封皮
以下为书中部分内容的机器翻译
我们的重要提示指南
1. 以 AI 角色的描述开始提示。 例如，“你是{x}”或“我希望你扮演{x}”。如果您不确定，请尝试“你是一个有帮助的助手”。
例如，您是 OpenAI 的数据科学家，您正在研究大型语言模型。向我解释 GPT-3 的工作原理
2. 将其用于常见任务。 任务越常见，使用 ChatGPT 成功的机会就越大
3. 提供上下文。 在向 ChatGPT 提出问题时提供上下文使其能够提供具体的答案。提供上下文允许模型理解问题的细微差别并生成更明智的响应。
例如，您是 OpenAI 的数据科学家，您正在研究大型语言模型。向没有技术背景的业务主管解释 GPT-3 如何工作。
4. 要精确。 精确是另一个最佳实践，可以最大限度地减少调整输出的需要。 提出问题时，请清楚输入（如果有）和期望的结果
5. 继续尝试。 不要害怕尝试多个提示。 使用不同的提示可以提供对问题的不同观点，并使模型能够生成各种响应
ChatGPT 的局限性
然而，ChatGPT 并不完美——它可能会生成错误的信息，或产生“幻觉”。 ChatGPT 可以以权威的语气提供错误的答案。因此，对所有答案进行事实核查非常重要
1. 一般编码工作流程的提示
调试 Python 代码
我希望你成为一名 Python 程序员，这是一段包含{问题}的 Python 代码 — {插入代码片段} — 我收到以下错误 {插入错误}。错误的原因是什么？
我希望你成为一名 R 程序员，这是一段包含{问题}的 R 代码——{插入代码片段}——我收到以下错误{插入错误}。错误的原因是什么？
我希望你成为一名 SQL 程序员，这是一段包含{问题}的 SQL 代码 — {插入代码片段} — 我收到以下错误 {插入错误}。错误的原因是什么？Python代码解释
我希望你充当 Python 中的代码解释器。我不明白这个功能。你能解释一下它的作用，并提供一个例子吗？{插入函数}
我想让你在R中充当代码解释器。我不明白这个功能。你能解释一下它的作用，并提供一个例子吗？{插入函数}
我希望你充当 SQL 中的代码解释器。我不明白这个片段。你能解释一下它的作用，并提供一个例子吗？{插入 SQL 查询}Python代码优化
我希望你充当 Python 中的代码优化器。{如果可能，请描述当前代码的问题}。你能让代码{更Pythonic/更干净/更高效/运行更快/更具可读性}吗？{插入代码}
我希望你充当 R 中的代码优化器。{如果可能，请描述当前代码的问题}。你能让代码{更干净/更高效/运行更快/更具可读性}吗？{插入代码}
我希望你充当 SQL 中的查询优化器。{如果可能，请描述当前代码的问题}。您能否建议使查询{运行得更快/更具可读性/更简单}的方法？{插入代码}Python代码简化
我想让你扮演 Python 的程序员。请简化此代码，同时确保它{高效/易于阅读/Pythonic}？
{插入代码}
我想让你充当 R 中的程序员。请简化此代码，同时确保它{高效/易于阅读}？{插入代码}
我想让你扮演一个 SQL 程序员。我正在运行 {PostgreSQL 14/MySQL 8/SQLite 3.4/其他版本。}。您能否简化此查询{同时确保它高效/易于阅读/插入任何其他要求}？从 R 到 Python 代码翻译
我想让你充当 R 中的程序员。请将此代码转换为 Python。{插入代码}
我想让你扮演 Python 的程序员。请将此代码翻译成 R。{插入代码}比较python中的函数速度
我想让你扮演一个 Python 程序员。你能编写代码来比较两个函数 {functionname} 和 {functionname} 的速度吗？{插入函数}在 R 中编写单元测试 、用 Python 编写单元测试
我想让你充当 R 程序员。你能为函数 {functionname} 编写单元测试吗？{插入单元测试的要求，如果有的话} {插入代码}
我想让你充当 Python 程序员。你能为函数 {functionname} 编写单元测试吗？{插入单元测试的要求，如果有的话} {插入代码}2. 数据分析工作流程提示
数据生成和创建表
I want you to act as a data generator. Can you write SQL queries in {database version} that create a table {table name} with the columns {column name}. Include relevant constraints and index
我希望你充当数据生成器。 您能否在 {database version} 中编写 SQL 查询，创建一个包含列 {column name} 的表 {table name}。 包括相关约束和索引常用表表达式
I want you to act as a SQL code programmer. I am running {database version}. Can you rewrite this query using CTE? {Insert query}
我想让你充当 SQL 代码程序员。 我正在运行{数据库版本}。 你能用 CTE 重写这个查询吗？ {插入查询}从自然语言编写 SQL 查询
I want you to act as a data scientist. {Insert description of tables}. Can you {count/sum/take average} of {value} which are {insert filters}
我想让你扮演一名数据科学家。{插入表格说明}。你可以{count/sum/average} {value} 这是 {insert filters}
我想让你扮演一名数据科学家。我有一家电子商务公司的三个 PostgreSQL 14 表“客户”。客户表由列“customer_id”、“customer_name”、“customer_email”、“customer_phone”和“customer_address”组成。使用“customer_email”，你能计算出使用 gmail、outlook、yahoo 或其他提供商的客户数量吗？
I want you to act as a data scientist. {Insert description of tables}. Can you {count/sum/take average} of {value} which are {insert filters}
我想让你扮演一名数据科学家。{插入表格说明}。你可以{count/sum/average} {value} 这是 {insert filters}
我想让你扮演一名数据科学家。我有一家电子商务公司的三个 PostgreSQL 14 表“客户”。客户表由列“customer_id”、“customer_name”、“customer_email”、“customer_phone”和“customer_address”组成。使用“customer_email”，你能计算出使用 gmail、outlook、yahoo 或其他提供商的客户数量吗？
