ChatGPT и дашборд про игры Немного приболел и пока валялся, ре | Reveal the Data

ChatGPT и дашборд про игры
Немного приболел и пока валялся, решил поиграться с ChatGPT. В итоге, можно сказать, что поработал, но сделал прикольный проект. Не делайте как я, болейте, пожалуйста, спокойно =)

Мне было скучно и я решил помучить GPT: сможет ли он сделать код для простого графика на D3.js. Такой график со случайными данными он сделал бодро и почти без ошибок. Я обрадовался, что смогу легко делать крутые проекты на js. =) Решил попробовать.

Давно хотел сделать проект про компьютерные игры, спросил его где взять данные. Он классно подсказал варианты и вот у меня в руках API key от сайта https://rawg.io/

Сначала пошло хорошо — он смог использовать доку и получать данные. Я попросил его построить график количества игр по жанрам и платформам. И тут начались проблемы, я увидел, что он использует API не оптимально — пытается запросить список игр по одной и потом посчитать количество игр по жанрам. Хорошо, что я следил за этим, иначе он бы вывел моментально месячный лимит бесплатных запросов к API.

Я подсказал ему, что нужно использовать другие методы и всё заработало (плюс ещё поправили всякие визуальные баги, типа смещения подписей). Я прям обрадовался!

Но не тут-то было. Дальше я хотел добавить интерактивность и попросил код, чтобы фильтровать один график при нажатии на другой. Даже с подсказками, что можно использовать другие библиотеки и фреймворки, ничего так и не получилось. В итоге, потратив около часа на попытку создать интерактивность между графиками, я решил отложить эту идею. Но захотелось скачать данные и построить дашборд в Табло.

Я попросил написать код для Google Colab, чтобы скачать данные и преобразовать их в CSV. Поначалу ничего не получалось. Исправить код он смог только после моей подсказки про структуру ответа API (про то, что там есть пагинация и как понять, что прошли все страницы). После этого как понеслось! Он помог мне обработать данные в JSON и собрать нужную структуру из четырёх таблиц в CSV. Это было круто. Были небольшие ошибки и приходилось делать несколько заходов, но здесь он уже исправлял всё сам, без моих подсказок.

Дальше в данных были 1500 тегов. Я попросил проанализировать их и сделать группировку до 20 тегов. Группировку он сделал и она была довольно логичная, но вот получить связку тэг → сгруппированный тэг, чтобы добавить это в данные, у меня так и не получилось. В итоге я просто оставил самые популярные.

Ещё попросил его придумать типы визуализаций для этих данных. В целом, получилось норм, предложил логичные графики, но в итоге я все-таки подбирал и делал визуализации сам, так как его предложения были не все классные.

Выводы:
— Сделать полноценный дашборд на d3.js у меня не получилось даже имея опыт работы с d3;
— Помощь в обработке и скачивании данных была очень существенная. Учитывая, что я не пишу на Питоне, я работал почти копи-пастом и проверял только переменные и общую логику;
— GPT-4 работает сильно круче GPT-3. Из-за ограничения на количество обращений в час приходилось переключаться между версиями и разница была заметна невооружённым взглядом;
— Такая «совместная» работа прям вдохновила, кажется, что можно прилично повышать продуктивность, если в целом разбираешься в предмете, но, например, не использовал какой-то язык или библиотеку;
— Жалко, что ничего не получилось с тэгами, кажется, что прям классный кейс для работы AI;
— Графики подбирает логичные, но очень «в лоб»;
— Получился классный дашборд: