基于 GPT 的需求工程培训引导面试脚本生成器
原文中文，约1100字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文探讨了ChatGPT在需求分析和软件工程中的应用，强调其在多语言需求文档检索、自动化软件活动及法律问题解答方面的潜力。研究表明，生成式大语言模型能够有效提升儿童好奇心问题的生成能力，并改善需求概述和代码质量。
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Q&A
ChatGPT在需求工程中的应用有哪些？
ChatGPT在需求工程中可用于多语言需求文档检索、自动化软件活动及法律问题解答。
如何提高儿童好奇心问题的生成能力？
使用自然文本提示和开放式训练内容可以有效提高儿童好奇心问题的生成能力。
ChatGPT如何自动化软件工程活动？
ChatGPT能够确保代码与第三方库解耦，并快速设计Web应用程序API。
基于模板的法律问题回答方法的准确性如何？
该方法的准确性较低，但经过调整后，模板提示的准确性得到了提升。
提示质量对EFL学生写作任务的影响是什么？
提示质量和数量对EFL学生使用ChatGPT完成写作任务的效果有重要影响。
ChatGPT在计算机工程学科中的表现如何？
ChatGPT在概念问题上表现良好，但无法处理需要图表和手工实验的问题。
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