使用ChatGPT编写代码时可能会遇到以下问题：

1. 缺乏上下文理解：ChatGPT模型是基于对话语境的生成模型，但由于其固定长度输入限制，无法获取完整的代码上下文，这可能导致模型无法正确理解您提供的代码或相关信息，并产生错误的输出。

2. 对复杂逻辑和语法规则的挑战：尽管ChatGPT具有一定程度的语言理解和规范性约束，但它可能在处理复杂逻辑、精确细节以及特定编程语言要求方面存在局限性，在与ChatGPT进行交互时，需要通过明确说明预期结果、提供详细参数说明等方式来减少误解。

3. 生成不符合语义或运行错误的代码：由于ChatGPT是一个生成式模型，它很容易根据给定输入而生成相应输出，在编写代码时可能出现潜在错误或违反定义好的约束条件（例如没有检查类型、边界情况等），为了避免这种情况，请仔细审查并测试每个由ChatGPT创建的部分，并寻求其他开发者进行审阅。

4. 长时间运行或低效率：训练过程中默认设置了一个最大响应时间限制（通常为60秒），可能会导致ChatGPT在处理代码时出现时间超限错误，模型的生成过程可能需要一定的计算资源和时间，因此长时间运行或低效率也可能是一个问题。

为了应对这些问题，请遵循以下建议：

- 提供尽可能多的上下文信息来帮助ChatGPT更好地理解您的意图。

- 对输入代码进行格式化、注释和错误检查，并明确规范要求。

- 逐步测试并审查ChatGPT生成的代码段。

- 针对特定语言编写额外的后处理逻辑，以确保输出代码符合预期且可以正确执行。

- 根据具体情况调整响应时间限制和资源分配。