I want you to act as a data scientist. I am running {PostgreSQL 14/MySQL 8/SQLite 3.4/other versions.}. I have the tables {table_name} which are {table description}. The sales table consists of the columns {column names}. Can you please write a query that finds the 7-day running average of {quantity}?
我想让你扮演一名数据科学家。我正在运行 {PostgreSQL 14/MySQL 8/SQLite 3.4/其他版本。}。我有 {table_name} 表，它们是 {table description}。销售表由列 {column names} 组成。您能否编写一个查询来查找 {quantity} 的 7 天运行平均值？
我想让你扮演一名数据科学家。我有一家电子商务公司的 PostgreSQL 14 表“销售”。销售表由列“customer_id”、“product_id”、“sale_date”、“sale_quantity”组成。您能否编写一个查询来查找 sale_quantity 的 7 天运行平均值？
I want you to act as a data scientist. I am running {PostgreSQL 14/MySQL 8/SQLite 3.4/other versions.}. I have the tables {table_name} which are {table description}. The sales table consists of the columns {column names}. Can you please write a query that finds {required window function}?
我想让你扮演一名数据科学家。我正在运行 {PostgreSQL 14/MySQL 8/SQLite 3.4/其他版本。}。我有 {table_name} 表，它们是 {table description}。销售表由列 {column names} 组成。你能写一个查询来找到{required window function}吗？
我想让你扮演一名数据科学家。我有一家电子商务公司的三个 PostgreSQL 14 表“销售”。销售表由列“customer_id”、“product_id”、“sale_date”、“sale_quantity”组成。你能写一个查询来找出当天的 sale_quantity 和平均 sale_quantity 之间的差异吗？数据生成工作流程
I want you to act as a data generator in Python. Can you generate a Markdown file that contains {data requirement}. Save the file to {filename}
我想让你充当 Python 中的数据生成器。你能生成一个包含{data requirement}的Markdown文件吗？将文件保存到 {filename}
我想让你充当 python 中的数据生成器。您能否生成一个包含模拟员工数据的 Markdown 文件，其中包含列 employee_id、name、department_id、email、join_date、current_salary。将文件保存到“employee.md”
I want you to act as a data generator in Python. Can you generate a CSV file that contains {data requirement}. Save the file to {filename}
我想让你充当 Python 中的数据生成器。你能生成一个包含{data requirement}的CSV文件吗？将文件保存到 {filename}
我想让你充当 python 中的数据生成器。 您能否生成一个包含模拟员工数据的 CSV 文件，其中包含列 employee_id、name、department_id、email、join_date、current_salary。 将文件保存到 ' employee.csv'
I want you to act as a data generator in Python. Can you generate a JSON file that contains {data requirement}. Save the file to {filename}
我想让你充当 Python 中的数据生成器。你能生成一个包含{data requirement}的JSON文件吗？将文件保存到 {filename}
I want you to act as a data scientist programming in Python Pandas. Given a CSV file that contains data of {dataframe name} with the columns {colum names}for {dataset context}, write code to clean the data? {Insert requirements for data}
我希望你扮演一名使用 Python Pandas 编程的数据科学家。给定一个 CSV 文件，其中包含 {dataframe name} 的数据以及 {dataset context} 的列 {colum names}，编写代码来清理数据？{插入数据要求}
我希望你扮演一名使用 Python Pandas 编程的数据科学家。 给定一个 CSV 文件，其中包含电子商务公司的“customers”信息数据，列为“customer_id”、“customer_name”、“customer_email”、“customer_phone”、“customer_address”，编写代码来清理数据？ 请删除带有 customer_id 的行，并将空的 customer_name 替换为“UNKNOWN”。pandas 中的数据分析工作流程
I want you to act as a data scientist programming in Python Pandas. Given a table {table name} that consists of the columns {column names} can you please write a query that finds {requirement}?
