầu ra: Biểu đồ chuỗi thời gian với chú thích cho các điểm đột biến lỗi và một bản diễn giải ngắn gọn. |
Phân tích kết quả kiểm tra hiệu suất | Phân tích tập hợp kết quả kiểm tra hiệu suất này. Bối cảnh: So sánh hai phiên bản dịch vụ back-end của chúng tôi. Đầu ra: Biểu đồ so sánh cạnh nhau + tóm tắt văn bản về các cải tiến hoặc hồi quy. |
Ưu tiên các lỗi dựa trên tác động | Phân tích tập dữ liệu báo cáo lỗi này. Bối cảnh: Mỗi hàng bao gồm mức độ nghiêm trọng, tần suất và người dùng bị ảnh hưởng. Đầu ra: Danh sách các lỗi hàng đầu được sắp xếp theo thứ tự ưu tiên kèm theo biểu đồ thể hiện tần suất so với mức độ nghiêm trọng. |
Tóm tắt phản hồi từ khảo sát người dùng | Tóm tắt file CSV phản hồi của người dùng này. Bối cảnh: File bao gồm xếp hạng và phản hồi dạng văn bản mở từ một khảo sát gần đây. Đầu ra: Các chủ đề chính, điểm cảm xúc và biểu đồ thể hiện phân phối xếp hạng. |
Kiến trúc hệ thống & trực quan hóa
ChatGPT có thể hỗ trợ tạo sơ đồ, lưu đồ và biểu diễn trực quan của các hệ thống và quy trình phức tạp.
Trường hợp sử dụng | Prompt |
Tạo sơ đồ thành phần | Tôi cần hình dung kiến trúc của [chèn hệ thống hoặc dịch vụ]. Tạo sơ đồ thành phần hiển thị các dịch vụ chính, luồng dữ liệu và tích hợp của bên thứ ba. Sử dụng nhãn rõ ràng và nhóm các thành phần một cách hợp lý. |
Hình dung kiến trúc hệ thống | Tạo hình ảnh kiến trúc hệ thống. Bối cảnh: Đây là một nền tảng thương mại điện tử dựa trên dịch vụ vi mô với các dịch vụ thanh toán, danh mục và hồ sơ người dùng. Đầu ra: Sơ đồ với các dịch vụ được gắn nhãn và những mũi tên luồng dữ liệu. |
Giải thích quy trình CI/CD cho các bên liên quan | Tạo một hình ảnh giải thích quy trình CI/CD của chúng tôi. Bối cảnh: Hình ảnh này dùng để trình bày cho các bên liên quan trong doanh nghiệp. Đầu ra: Sơ đồ hiển thị các bước phát triển → xây dựng → kiểm thử → triển khai với những biểu tượng cơ bản và mô tả ngắn gọn. |
Luồng dữ liệu mô hình trong đường truyền ML | Tạo hình ảnh hiển thị luồng dữ liệu trong một quy trình Machine Learning. Bối cảnh: Chúng tôi thu thập dữ liệu người dùng thô, làm sạch, huấn luyện mô hình và đưa ra dự đoán. Đầu ra: Một sơ đồ luồng dữ liệu được gắn nhãn từ dữ liệu thô đến suy luận. |
Biểu đồ chuỗi tương tác của khách hàng với thương hiệu, sản phẩm/ dịch vụ thông qua ứng dụng | Tạo biểu đồ chuỗi tương tác của khách hàng với thương hiệu, sản phẩm/ dịch vụ thông qua ứng dụng ngân hàng di động của chúng tôi. Bối cảnh: Các bước bao gồm quy trình đăng ký, liên kết tài khoản, giao dịch và hỗ trợ. Đầu ra: Sơ đồ trực quan với các bước, màn hình và điểm quyết định. |