不同AI分析错误代码的差异:谁更胜一筹?谁才是最强者?结果出乎意料!

本文主要是介绍不同AI分析错误代码的差异:谁更胜一筹?谁才是最强者?结果出乎意料!,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

先祝大家新春快乐,我已经提前三天上班了~~为了年后新框架能上线运行,这几天没人打扰,能安静地冲一下代码,嘎嘎嘎。

准备

错误代码:

...
foreach($arr_config['path'] as $value_path)
{if(file_exists($value_path)){require_once $value_path.'.php';}
}
...

现在是一目了然错在哪里,但开发的时候因为脑子绕在前一个错误的里面没出来,所以一直没看出来错哪里了。。。尤其一开始我的脑子有点混乱,感觉AI尽在说车轱辘话:我当然知道是路径的错,但我不相信是路径的错。。。

测试下来大多AI都找到出错方向了,只是没切中我的痛点。给出代码的解决方案都不尽如人意,只有讯飞星火碰巧第一次就答对。

想看结果的点击右侧目录跳到最后去,中间过程太长了,慢慢看。

如果是文字方面的趣味比较,可以看看这篇《不同的AI修改同一篇文章标题》

在这里插入图片描述

国外AI

Chatgpt3.5

chatgpt找到错误原因了

第一次对话

在这里插入图片描述

第二次对话

我说他回答错了是不对的。给出的方案挺全面,针对后缀特别写了方案。
在这里插入图片描述

第三次对话

并没有给出代码解决方案。
在这里插入图片描述

Gemini(谷歌)

写得真够多的,但回答错误,好处是它提示到我错哪里了。。。,就是那个 .

虽然谷歌的方案最扯淡,但是我隐隐觉得这货有智能,它似乎在找突破口,尤其当我再次问他的时候,它回答问题时又再次提到这个 .

第一次对话

看似错大谱了,但好像它在思考。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

第二次对话

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

第三次对话

这家伙纠结于 . 让我感觉以外。
给了一次错误的代码解决方案,再给了三次正确的代码解决方案。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Claude

这个AI是我平时用的最多的~~

第一次对话

完全找错方向,有点胡说八道的味道了。
很大可能是因为之前我一直在问他一个循环内错误的情况,所以它结合了上下文来回答这次提问导致出错。
在这里插入图片描述

第二次对话

在这里插入图片描述

第三次对话

语句精炼,且给出的方案也正确。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

国产AI

文心一言3.5

目前用下来,百度AI是国产顶流。我经常会拿百度和国外的三个AI联合使用。

它提到了 file_exists()require_once() 处理的路径可能不同,而其它AI并没有明显的将两者结合对比。

第一次对话

在这里插入图片描述

第二次对话

还给出了else的语句
在这里插入图片描述

第三次对话

再次询问后没有给出代码方面解决方案。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

讯飞星火

和chatgpt一样,从 file_exists() 作为突破口,而且给出了正确的解决方案!

告诉它切入点后它竟然给了错误的答案。。。

再次询问时它又是从原来的切入点找了,给出的解决方案也是错的。

总结就是讯飞没有上下文概念。每次询问就是新的询问,并不会结合上文,所以你最好期盼它能一击命中。

第一次对话

一击命中,但之后的连续错误说明只是运气好~~
在这里插入图片描述

第二次对话

唯一一个提示了错误的位置,还是给出了错误的代码解决方案。

在这里插入图片描述

第三次对话

继续错

在这里插入图片描述

豆包

今天刚开始用,它有各种角色包,我用它查了一次历史相关的问题,回答还是蛮专业的。

第一次对话

跳开路径判断直接调用,这招坏坏的哦。
在这里插入图片描述

第二次对话

给出了正确的代码解决方案。
在这里插入图片描述

第三次对话

又回到最初~~还是用了第一次的方案,说明没有懂第二次对话的意思。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

综合分析

列表

  • 分类规则
    R1 表示第一次询问后AI能否找到正确的出错原因(首次询问);
    S1 表示第一次询问后AI能否给出正确的解决方案;
    R2 表示第二次询问后AI能否分析正确的出错原因(告知要点);
    S2 表示第二次询问后AI能否给出正确的解决方案;
    R3 表示第三次询问后AI能否找到正确的出错原因(重新再问);
    S3 表示第三次询问后AI能否给出正确地解决方案;

  • 积分规则
    R系
    1 表示原因表述正确,切中要点;
    0 表示原因表述方向对了,但没切中要点;
    -1 表示原因表述错误。
    S系
    1 表示解决方案表述正确,并给出了正确代码;
    0 表示解决方案表述正确,但没有给出代码;
    -1 表示解决方案表述正确,但代码错误;
    -2 表示解决方案表述错误,代码也错误;

名称R1S1R2S2R3S3得分备注
Chatgpt 3.50011103中规中矩,没有惊喜
Gemini-1-21110.50.5S3给了4个方案,其中有1个错的
Claude-1-211111可能因前文误导,R1S1错误,有点可惜
文心一言 3.50011103国产顶流,还是可以的
讯飞星火111-10-11唯一S1就完全正确
豆包01110-12S1、S2的代码能解决问题,但并非我要