我希望你扮演一名使用 Python Pandas 编程的数据科学家。给定一个由列 {column names} 组成的表 {table name}，你能写一个查询来找到 {requirement} 吗？
我希望你扮演一名使用 Python Pandas 编程的数据科学家。给定一个电子商务公司的表“sales”，其中包含列“customer_id”、“product_id”、“sale_date”、“sale_quantity”，你能写一个查询来找到一月份最受欢迎的 product_id 吗
I want you to act as a data scientist programming in Python Pandas. Given a table {table 1 name} that consists of the columns {column names} and another table {table 2 name} with the columns {column names} , please merge the two tables. {Insert additional requirement, if any}
我希望你扮演一名使用 Python Pandas 编程的数据科学家。给定一个由列 {column names} 组成的表 {table 1 name} 和另一个包含列 {column names} 的表 {table 2 name} ，请合并这两个表。{插入附加要求，如果有的话}
我希望你扮演一名使用 Python Pandas 编程的数据科学家。给定一个由列 {column names} 组成的表 {table name}，您可以按 {column} 聚合 {value} 并将其从长格式转换为宽格式吗？
I want you to act as a data generator in R. Can you generate a Markdown file that contains {data requirement}.
Save the file to {filename}
我想让你在 R 中充当数据生成器。你能生成一个包含 {data requirement} 的 Markdown 文件吗？
将文件保存到 {filename}数据生成工作流程
I want you to act as a data generator in R. Can you generate a CSV file that contains {data requirement}. Save the file to {filename}
我想让你在 R 中充当数据生成器。你能生成一个包含 {data requirement} 的 CSV 文件吗？将文件保存到 {filename}
我想让你在 R 中充当数据生成器。你能生成一个 CSV 文件，其中包含模拟员工数据，其中包含列 employee_id、name、department_id、email、join_date、current_salary。将文件保存到 ' employee.csv'
我想让你在 R 中充当数据生成器。你能生成一个包含 {data requirement} 的 JSON 文件吗？将文件保存到 {filename}
我想让你在 R 中充当数据生成器。你能生成一个 JSON 文件，其中包含模拟员工数据，其中包含列 employee_id、name、department_id、email、join_date、current_salary。将文件保存到 ' employee. JSON'数据清洗工作流程
我希望你在 R tidyr 中担任数据科学家编程。您将获得包含列 {column name} 的 {dataframe name} 数据框。{插入要求}
我希望你在 R tidyr 中担任数据科学家编程。您将获得包含列 employee_id、name、department_id、email、join_date、current_salary 的“employee”数据框。编写代码以删除具有任何空值的行并执行其他数据清理步骤。tidyr 中的数据分析工作流程
我希望你在 R tidyr 中担任数据科学家编程。您将获得包含列 {column name} 的 {dataframe name} 数据框。{插入要求}
我希望你在 R tidyr 中担任数据科学家编程。您将获得包含列 employee_id、name、department_id、email、join_date、current_salary 的“employee”数据框。找出新加入人数最多的年份。
我希望你在 R tidyr 中担任数据科学家编程。您将获得包含列 {column name} 的 {dataframe 1 name} 数据框。您还有一个包含列 {column name} 的 {dataframe 2 name} 数据框。找到{需要的输出}
