传统经典编程与AIGC的融合：以泡茶为例探索技术的交响曲

在信息技术的长河中，编程语言与技术框架不断演进，从经典的面向对象编程到新兴的人工智能生成内容（AIGC），每一次迭代都引领着技术应用的新风向。本文将以日常生活中简单而又充满文化韵味的泡茶过程为例，探讨如何将传统经典编程的严谨与人工智能的创新力量相结合，共同谱写出技术的交响曲。

首先带大家来了解一些js中的数据类型

js基本数据类型

弱类型，js 变量类型是由值来决定的

数字（number）

字符串（string）

布尔型（boolean）

空（null）

未定义（ undefined）

js 除了简单数据类型，就是对象（函数是可执行的对象）

tip：js命名首字母小写通常普通函数，大写为构造函数

一、传统编程的基础：面向对象的泡茶模型

在传统的软件开发领域，面向对象编程（OOP）是一种广为接受的编程范式。以JavaScript和Go为代表的语言，虽然各有特色，但都推崇灵活的原型式面向对象设计。

以泡茶为例，我们可以设计一个Tea对象。

js 复制代码

function Tea(type) {
            this.type = type;
            console.log('您准备泡一杯' + this.type);
        }

再利用对象的prototype给Tea对象添加方法（js中认为对象是类的原型）

js 复制代码

Tea.prototype.boilWater = function () {
            console.log('把水煮沸 ');
        }
        Tea.prototype.steepTeaBag = function () {
            console.log('用沸水浸泡茶叶');
        }
        Tea.prototype.pourInCup = function () {
            console.log('把茶水倒进杯子');
        }
        Tea.prototype.addLeaves = function () {
            console.log('加柠檬');
        }

利用原型链（JavaScript特有）或接口（Go偏好）来描述泡茶的过程，通过这种方式，我们封装了泡茶的各个步骤，使得代码更加模块化、易于维护和扩展。

js 复制代码

Tea.prototype.init = function () {
            this.boilWater();
            this.steepTeaBag();
            this.pourInCup();
            this.addLeaves();
        }

结果：

二、AIGC：智能生成的茶艺指南

随着AIGC技术的发展，特别是基于大型语言模型（LLM）的应用，我们可以赋予泡茶过程新的想象力。设想一下，通过简单的指令或"prompt"，AIGC不仅可以生成泡茶步骤的详细说明，还能根据用户的偏好调整配方，甚至创作出富有诗意的泡茶仪式解说。

js 复制代码

const text=`
        泡一杯茶很容易。首先要把水烧开。
        在等待期间，拿一个杯子并把茶包放进去。
        一旦水开了，就把它倒在茶包上。
        等待一会，让茶叶浸泡，几分钟后，取出茶包。
        如果你愿意，可以加一些糖或者牛奶调味。
        就这样，您可以享受一杯美味的茶了。
    `
    const prompt=`
    您将获取得到三个引号括起来的文本。
    如果它包含一系列的指令，则需要按照以下格式重新编写这些指令。
    
    第一步 - ...
    第二步 - ...
    第三步 - ...
    ...
    第N步 - ...
    
    如果文本中不包含一些系列的指令，则直接写"未提供步骤"
    """${text}"""

这样的互动不仅极大地丰富了用户体验，还展现了AI在内容创造方面的灵活性和创造性。

三、融合之道：AI Native设计模式

在大型项目设计中，模板方法模式是一种常用的设计模式，它定义了一个操作中的算法骨架，而将某些步骤延迟到子类中实现。结合AIGC，我们可以在模板方法中预留接口，允许AI根据上下文动态填充或优化流程步骤，形成一种"智能模板"。

首先，我们需要为项目创建一个基础的Node.js环境。在命令行中执行npm init -y、npm i openai、npm i dotenv，将快速初始化一个新的Node.js项目，将OpenAI的包和dotenv库添加到项目中，随后导入模块。（其中使用dotenv的来存储敏感信息，确保密钥不被直接暴露在源代码中或版本控制系统里）

js 复制代码

const OpenAI=require('openai');
const client=new OpenAI({
    apiKey: process.env.OpenAI_API_KEY,
    baseURL: 'https://api.chatanywhere.tech/v1'
})

再创建入口函数，并对prompt模块进行封装

js 复制代码

const main=async()=>{
    //AIGC优势快速处理文本生成，生成内容
    const text=`
        泡一杯茶很容易。首先要把水烧开。
        在等待期间，拿一个杯子并把茶包放进去。
        一旦水开了，就把它倒在茶包上。
        等待一会，让茶叶浸泡，几分钟后，取出茶包。
        如果你愿意，可以加一些糖或者牛奶调味。
        就这样，您可以享受一杯美味的茶了。
    `
    const prompt=`
    您将获取得到三个引号括起来的文本。
    如果它包含一系列的指令，则需要按照以下格式重新编写这些指令。
    
    第一步 - ...
    第二步 - ...
    第三步 - ...
    ...
    第N步 - ...
    
    如果文本中不包含一些系列的指令，则直接写"未提供步骤"
    """${text}"""
    `
    const result=await getChatResponse('gpt-3.5-turbo',prompt);
    console.log(result);
}

//封装
const getChatResponse = async function(model,prompt){
    const response = await client.chat.completions.create({
        model:model, // 适合聊天的模型   有很多种
        messages: [{
            role : 'user',
            content : prompt
        }]
    })
    return response.choices[0].message.content;
}

结果：

这种混合模式体现了AI Native的思想，即在设计之初就考虑如何无缝集成人工智能，使软件系统能够更加智能、灵活地适应多样化的场景需求。

四、展望未来：分布编程与AIGC的协同

在分布式系统设计中，AIGC可以作为智能组件，处理特定类型的计算任务，如自动化文档生成、个性化推荐系统等，而传统编程则负责系统的架构搭建、数据处理和逻辑控制。两者的协作，不仅能提升系统的效率和智能化水平，还能激发更多创新应用，如利用AIGC进行实时数据分析报告生成，或在边缘计算中部署轻量级AI模型进行即时决策。

综上所述，传统经典编程与AIGC的结合，不仅仅是技术上的叠加，更是思维模式和应用领域的拓展。通过将原型式面向对象的灵活性与AIGC的创造力深度融合，我们不仅能够更高效地解决流程控制类问题，还能在设计和体验层面实现降维打击，推动技术向更加智能、人性化的方向发展。在AI时代，成为AI原住民，意味着我们要不断探索如何在尊重传统的同时，拥抱变化，创造出前所未有的价值。