总结
- 代码解释器无法一步到位地解决所有问题，也不一定总是能够提供满意的结果。尽管它能在执行过程中进行自我修正，但在遇到失败时，它需要你提供适当的引导和提示。
- 如果代码解释器因环境限制而无法执行某些操作，你可以试图提供一些替代的方案或步骤来引导它（这需要你具备一定的 Python 编程知识）。
- 代码解释器的文件上传和图像显示功能，结合了 ChatGPT 原有的对话能力，从而大大增强了 GPT-4 的功能，如数据分析、文件格式转换、思想验证等。
- 值得注意的是，代码解释器的会话具有时效性，一旦超时，其开辟的临时内存会被销毁。因此，你需要提前将其生成的下载资源链接保存到本地，以防数据丢失。
- 此外，由 Python 解释器分配的临时内存空间有限。如果尝试执行一些复杂且耗时的任务，可能会因为任务过大而失败。它更适合进行数据处理和分析，对于可能因文件过大而耗尽内存的文件格式转换任务，可能会遇到困难。