我希望你在 R tidyr 中担任数据科学家编程。您将获得包含列 employee_id、name、department_id、email、join_date、current_salary 的“employee”数据框。您还有一个包含 department_id 和 department_name 列的“department”数据框。找到工资中位数最高的 department_name。
我希望你在 R tidyr 中担任数据科学家编程。您将获得包含列 {column name} 的 {dataframe name} 数据框。请将数据转换为宽格式。
我希望你在 R tidyr 中担任数据科学家编程。您将获得包含列 {column name} 的 {dataframe name} 数据框。请将数据转换为长格式3. 数据可视化工作流程提示
在 ggplot2 中创建绘图
我希望你扮演一名使用 R 编写代码的数据科学家。给定一个包含列 {column names} 的数据框 {dataframe name} 使用 ggplot2 绘制 {chart type and requirement}。
我希望你扮演使用 R 编写代码的数据科学家。给定一个数据框“gapminder”，其中包含“国家”、“gdp”、“年”列。使用 ggplot2 绘制每个国家/地区 GDP 与年份的折线图。
我希望你扮演使用 R 编写代码的数据科学家。给定一个包含列 {column names} 的数据框 {dataframe name}。使用 ggplot2 绘制一对图，显示一个变量与另一个变量的关系
我想让你扮演一名用 R 编写代码的数据科学家。给定一个包含列“sepal_length”、“sepal_width”、“petal_width”、“petal_length”的数据框“iris”使用 ggplot2 绘制一对图来显示一个变量的关系 针对另一个。注释和格式化图
我想让你扮演一个用 R 编写代码的数据科学家。给定一个包含列 {column names} 的数据框 {dataframe name}，使用 ggplot2 绘制一个{chart type} {variables} 之间的关系。{插入注释和格式要求}
我希望你扮演一名使用 R 编写代码的数据科学家。给定一个包含列“sepal_length”、“sepal_width”、“flower_type”的数据框“iris”，使用 ggplot2 绘制 sepal_length 和 sepal_width 之间关系的散点图。使用颜色来表示不同的 flower_types。将图表命名为“长度与宽度”在 ggplot2 中更改绘图主题
我想让你扮演一名使用 R 编写代码的数据科学家。给定一个包含列 {column names} 的数据框 {dataframe name}，使用 ggplot2 绘制一个{chart type} {variables} 之间的关系。更改颜色主题以匹配 {theme}
我希望你扮演一名使用 R 编写代码的数据科学家。给定一个包含列“sepal_length”、“sepal_width”、“flower_type”的数据框“iris”，使用 ggplot2 绘制 sepal_length 和 sepal_width 之间关系的散点图。更改颜色主题以匹配 fivethirtyeight 的颜色主题。使用 matplotlib 创建绘图
我希望你扮演一名使用 Python 编码的数据科学家。给定包含列 {column names} 的数据框 {dataframe name} 使用 matplotlib 绘制 {chart type and requirement}
我希望你扮演一名使用 Python 编码的数据科学家。给定一个数据框“gapminder”，其中包含列“country”、“gdp”、“year”。使用 matplotlib 绘制每个国家/地区 GDP 与年份的折线图。使用 matplotlib 创建箱线图
我希望你扮演一名使用 Python 编码的数据科学家。给定包含列 {column names} 的数据框 {dataframe name}。使用 matplotlib 绘制一对图，显示一个变量与另一个变量之间的关系。
我希望你扮演一名使用 Python 编码的数据科学家。给定包含列“sepal_length”、“sepal_width”、“petal_width”、“petal_length”的数据框“iris”使用 matplotlib 绘制一对图，显示一个变量与另一个变量的关系。在 matplotlib 中注释和格式化绘图
我希望你扮演一名使用 Python 编码的数据科学家。给定包含列 {column names} 的数据框 {dataframe name}，使用 matplotlib 绘制{chart type} {variables} 之间的关系。{插入注释和格式要求}
我希望你扮演一名使用 Python 编码的数据科学家。给定包含列“sepal_length”、“sepal_width”、“flower_type”的数据框“iris”，使用 matplotlib 绘制 sepal_length 和 sepal_width 之间关系的散点图。使用颜色来表示不同的 flower_types。将图表命名为“长度与宽度”在 matplotlib 中更改绘图主题
