人们每天乐此不疲地研究 ChatGPT 的新玩法，让它扮演翻译官翻译文件、扮演老师教外语，或者扮演佛祖指点迷津，聊天机器人变成了“有求必应屋”。渐渐地，用户们的新鲜感褪去，ChatGPT 的讨论热度降了下来。

　　但现在 OpenAI 上线了代码解释器（Code Interpreter）后，ChatGPT 社区再度变得热闹起来，而且大家玩的东西更加疯狂：让 ChatGPT 写游戏、拍视频，甚至当数据分析师。

　　看到代码解释器的名字，可能一些完全不懂编程、不懂代码的朋友就犯怵了，但请别担心接着往下看，代码解释器正是为你们而设计的。当然，前提是，你得是 ChatGPT Plus 用户。

　　代码解释器是 OpenAI 官方推出的三大扩展功能之一，跟插件集、网页浏览功能一样，在用户设置（Setting）- Beta 功能处开启。

　　开启后，就可以在 GPT-4 模型的下拉菜单处选择“Code Interpreter”，即可启用代码解释器。

　　在启用了代码解释器后，对话框的旁边会出现一个 + 号图标，你可以在这里上传 100MB 以内的文件，接下来我们会提到相应的用法。

　　一个完全不懂编程的小白，从零开始编写一个像这样星际飞船击落陨石的游戏，要多久？

　　首先，她在脑海中构想了游戏的大致模样，把她的需求输入给 ChatGPT：

　　翻译：编写小行星游戏的 p5.js 代码，你可以用鼠标控制一艘宇宙飞船，然后用鼠标左键射击小行星。如果你的宇宙飞船与小行星相撞，你就输了。如果你击落所有的小行星，你就赢了！我想用我自己的材质来制作宇宙飞船和小行星。

　　然后 ChatGPT 就会自动地写出一长篇代码，你要做的，就是把这篇代码粘贴到 OpenProcessing 网站上，创建一个程序项目。

　　接着用 Midjourney、ClipDrop 等 AI 画图工具为你的游戏生成纹理材质，替换掉项目中的图片。这样，一个游戏 Demo 就制作出来啦，你可以在线试运行。

　　如果运行出了问题，你还可以让 GPT-4 扮演你的编程老师，帮你遇到的问题再粘贴给它，解释每个函数的作用，让它用教 10 岁小孩的方式来教会 debug，一番完善后，一个小游戏就做好了。

　　当然，这里所说的用 5 分钟做好一个游戏，是对一些有游戏编程概念的开发者而言。像 Kris Kashtanova 这样的开发者在构思游戏时就已经清晰地列好了游戏玩法、目的、操作等需求，ChatGPT 在编写代码时才能做到有条不紊。

　　但可以肯定的是，ChatGPT 确实可以代替人类完成一定的粗活、累活，把想法一键转化成成果，这也是代码解释器的意义：用编程的力量，解决更多实际的问题。

　　PDF 真是打工人又爱又恨的文件格式，爱的是 PDF 文档排版始终如一的稳定性，恨的是当你要用到里面的文字时无法直接复制粘贴的尴尬。

　　通常来说我们需要付费购买 OCR 阅读器来提取 PDF 的内容，现在你可以让 ChatGPT 来代劳。

　　操作方法非常简单，还记得对话框上的加号吗？把你的 PDF 文件上传上去，然后直接输入指令要求 ChatGPT 提取文中的内容，然后它就能把文档的内容转写出来，非常方便。

　　ChatGPT 不仅能提取规整的文档型 PDF 文件的文字，还能提取出图片里的文字，这样就可以用来提取合同类文档的文字了。

　　代码解释器有着很强的绘图能力，博主 Alex Ker 利用这一特性把它做成了专属的金融分析师。

　　以特斯拉的股票为例，你需要先把特斯拉历年的股票数据集下载下来，上传到 ChatGPT。

　　重点来了，如果你是个金融小白，不懂得怎么分析这些走势图，或者不知道这些数据的含义，你可以直接向它发问，让它从头开始帮你分析这些数据。

　　有了 ChatGPT 的辅助，你就不用再似懂非懂地听金融分析师的长篇大论，自己也可以做出相对准确的判断。

　　漂亮的图标对于分析报告来说就像是绅士的西装、佛像的金衣，是决定这份报告是否专业的门面。

　　通常来说，制作这些图标需要分析员与 Excel 等制表工具大战三百回合，才能做出比较理想的效果，现在用 ChatGPT 只用三句 Prompt 就能实现。

　　博主 Prateek K. Keshari 分享了他的用法。先来看成果，Prateek 用几句 Prompt 就做出了一个可交互且很好看的商业仪表盘，效果还不赖吧。

　　怎么做呢？他首先上传了 Netflix 的数据和 Logo 图片到代码解释器，然后输入以下 Prompt：

　　以下是 Netflix 的数据和 logo 图标，请按照以下需求给我制作出可以下载的文件

　　注意：页面应该像关注功能一样关注设计。设计要简约一点。使用 Netflix 品牌颜色、阴影和渐变。可视化应采用网格布局。

　　博主 Chase Lean 把灭霸的照片上传到，然后“拜托”ChatGPT 把它做成像灭霸响指瓦解效果的动态视频。Chase Lean 给出了非常详细的指令：

　　使用透明层中的像素，将它们分组为 4×4 像素的块。然后，给每个块一个索引。对于每一帧，随机有几个块。然后将这些块向左平移。对帧继续执行此操作，直到所有块都离开图像，并且只剩下空白图像。

　　接着 ChatGPT 会给出一系列代码，当然这些代码会出错，经过一番 debug 优化后（一个小时左右），Chase Lean 就得到了符合需求的效果视频，可以直接下载。

　　从这些案例可以看出，代码解释器的出现犹如赋予了 ChatGPT 行动的“手和脚”，让 ChatGPT 可以创造出比文字更丰富的内容。

　　代码解释器的可玩性非常高，沃森商学院的 Ethan Mollick 在提前体验过代码解释器几个月后，给出了这样的评价：

　　我们现在看到的案例只是代码解释器能力的皮毛而已，未来人工智能将成为复杂知识工作的宝贵伙伴。我花了几周时间才拿到博士学位的东西，人工智能在几秒钟内就完成了，而且出现的错误通常比我的预期要少得多。

　　Ethan Mollick 把代码解释器比喻成一个“忘记自己会做什么事的大师”，你所要做的就是用提示词去提醒它，告诉它可以帮你制作 GIF、视频甚至 3D 动画等操作。

　　如果 AI 什么都能帮我们做，那作为打工人的我们还有意义吗？这个问题的答案是肯定的。以上述的案例为例，能够想出让 AI“帮忙”的博主们，无一不是在该领域专精的专家，也正是因为这些专家对需要执行的任务有足够的了解，他们才能提出明确的要求（Prompt），让 AI 执行。

　　也就是说，想要 AI 帮你打工，你得先成为一个靠谱的“甲方”，从思考怎么做，变成怎么可以做得更好。

　　代码解释器展现了一种新的工作可能性：未来，我们可能只需要专注于创意和想法，然后把执行的部分交给 AI 来完成，让人类从工作的劳苦中解脱出来。

　　本文来自微信公众号：APPSO （ID：appsolution），作者：黄智健

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