使用 LLM 构建 Python 贪吃蛇游戏-Python教程-PHP中文网

Build a Python Snake Game with LLM

最近，我一直在尝试使用 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM) 来使用 OpenAI API 在 Python 和 JavaScript (Next.js) 中构建应用程序，我只能说它正在产生难以想象的可能性。

您可以获得的一些产品是：

本指南向您展示如何使用提示在 Python 中构建贪吃蛇游戏、迭代响应（输出）以及测试代码结果。如果结果不满足您的要求，则再次提示，直到获得所需的输出。学习及时的工程技能将帮助您避免不断的迭代，因为这将有助于确保第一次的输出是最好的。

让我们开始吧！

先决条件

对于本教程，您不需要了解 Python，因为生成的代码将由 ChatGPT 生成。因此，您只需要一个ChatGPT帐户即可。

使用 ChatGPT 的免费版本不太可能获得贪吃蛇游戏的准确结果，因为 ChatGPT 的免费版本使用较旧的、功能较差的 LLM (GPT-3.5)，代码不太好。如果您有能力订阅，您应该升级到ChatGPT Plus。

除了 ChatGPT 之外，另一个不错的 LLM 选项是 lmarena。

访问链接并执行以下操作：

为了让您拥有一个可以运行的游戏，请向您选择的 LLM 提供提示（输入），并提供有关其应执行的操作的明确说明。

以下是制作游戏的步骤：

第一次提示

I want to create a snake game using Python, what steps do I need to do that?

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此提示将概述从安装库、pygame、设置游戏环境、运行游戏、调试和优化（测试游戏并检查代码性能）的分步指南。

另一个值得尝试编译代码的提示是：

Provide the code for the snake game in Python. The code should include all the details and features described above.

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此外，您可以定义一个提示来更改背景颜色以使应用程序更漂亮，突出显示代码中的会话，以及另一个提示来调整蛇的速度。

要获取完整的源代码，请查看此要点。

结论

提示是一项涉及授予 LLM 实践的技能

为 AI 提供特定任务的指令和上下文。

本指南演示了如何使用自然（人类）语言对应用程序进行编程以获得功能正常的应用程序。

请分享您的结果。

编码愉快！！！

以上是使用 LLM 构建 Python 贪吃蛇游戏的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！