我希望你扮演一名使用 Python 编码的数据科学家。给定包含列 {column names} 的数据框 {dataframe name}，使用 matplotlib 绘制{chart type} {variables} 之间的关系。
更改颜色主题以匹配 {theme}
我希望你扮演一名使用 Python 编写代码的数据科学家。给定包含“sepal_length”、“sepal_width”、“flower_type”列的数据框“iris”，使用 matplotlib 绘制 sepal_length 和 sepal_width 之间关系的散点图。更改颜色主题以匹配 fivethirtyeight 的颜色主题。4. 机器学习工作流程提示
特征工程构思
我想让你扮演一名数据科学家。
给定包含 {columns} 的 {dataset name} 数据集，您要预测 {predicted variable}。建议对这个问题有帮助的数据，并针对这个问题进行特征工程
我想让你扮演一名数据科学家。给定一个包含演员表、发行年份、预算和其他电影数据的电影数据集，你要预测这部电影的全球票房是多少。建议对这个问题有帮助的数据，并针对这个问题进行特征工程。模型训练工作流程
我希望你扮演一名使用 Python 编程的数据科学家。给定包含 {column name} 的 {dataframe name} 数据集，编写代码来预测 {output variable}
我希望你扮演一名使用 Python 编程的数据科学家。给定包含演员表、发行年份、预算和其他电影数据的电影数据集，编写代码来预测电影的全球票房是多少。超参数调整工作流程
我希望你扮演一名使用 Python 编程的数据科学家。给定一个 {type of model} 模型，编写代码来调整超参数
我希望你扮演一名使用 Python 编程的数据科学家。给定一个决策树分类模型，编写代码来调整超参数。模型可解释性工作流
我希望你扮演一名使用 Python 编程的数据科学家。给定一个预测{预测变量}的{模型类型}，编写代码使用 Shap 值解释输出
我希望你扮演一名使用 Python 编程的数据科学家。给定一个 sklearn 决策树模型，该模型根据演员表、发行年份、预算和其他电影数据预测模型的票房，编写代码使用 Shap 值解释输出。模型训练工作流程
我想让你扮演一名使用 R 编程的数据科学家。给定一个包含 {column names} 的 {dataframe name} 数据框，编写代码来预测 {output}。
我想让你扮演使用 R 编程的数据科学家。给定一个包含产品名称、价格和产品类别的产品数据框，编写代码来预测新产品的产品类别。超参数调整工作流程
我希望你扮演一名使用 R 编程的数据科学家。给定一个 {type of model} 模型，编写代码来调整超参数
我希望你扮演一名使用 R 编程的数据科学家。给定一个决策树分类模型，编写代码来调整超参数。模型可解释性工作流
我希望你担任 R 中的数据科学家编程。给定一个预测{预测变量}的{模型类型}，编写代码使用 Shap 值解释输出
我希望你扮演使用 R 编程的数据科学家。给定一个决策树模型，该模型根据产品名称和价格预测产品的产品类别，编写代码来使用 Shap 值解释输出。5. 时间序列分析工作流程提示
使用pandas改变时间范围
我希望你扮演一名使用 Python 编码的数据科学家。给定 Pandas 数据帧 {dataframe name} 中的时间序列数据，时间戳索引为 {original frequency} 频率，一列 {column name}，将时间戳频率转换为 {desired frequency}
我希望你扮演一名使用 Python 编码的数据科学家。给定 Pandas 数据帧“ts”中的时间序列数据，时间戳索引以每日频率和一列“值”，将时间戳频率转换为每周和每月。构建测试系列模型
我希望你扮演一名使用 Python 编码的数据科学家。给定数据帧 {dataframe name} 中的时间序列数据，时间戳索引为 {original frequency} 频率，一列 {column name}，建立一个预测模型，假设数据是固定的
我希望你扮演一名使用 Python 编码的数据科学家。给定 Pandas 数据帧“ts”中的时间序列数据，其中时间戳索引以每日频率显示，其中有一列“value”，假设时间序列是平稳的，构建一个预测模型。执行平稳性测试
我希望你扮演一名使用 Python 编码的数据科学家。给定数据帧 {dataframe name} 中的时间序列数据，时间戳索引以 {original frequency} 频率和一列 {column name}，执行 Dicky Fuller 测试
我希望你扮演一名使用 Python 编码的数据科学家。给定 Pandas 数据帧“ts”中的时间序列数据，时间戳索引以每日频率和一列“value”进行，执行 Dicky Fuller 测试。改变时间范围
