在软件开发的浪潮中，人工智能（AI）正以惊人的速度渗透到各个环节。尤其是大型语言模型（LLM），如ChatGPT，其强大的自然语言处理能力为开发人员带来了前所未有的便利。然而，我们必须清醒地认识到，过度依赖ChatGPT可能导致技术能力的退化和潜在的风险。本文旨在探讨如何更有效地利用ChatGPT，而不是被其所用，从而提升开发效率，同时保持核心竞争力。
编程语言基础：一切的基石
在使用ChatGPT之前，扎实的编程语言基础是必不可少的。只有理解代码背后的逻辑和原理，才能辨别ChatGPT生成的代码片段的优劣，避免盲目复制粘贴带来的潜在问题。编程语言基础不仅包括语法和数据结构，还包括对软件设计原则和架构模式的理解。这些知识能够帮助我们更好地评估ChatGPT的输出，并将其整合到现有的项目中。
避免盲目复制粘贴：理解代码是关键
复制粘贴代码是初学者常犯的错误，尤其是在使用ChatGPT等AI工具时。然而，这种做法不仅无助于提升编程能力，还可能引入难以预料的bug。正确的做法是，理解ChatGPT生成的代码，并根据实际需求进行修改和优化。只有深入理解代码，才能在出现问题时迅速定位并解决，避免项目受到损害。
上下文感知：充分利用ChatGPT的优势
ChatGPT具有上下文感知能力，这意味着它能够记住之前的对话内容，并将其应用到新的问题中。然而，这种能力也有限制。如果对话内容过多，ChatGPT可能会失去上下文，导致回答质量下降。为了解决这个问题，我们可以定期重置对话，或者将问题分解成更小的部分，逐个提问。此外，我们还可以使用“Rewrite for”等提示语，让ChatGPT根据特定的需求修改答案。
提示语的艺术：简洁而精准
提示语是与ChatGPT沟通的关键。简洁而精准的提示语能够帮助ChatGPT更好地理解我们的需求，并生成更符合预期的答案。避免使用冗长和复杂的提示语，尽量将问题分解成更小的部分，逐步引导ChatGPT生成最终的解决方案。同时，明确指定输出样式，例如列表、Markdown等，可以提高ChatGPT的输出质量。
代码文档生成：提升代码可维护性
ChatGPT可以帮助我们自动生成代码文档，包括项目的README.md文件。通过向ChatGPT提供代码信息，它可以生成详细的文档，解释代码的工作原理和使用方法。这对于提升代码的可维护性和可读性非常有帮助，尤其是在团队合作开发时。然而，需要注意的是，ChatGPT生成的文档可能不够完善，需要人工进行修改和补充。
代码补全：加速开发过程
ChatGPT可以根据已有的代码片段，自动补全代码。这可以大大加速开发过程，减少重复劳动。然而，需要注意的是，ChatGPT生成的代码可能存在错误或不符合最佳实践。因此，在使用ChatGPT进行代码补全时，务必仔细审查生成的代码，并进行必要的修改。
代码保密：保护敏感信息
在使用ChatGPT时，务必注意代码保密。避免将包含敏感信息的代码片段提供给ChatGPT，以免泄露商业机密。如果需要使用ChatGPT分析代码，可以先对代码进行脱敏处理，去除敏感信息后再提供给ChatGPT。
代码提示：优化代码质量
ChatGPT可以根据代码片段，提供代码优化建议。通过不断地提示，可以建立一个反馈循环，澄清特定的代码行，这有助于理解和深入了解可以进行的潜在增强。例如，可以使用以下提示语：
- "Simplify below code input
" - "Refactor this code input
"
SQL终端和正则表达式生成器：提升开发效率
ChatGPT可以充当SQL终端，并可以响应提示。这对于测试很有用，但最好直接通过像DBeaver这样的SQL IDE来学习。此外，ChatGPT还可以用作正则表达式生成器。正则表达式会变得非常复杂；测试和学习如何解释它们总是好的。
以下是一个使用ChatGPT生成电子邮件验证正则表达式的示例：
避免天真：ChatGPT不是万能的
ChatGPT可以生成代码，但这并不意味着它可以开箱即用。诸如“给我写一个简单的Django待办事项列表应用程序”之类的提示会在一定程度上为简单的Django Python项目创建一个基本结构。为了让生成的代码正常工作，你必须投入的工作量会更多，这有时可能会违反直觉，由于需要更多代码工作的上下文，可能会减慢你的速度。
测试用例和计划生成：提高代码质量
鉴于ChatGPT的准确性有时会受到质疑，在编写测试用例时，这是你可以安全地依赖ChatGPT作为灵感来源的领域。测试用例也很容易验证正确性，因为如果错误就会失败。单元测试通常很容易理解，预期的结果是事先知道的。LLMs模型正确的可能性非常高。
测试计划是你可以生成的另一件事，这对于与QA相关的测试特别有用。通过利用人工智能，QA团队可以自动执行重复性任务，并深入了解可生成质量更高的系统的边缘案例。
样板代码生成：提升效率
如果你是经验丰富的开发人员，一些使用该工具有意义的情况包括不需要脑力的繁琐工作，例如：
- SQL表创建
- 增删改查代码
- 发送电子邮件
- 将数据导出到CSV Excel
- 创建主要数据输入表单
- 用于列出表格数据的主数据网格
提示工程：掌握与AI沟通的艺术
提示工程是你需要掌握的一项技能。无论是使用DALL-E等AI生成器生成内容和令人惊叹的图像，还是利用meta Blenderbot、ChatSonic、Bloom和Google LaMDA等鲜为人知的服务。正确的提示将为你提供所需的输出，因此花时间学习如何执行此操作将节省破译垃圾输出的时间。
总结：善用AI，而非被AI所用
ChatGPT等AI工具在软件开发中具有巨大的潜力。然而，我们必须清醒地认识到，AI不是万能的，过度依赖AI可能导致技术能力的退化和潜在的风险。只有掌握扎实的编程基础，善用提示语，并对AI生成的代码进行仔细审查和修改，才能真正发挥AI的优势，提升开发效率，同时保持核心竞争力。
