去年网上流行一个说法叫一人企业
或超级IP
。一个人就是一家公司,可以更加专注于自身核心技能。既能对工作拥有更大的自主性和控制力,又能舍弃了传统公司管理等繁琐的事务工作,可以全面释放自己的兴趣和潜力。
这个概念给笔者留下了比较深的印象,随着AI的爆发式发展,笔者也一直从事算法落地相关的工作。今天想和大家分享一些AI加持下,提高工作效率的方法。
以下都是基于ChatGPT 3.5
进行验证。
代码生成
有时候,我们想实现一个算法方法或工具方法,为了更快的完成任务。这是,我们可以像AI编程助手描述我们的需求,生产对应的代码:
算法代码
示例 Prompt:
Python 帮我实现一个快速排序算法,
工具代码
示例 Prompt:
Python 帮我实现一个快速排序算法,简单回复,直接给出代码
有没有很强大,自从开通ChatGPT
之后,笔者经常用其帮我开发类似这种处理函数
、爬虫函数
、HTTP 请求函数
等工具方法,非常方便,百试不厌。
代码解释
作为程序员,写自己的代码是最爽的事,读别人的代码是最翻的事。相信,很多笔友都有类似的体验。在我们需要维护他人代码时候,特别是没有任何注释的代码,ChatGPT 可以帮助我们分析和快速理解代码。
示例 Prompt:
import base64
def image_to_base64(image_path):
with open(image_path, "rb") as img_file:
base64_str = base64.b64encode(img_file.read()).decode("utf-8")
return base64_str
阅读以上代码,帮我解释这段代码的作用?
代码转换
这是一份 2024 年最新的编程语言榜单,相信从事编程的笔友都能找到自己中意的语言。但有时因为工作或其他,需要我们将代码转换为不同的开发语言。以往的做法是从Hello World
入手重新学习一门新语言,整个流程繁琐且很耗时。但有了AI加持
,就变得很容易了,只需要一句Prompt
描述清楚需求即可。
示例 Prompt: import requests
url = 'www.xxx.com/translator/...'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = {'from': 'en', 'to': 'zh', 'q': 'hello'}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.text)
阅读以上代码功能,帮我转为JS语言格式
是不是很强大,如果要转换其他语言如:Java
、Go
、C
、Rust
等也都是可以的。
代码 Bug
开发过程中调试Bug几乎是日常工作必不可少的事情,ChatGPT
相比Google
能够更加精准的定位问题,并给出解决方案。以下是使用Flask
进行Web开发
过程中遇到的一个版本问题,具体如下:
示例 Prompt:
class Calculator:
def add(self, a, b):
return a + b
def div(self, a, b):
if b == 0:
return "参数值错误"
return a / b
帮我编写一个针对add、div方法的测试用例
编写技术方案
这算是ChatGPT
给予笔者的又一次震撼,当初想要写一个WebSocket
服务但是又不想看文档,抱着试一试的态度,没想到获得超预期的结果。
示例 Prompt:
帮我实现一个WebSocket服务系统的方案设计,后端代码使用FastAPI框架实现,前端代码使用React框架实现,要求给出使用的所有技术、代码结构、前后端完整代码,简单回复。
以下都是基于生成,可能伴随一些小Bug,需要进行简单调试。
技术框架
后端实现
前端实现
部署和运行
以上,就是笔者在使用ChatGPT
中常用到的开发功能。当然,ChatGPT还能做很多事情,需要大家自己去实践。
近两年 AI 技术迭代太快了,笔者从事这个方向,真有种学不过来
的感觉。但是这有什么办法呢?
对于我们来说,早就是优势
,充分学习和利用这些技术,才能在后续的技术竞争中保持自己的优势,大家共勉。
以上就是本期的全部内容,笔者荒生
,一名资深的程序员,谢谢大家的观看,点赞
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