结论

得分只是根据这一次表现所做,平时都是联合着一起用的,并不代表在代码方面的平均水平,所以我在总结一下个人感受:

  • Chatgpt 3.5 中规中矩吧,我对它信任度较高,但最近的表现感觉变懒了;
  • Gemini 话最多,但在代码方面的感觉比较差,整体感觉和别的AI不太一样,不知道是智商高、个性强还是没调教好;
  • Claude 是我用最多的,感觉它在代码方面最强,第一次的丢分很大可能是它结合之前的问题在回答;
  • 文心一言 3.5 是国产顶流,没得说,可以和三个国外拼一拼;
  • 讯飞星火 因为没有上下文概念,用的最少;
  • 豆包 我今天才用,后面多测试了再说,但是它角色多,今天问了一个历史方面的,表现还是不错的。

尽管分数不尽如人意,但我个人目前代码分析首推的还是Claude,其次是Chatgpt文心一言豆包 有待观察。

在这里插入图片描述

这篇关于不同AI分析错误代码的差异:谁更胜一筹?谁才是最强者?结果出乎意料!的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/716729

相关文章

python panda库从基础到高级操作分析

《pythonpanda库从基础到高级操作分析》本文介绍了Pandas库的核心功能,包括处理结构化数据的Series和DataFrame数据结构,数据读取、清洗、分组聚合、合并、时间序列分析及大数据... 目录1. Pandas 概述2. 基本操作:数据读取与查看3. 索引操作:精准定位数据4. Group

MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析

《MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析》在MySQL中,EXISTS和IN都用于子查询中根据另一个查询的结果来过滤主查询的记录,本文将基于工作原理、效率和应用场景进行全面对比... 目录一、基本用法详解1. IN 运算符2. EXISTS 运算符二、EXISTS 与 IN 的选择策略三、性能对比

MySQL 内存使用率常用分析语句

《MySQL内存使用率常用分析语句》用户整理了MySQL内存占用过高的分析方法,涵盖操作系统层确认及数据库层bufferpool、内存模块差值、线程状态、performance_schema性能数据... 目录一、 OS层二、 DB层1. 全局情况2. 内存占js用详情最近连续遇到mysql内存占用过高导致

深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决

《深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决》在Web服务器运维和性能优化过程中,Nginx日志是排查问题的重要依据,本文将围绕Nginx日志分析、499状态码的成因、排查方法及解决方案展开讨论... 目录前言1. Nginx日志基础1.1 Nginx日志存放位置1.2 Nginx日志格式2. 499

Spring AI使用tool Calling和MCP的示例详解

《SpringAI使用toolCalling和MCP的示例详解》SpringAI1.0.0.M6引入ToolCalling与MCP协议,提升AI与工具交互的扩展性与标准化,支持信息检索、行动执行等... 目录深入探索 Spring AI聊天接口示例Function CallingMCPSTDIOSSE结束语

Olingo分析和实践之EDM 辅助序列化器详解(最佳实践)

《Olingo分析和实践之EDM辅助序列化器详解(最佳实践)》EDM辅助序列化器是ApacheOlingoOData框架中无需完整EDM模型的智能序列化工具,通过运行时类型推断实现灵活数据转换,适用... 目录概念与定义什么是 EDM 辅助序列化器?核心概念设计目标核心特点1. EDM 信息可选2. 智能类

Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)

《Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)》ODataSpringBootService通过初始化OData实例和服务元数据,构建框架核心能力与数据模型结构,实现序列化、URI... 目录概述第一步:OData实例创建1.1 OData.newInstance() 详细分析1.1.1

Olingo分析和实践之ODataImpl详细分析(重要方法详解)

《Olingo分析和实践之ODataImpl详细分析(重要方法详解)》ODataImpl.java是ApacheOlingoOData框架的核心工厂类,负责创建序列化器、反序列化器和处理器等组件,... 目录概述主要职责类结构与继承关系核心功能分析1. 序列化器管理2. 反序列化器管理3. 处理器管理重要方

三频BE12000国补到手2549元! ROG 魔盒Pro WIFI7电竞AI路由器上架

《三频BE12000国补到手2549元!ROG魔盒ProWIFI7电竞AI路由器上架》近日,华硕带来了ROG魔盒ProWIFI7电竞AI路由器(ROGSTRIXGR7Pro),目前新... 华硕推出了ROG 魔盒Pro WIFI7电竞AI路由器(ROG STRIX GR7 Phttp://www.cppcn

SpringBoot中六种批量更新Mysql的方式效率对比分析

《SpringBoot中六种批量更新Mysql的方式效率对比分析》文章比较了MySQL大数据量批量更新的多种方法,指出REPLACEINTO和ONDUPLICATEKEY效率最高但存在数据风险,MyB... 目录效率比较测试结构数据库初始化测试数据批量修改方案第一种 for第二种 case when第三种