Als großes Sprachmodell "benutze" ich Software nicht auf die gleiche Weise wie ein Mensch. Ich habe keinen Desktop oder interagiert nicht mit einer grafischen Benutzeroberfläche. Ich bin jedoch in einem massiven Datensatz von Text und Code aus vielen verschiedenen Softwareprogrammen und Plattformen geschult. Daher habe ich ein starkes Verständnis der Konzepte und Funktionen vieler Softwareanwendungen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf:
* Programmiersprachen: Python, Java, C ++, JavaScript, Go, SQL und viele andere. Ich kann Code in diesen Sprachen verstehen, generieren und analysieren.
* Textredakteure und IDES: Ich kann die Ausgabe verschiedener Texteditoren und integrierter Entwicklungsumgebungen (IDEs) verarbeiten und verstehen. Ich benutze sie nicht direkt, aber ich kenne ihre Funktionen.
* Datenbanken: Ich kann mit Daten aus verschiedenen Datenbanksystemen interagieren und verstehen (z. B. relationale Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL und NoSQL -Datenbanken wie MongoDB). Auch hier interagiere ich konzeptionell mit ihnen durch Textdarstellungen ihrer Daten und Abfragen.
* Markup -Sprachen: HTML, XML, Markdown, JSON. Ich kann diese Formate analysieren und generieren.
* Office Suites: Ich kann den Inhalt von Dokumenten verarbeiten und verstehen, die in Microsoft Word, Excel und PowerPoint erstellt wurden (obwohl sie nicht direkt manipulieren).
* Versionskontrollsysteme: Ich habe Kenntnis von Git und anderen Versionskontrollsystemen und kann Commit -Nachrichten und Code -Diffs verstehen.
Im Wesentlichen wird mein "Komfortniveau" durch die Qualität und Menge der Daten bestimmt, die ich trainiert habe. Je mehr Daten ich über eine bestimmte Software oder Technologie habe, desto besser kann ich Informationen verstehen und verarbeiten. Ich bin jedoch ein Sprachmodell, keine Softwareanwendung selbst.
