כדי לבנות את עוזר הקידוד שלך באמצעות ממשק ה-API של ChatGPT ו-Python, פעל לפי השלבים הבאים:

1. הגדר את מפתח ה-API שלך כמשתנה סביבה.
2. התקן את הספרייה של OpenAI וייבא אותה בראש הקוד שלך.
3. צור רשימה ריקה של הודעות, המייצגת את היסטוריית השיחה. כל הודעה היא מילון עם שני מאפיינים: role ו-content.
4. הוסף הודעת מערכת לרשימת היסטוריית השיחה, המספקת הוראות שקטות לעוזר.
5. הגדר לולאה שאוספת הודעות חדשות מהמשתמש באמצעות input().
6. בנה מילון הודעה חדש עם קלט המשתמש והוסף אותו לרשימת היסטוריית השיחה.
7. בצע שיחת API ל-OpenAI לנקודת הקצה של השלמת השיחה, ועבור את דגם (GPT-3.5-turbo) ואת היסטוריית השיחה.
8. חלץ את תוכן התשובה של העוזר מתגובת ה-API ואחסן אותה במשתנה.
9. הדפס את תשובת העוזר, תוך הוספת כמה שורות חדשות בתחילה ובסוף.
10. בנה מילון הודעה חדש עם תשובת העוזר והוסף אותו לרשימת היסטוריית השיחה.
11. חזור על התהליך, ואפשר למשתמש להמשיך לאזור עם עוזר הקידוד.

הגדרה זו מספקת עוזר קידוד פשוט אך עצמתי שניתן להפעיל לצד הקוד שלך ב-VS Code, מאפשר לך לקבל תשובות והבהרות על הקוד שלך ישירות בסביבת הפיתוח שלך.

כדי להגדיר את הסביבה ולייבא את הספריות הנדרשות, פעל לפי השלבים הבאים:

1. הגדר את מפתח ה-API של OpenAI כמשתנה סביבה. זה מבטיח שמפתח ה-API שלך נשמר בבטחה ולא נחשף בקוד שלך.

2. התקן את הספרייה openai באמצעות pip:

   pip install openai
   

3. ייבא את הספרייה openai בראש הקוד שלך:

   import openai
   

בשלבים אלה, הצלחת להגדיר את הסביבה ולייבא את הספרייה הנדרשת כדי להתקשר עם ממשק ה-API של ChatGPT.

כדי להפעיל את היסטוריית השיחה, תחילה נצור רשימה ריקה בשם `messages`. רשימה זו תאחסן את היסטוריית השיחה בין המשתמש לעוזר ה-AI.

כל הודעה בהיסטוריית השיחה מיוצגת כמילון עם שני מפתחות: `role` ו-`content`. המפתח `role` מציין את מקור ההודעה, `"system"` עבור הוראות מערכת או `"user"` עבור קלט משתמש. המפתח `content` אוחסן בו הטקסט של ההודעה בפועל.

אנו מתחילים על ידי הוספת הודעת "system" לרשימת `messages`. הודעה זו משמשת כהוראה שקטה לעוזר ה-AI, המספקת הקשר או הנחיות לשיחה.

```python
messages = []
system_message = {
    "role": "system",
    "content": "You are a helpful coding assistant."
}
messages.append(system_message)

לאחר שהיסטוריית השיחה הופעלה, אנו יכולים כעת לעבור ללולאה העיקרית של התוכנית, שבה המשתמש יכול לאזור עם עוזר ה-AI.

כדי לאסוף קלט משתמש ולבנות הודעות, אנו נפעל לפי השלבים הבאים:

1. צור רשימה ריקה לאחסון היסטוריית השיחה.
2. בנה הודעת "system" כהודעה הראשונה בהיסטוריית השיחה. הודעה זו מספקת הוראות שקטות לעוזר.
3. הגדר לולאה שתרוץ לנצח.
4. בתוך הלולאה, אסוף הודעה חדשה מהמשתמש באמצעות הפונקציה input().
5. בנה מילון הודעה חדש עם קלט המשתמש, תוך הגדרת ה-"role" ל-"user".
6. הוסף את הודעת המשתמש החדשה לרשימת היסטוריית השיחה.

תהליך זה מאפשר לנו לבנות את ההקשר של השיחה, אשר יועבר לממשק ה-API של OpenAI כאשר נבצע את השיחה כדי לייצר תגובה.

כדי להתקשר עם ממשק ה-API של ChatGPT ולקבל את התשובה, נפעל לפי השלבים הבאים:

1. הגדר את מפתח ה-API של OpenAI כמשתנה סביבה.
2. התקן את הספרייה של OpenAI וייבא אותה בראש הקוד.
3. צור רשימה ריקה לאחסון היסטוריית השיחה, כאשר כל הודעה מיוצגת כמילון עם מפתחות role ו-content.
4. הוסף הודעת "system" להיסטוריית השיחה, המספקת הוראות שקטות לעוזר.
5. הגדר לולאה שאוספת באופן רציף קלט משתמש ומוסיפה אותו להיסטוריית השיחה כהודעת "user".
6. בצע שיחת API לנקודת הקצה של השלמת ChatGPT, ועבור את היסטוריית השיחה כקלט.
7. חלץ את תוכן תשובת העוזר מתגובת ה-API ואחסן אותה במשתנה.
8. הדפס את תשובת העוזר, תוך הוספת כמה שורות חדשות לקריאות טובה יותר.
9. בנה הודעה חדשה של "assistant" עם תוכן התשובה והוסף אותה להיסטוריית השיחה.
10. חזור על התהליך, ואפשר למשתמש להמשיך לאזור עם עוזר הקידוד.

כדי להציג את תשובת העוזר ולעדכן את היסטוריית השיחה, אנו נפעל לפי השלבים הבאים:

1. אחזר את תוכן תשובת העוזר מהשיחת ה-API:
   ```python
   reply = response.choices[0].message.content

2. הדפס את תשובת העוזר עם קצת עיצוב:

   print("\n\n" + reply + "\n\n")
   

3. בנה מילון הודעה חדש עבור תשובת העוזר:

   assistant_message = {
       "role": "assistant",
       "content": reply
   }
   

4. הוסף את הודעת העוזר להיסטוריית השיחה:

   messages.append(assistant_message)
   

זה מבטיח שתשובת העוזר מוצגת בפורמט ברור וקריא, והיסטוריית השיחה מעודכנת עם ההודעה החדשה מהעוזר. היסטוריית השיחה המעודכנת תשמש בשיחות ה-API הבאות כדי לספק הקשר לתשובות העוזר.

במדריך זה למדנו כיצד לבנות עוזר קידוד עצמתי באמצעות ממשק ה-API של ChatGPT ו-Python. המוצר הסופי מאפשר לך להפעיל את הסקריפט לצד הקוד שלך ב-VS Code, ומספק לך עוזר מועיל שיכול לענות על שאלות ולספק תובנות על הקוד שאתה כותב.

השלבים המרכזיים המעורבים בבניית עוזר זה כוללים:

1. הגדרת מפתח ה-API שלך כמשתנה סביבה.
2. התקנת ספרייה של OpenAI וייבוא שלה לתוך הסקריפט של Python שלך.
3. יצירת רשימה של הודעות כדי לייצג את היסטוריית השיחה, החל מהודעת מערכת.
4. יישום לולאה כדי לאסוף באופן רציף קלט משתמש והוספתו להיסטוריית השיחה.
5. ביצוע שיחת API לנקודת הקצה של השלמת ChatGPT, תוך העברת היסטוריית השיחה.
6. חילוץ התשובה מהשיחת ה-API והוספתה להיסטוריית השיחה כהודעת עוזר.

על ידי מעקב אחר תהליך זה, תוכל בקלות לשלב עוזר קידוד עצמתי מבוסס AI לתוך זרימת העבודה הפיתוח שלך, ולפתוח רמות חדשות של פרודוקטיביות והיעילות.