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[출처]
1. Vscode에서 AICodeHelper 설치하고 셋팅
- ChatGpt api key 받고 AICodeHelper 설정
2. AICodeHelper 기본적인 사용법
- 프로그램 영역 설정하고 컨트롤 알트 쉬프트 콤마 눌러서 입력창에 요청사항 입력하기
- 단축키로 미리 설정된 프롬프트 활용 : 코드 리뷰, 코드주석달기, 코드의 오류 수정, 만들고 싶은 것에 대한 묘사를 기반으로 코드 생성, 변수이름 작명, 코드 리팩토링
3. ChatGpt api 사용법
- 원하는 출력을 위한 프롬프트 방식
- 원하는 출력을 위한 퓨샷러닝 방식
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>여러줄 쓰는 입력란</title>
<style>
body {
background-color: black;
color: white;
font-size: 20px;
font-family: Arial, sans-serif;
}
input[type="submit"] {
background-color: #3498db;
color: white;
font-size: 16px;
padding: 8px 16px;
border: none;
border-radius: 4px;
cursor: pointer;
}
</style>
</head>
<body>
<form>
<textarea id="myInput" rows="5" cols="50"></textarea>
<br><br>
<input type="button" value="색 추천 요청" onclick="displayInput()">
<br><br>
<div id="output"></div>
</form>
<script>
const chatGPT = async (messages, parameters = {}) => {
const apikey = 'API-KEY';
// messages가 문자열인 경우 배열로 변환
if (messages[0].constructor === String) return await chatGPT([['user', messages[0]]]);
// messages 배열의 요소들을 role과 content 속성을 가진 객체로 변환
messages = messages.map(line => ({ role: line[0], content: line[1].trim() }))
console.log(1)
// OpenAI API에 요청을 보내기 위한 fetch 함수 호출
const response = await fetch('https://api.openai.com/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json', Authorization: `Bearer ${apikey}` },
body: JSON.stringify({ model: 'gpt-3.5-turbo', messages, ...parameters }),
});
// 응답 데이터를 json 형태로 변환
const data = await response.json();
// 에러가 발생한 경우 에러 메시지 출력
if (data?.error?.message) throw new Error(data.error.message);
// OpenAI API에서 반환한 응답 데이터에서 추천 색상 코드와 이유를 추출하여 반환
return data.choices[0].message.content.trim();
};
async function displayInput() {
// 입력된 텍스트를 가져와서 불필요한 공백 제거
var input = document.getElementById("myInput").value.trim();
// 입력된 텍스트가 없는 경우 알림 메시지 출력
if (!input) alert('묘사해주세요')
// 입력된 텍스트를 OpenAI API에서 인식할 수 있는 형태로 변환
input = `DESC::${input}`
console.log(input)
let response
try {
// OpenAI API에 요청을 보내서 추천 색상 코드와 이유를 가져옴
response = await chatGPT([
['system', `The assistant's job is to recommend color codes that match what user's describing. Response JSONArray like ["","",...]. reasonForRecommendation to be in korean. Return only JSON Array. Remove pre-text and post-text.`],
['user', 'DESC::맛있는 딸기'],
['assistant', '{"reasonForRecommendation":"..","colorlist":["#000000","#000000","#000000","#000000","#000000"]}'],
['user', 'DESC::우거진 숲속의 소나무'],
['assistant', '{"reasonForRecommendation":"...","colorlist":["#000000","#000000","#000000","#000000","#000000"]}'],
['user', 'DESC::드넓은 사막의 모래'],
['assistant', '{"reasonForRecommendation":"....","colorlist":["#000000","#000000","#000000","#000000","#000000"]}'],
['user', input],
], { temperature: 0.8 })
} catch (e) {
// 에러가 발생한 경우 콘솔에 에러 메시지 출력
console.log(e.message)
return;
}
// 추천 색상 코드와 이유를 출력할 요소를 가져옴
var outputText = document.getElementById("output");
console.log(response)
// OpenAI API에서 반환한 JSON 형태의 응답 데이터를 객체로 변환
const color = JSON.parse(response);
// 추천 색상 코드를 출력할 div 요소를 생성하여 색상을 적용하고 출력할 요소에 추가
for (let i = 0; i < color.colorlist.length; i++) {
const divElem = document.createElement('div');
divElem.style.backgroundColor = color.colorlist[i];
divElem.textContent = color.colorlist[i];
outputText.appendChild(divElem);
}
// 추천 이유를 출력할 div 요소를 생성하여 출력할 요소에 추가
const divElem = document.createElement('div');
divElem.textContent = color.reasonForRecommendation
outputText.appendChild(divElem);
};
</script>
</body>
</html>
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