Чтобы создать собственного помощника по программированию с использованием API ChatGPT и Python, выполните следующие шаги:

1. Установите ваш API-ключ в качестве переменной среды.
2. Установите библиотеку OpenAI и импортируйте ее в начале вашего кода.
3. Создайте пустой список сообщений, который будет представлять историю чата. Каждое сообщение - это словарь с двумя атрибутами: role и content.
4. Добавьте системное сообщение в историю чата, которое предоставляет инструкции помощнику.
5. Настройте цикл, который будет собирать новые сообщения от пользователя с помощью input().
6. Создайте новый словарь сообщения с вводом пользователя и добавьте его в историю чата.
7. Сделайте вызов API OpenAI к конечной точке завершения чата, передав модель (GPT-3.5-turbo) и историю чата.
8. Извлеките содержимое ответа помощника из ответа API и сохраните его в переменной.
9. Выведите ответ помощника, добавив несколько новых строк в начале и конце.
10. Создайте новый словарь сообщения с ответом помощника и добавьте его в историю чата.
11. Повторите процесс, позволяя пользователю продолжать взаимодействовать с помощником по программированию.

Эта настройка обеспечивает простой, но мощный помощник по программированию, который вы можете запускать вместе со своим кодом в VS Code, позволяя получать ответы и идеи о вашем коде непосредственно в вашей среде разработки.

Чтобы настроить среду и импортировать необходимые библиотеки, выполните следующие шаги:

1. Установите ваш API-ключ OpenAI в качестве переменной среды. Это гарантирует, что ваш API-ключ будет храниться в безопасности и не будет раскрыт в вашем коде.

2. Установите библиотеку openai с помощью pip:

   pip install openai
   

3. Импортируйте библиотеку openai в начале вашего кода:

   import openai
   

С этими шагами вы успешно настроили среду и импортировали необходимую библиотеку для взаимодействия с API ChatGPT.

Чтобы инициализировать историю чата, мы сначала создаем пустой список, называемый `messages`. Этот список будет хранить историю разговора между пользователем и помощником AI.

Каждое сообщение в истории чата представлено как словарь с двумя ключами: `role` и `content`. Ключ `role` указывает на источник сообщения, либо `"system"` для системных инструкций, либо `"user"` для ввода пользователя. Ключ `content` хранит фактический текст сообщения.

Мы начинаем с добавления сообщения "system" в список `messages`. Это сообщение служит в качестве скрытой инструкции для помощника AI, предоставляя контекст или руководящие принципы для разговора.

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

С инициализированной историей чата мы можем перейти к основному циклу программы, где пользователь может взаимодействовать с помощником AI.

Чтобы собирать ввод пользователя и конструировать сообщения, мы следуем этим шагам:

1. Создайте пустой список для хранения истории чата.
2. Создайте сообщение "system" в качестве первого сообщения в истории чата. Это сообщение предоставляет скрытые инструкции помощнику.
3. Настройте цикл, который будет работать бесконечно.
4. Внутри цикла соберите новое сообщение от пользователя с помощью функции input().
5. Создайте новый словарь сообщения с вводом пользователя, установив "role" на "user".
6. Добавьте новое сообщение пользователя в список истории чата.

Этот процесс позволяет нам накапливать контекст разговора, который будет передан в API OpenAI, когда мы будем делать вызов для генерации ответа.

Чтобы взаимодействовать с API ChatGPT и получить ответ, мы будем следовать этим шагам:

1. Установите API-ключ OpenAI в качестве переменной среды.
2. Установите библиотеку OpenAI и импортируйте ее в начале кода.
3. Создайте пустой список для хранения истории чата, где каждое сообщение представлено как словарь с ключами role и content.
4. Добавьте сообщение "system" в историю чата, которое предоставляет скрытые инструкции помощнику.
5. Настройте цикл, который непрерывно собирает ввод пользователя и добавляет его в историю чата как сообщение "user".
6. Сделайте вызов API к конечной точке завершения ChatGPT, передав историю чата в качестве входных данных.
7. Извлеките содержимое ответа помощника из ответа API и сохраните его в переменной.
8. Выведите ответ помощника, добавив несколько новых строк для лучшей читаемости.
9. Создайте новое сообщение "assistant" с содержимым ответа и добавьте его в историю чата.
10. Повторите процесс, позволяя пользователю продолжать взаимодействовать с помощником по программированию.

Чтобы отобразить ответ помощника и обновить историю чата, мы следуем этим шагам:

1. Получите содержимое ответа помощника из вызова API:
   ```python
   reply = response.choices[0].message.content

2. Выведите ответ помощника с некоторым форматированием:

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

3. Создайте новый словарь сообщения для ответа помощника:

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

4. Добавьте сообщение помощника в историю чата:

   messages.append(assistant_message)
   

Это гарантирует, что ответ помощника будет отображаться в четком и читаемом формате, и история чата будет обновлена новым сообщением от помощника. Обновленная история чата будет использоваться в последующих вызовах API для предоставления контекста ответам помощника.

В этом руководстве мы научились создавать мощного помощника по программированию с использованием API ChatGPT и Python. Конечный продукт позволяет вам запускать скрипт вместе с вашим кодом в VS Code, предоставляя вам полезного помощника, который может отвечать на вопросы и предоставлять идеи о коде, который вы пишете.

Основные шаги, необходимые для создания этого помощника, включают:

1. Настройку вашего API-ключа в качестве переменной среды.
2. Установку библиотеки OpenAI и импортирование ее в ваш Python-скрипт.
3. Создание списка сообщений для представления истории чата, начиная с системного сообщения.
4. Реализацию цикла для непрерывного сбора ввода пользователя и добавления его в историю чата.
5. Выполнение вызова API к конечной точке завершения ChatGPT, передавая историю чата.
6. Извлечение ответа из API и добавление его в историю чата как сообщение помощника.

Следуя этому процессу, вы можете легко интегрировать мощного помощника на основе AI в свой рабочий процесс разработки, открывая новые уровни производительности и эффективности.