我想让你充当用 R 编码的数据科学家。给定数据帧 {dataframe name} 中的时间序列数据，时间戳索引为 {original frequency} frequency with one column {column name}，将时间戳频率转换为 {desired frequency }
我想让你扮演一名使用 R 编写代码的数据科学家。给定数据帧 ts 中的时间序列数据，时间戳索引以每日频率和一列值'，将时间戳频率转换为每周和每月。构建测试系列模型
我想让你扮演一名用 R 编写代码的数据科学家。给定数据帧 {dataframe name} 中的时间序列数据，时间戳索引为 {original frequency} frequency with one column {column name}，建立一个预测模型，假设数据是 静止的
我想让你扮演一名使用 R 编写代码的数据科学家。给定数据帧“ts”中的时间序列数据，其中时间戳索引以每日频率和一列“值”为基础，构建一个预测模型，假设数据是固定的。执行平稳性测试
我想让你扮演一名用 R 编写代码的数据科学家。给定数据帧 {dataframe name} 中的时间序列数据，时间戳索引以 {original frequency} 频率和一列 {column name} 执行 Dicky Fuller 测试。
我想让你扮演一名使用 R 编写代码的数据科学家。给定数据帧“ts”中的时间序列数据，时间戳索引以每日频率和一列“值”为单位，执行平稳性测试。6. 提示自然语言处理工作流程
分类文本情感
我想让你充当情绪分类器。将来自 {describe text origin} 的以下文本分类为“正面”、“负面”、“中性”或“不确定”：{Insert text to be classifier}
我想让你充当情绪分类器。将自助书籍上的以下评论分类为“正面”、“负面”、“中立”或“不确定”：读起来很棒 我打瞌睡了。厨师之吻。创建正则表达式
我想让你扮演一个用 Python 编写代码的程序员，使用正则表达式来测试一个字符串是否有 finsert 要求）
我想让你扮演一个用 Python 编写代码的程序员，使用正则表达式来测试一个字符串是否以数字开头，以“！”结尾。文本数据集生成
我希望你充当数据集生成器。请在{required text and the context} 上生成{number of text} 文本。{插入附加要求}
我希望你充当数据集生成器。请为二手车经销商的汽车评论生成 5 个文本。请包括正面、中性和负面情绪的数据。机器翻译
我要你当翻译。请将{phrase}从{origin language}翻译成{translated language}
我要你当翻译。你能用法语解释一下机器学习是什么吗？7. 概念和职业导向的提示
为业务主管解释数据概念
我想让你担任一家公司的数据科学家。{Describe content detailed, if required} 请向业务主管解释{concept}的含义。
我希望你在一家研究初创公司担任数据科学家。请将论文 {paper} 解释为 {level of difficulty，例如 软件开发人员，五岁，企业主管，教授}
我希望你在一家研究初创公司担任数据科学家。请向软件开发人员解释论文“Attention is all you need”。建议投资组合项目和想法
我想让你担任数据科学职业教练。我是{describe your background}，我想{describe career objective}。建议投资组合项目和想法{描述投资组合的目标}
我想让你担任数据科学职业教练。我是化学工程专业的最后一年学生，我想转向数据科学。建议投资组合项目和想法，以显示我在化学工程领域的时间序列预测能力。写教程
我想让你扮演一名数据科学家作家。请写 {number-of-words} 字的介绍来介绍关于 {title} 的教程。{插入相关要点}
我想让你扮演一名数据科学家作家。请写一篇关于“学习分析 Pandas 中的脏数据”的教程的 100 字介绍本书阿里云盘下载地址：
https://www.aliyundrive.com/s/GTFSWmZN9eo
数据科学提示Github网址：
travistangvh/ChatGPT-Data-Science-Prompts: A repository of 60 useful data science prompts for ChatGPT (github.com)
Table of Contents:
Write python
Explain code
Optimize code
Format code
Translate code from one language to another
Explain concepts
Suggest ideas
Troubleshoot problem
Write SQL
Write other Code
Misc
The End
