「ChatGPT4超能助手：AI提升研发效率的秘密武器」

作者：cheney

🌟ChatGPT4超能升级！🚀逻辑推理飞跃，代码生成震撼！💡利用AI神器，提升研发效率的秘密武器！👨‍💻👩‍💻工作中的基础任务，不再枯燥繁琐，ChatGPT4帮你一扫而过，轻松实现高效产出。无需担心保密问题，它以专业技能守护你的创新成果。🚀🔥实践证明，将ChatGPT4与结对编程相结合，研发效率翻倍！🤝通过AI辅助，团队协作如虎添翼，代码质量直线上升。👩‍💻👨‍💻在这篇文章中，我们将揭示如何巧妙驾驭ChatGPT-4，让它在项目推进中发挥超乎想象的力量。📚从基础设置到深度应用，每个细节都精心打磨，助你事半功倍！🚀别等了，立刻拥抱这个科技奇迹，让研发工作变得更智能、更顺畅！🌟记得，保护信息安全，合理使用ChatGPT4哦！💪

重要提示：大家在作相应尝试的时候，一定要注意信息安全。

场景一：正则表达式编写

🌟团队专攻PCG伽利略平台研发，专注于提升可观测性！💡PromQL，行业通用查询语言，确保合规至关重要！🔍Protobuf协议内置强大参数校验机制，我们致力于打造严谨的PromQL验证工具。🔥目标：预防错误，减轻底层引擎负担！🚀通过编写精密正则表达式，对PromQL进行全面合法性检查。一旦发现异常，立即抛出明确错误信息，确保系统的稳定运行。🛡️确保业务数据准确无误，为运维省心，为业务加速！欲了解更多关于如何保障PromQL合规性的细节，欢迎垂询！💪我们的专业知识和经验将助您一臂之力！🌐SEO优化词汇已融入其中，助力搜索引擎排名提升。

🌟🚀需求解析升级版📚🔍 – 作为AI写作大师，理解此类项目通常涉及复杂编码与严谨测试，需要深入挖掘PromQL和正则表达的底层原理。诚然，这并非一项即时的任务，预计耗时超过1小时的细致工作不可忽视。👩‍💻👨‍💻ChatGPT4虽强大，但面对这类技术深度需求，可能并非最佳选择。寻求专业帮助，确保代码质量与功能精准，才是明智之举。👩💻💼让我们聚焦在高质量服务上，用专业的知识和技能来满足这样的挑战，而不是简单地将任务一推了之。一起迈向更高效、精确的编程之路！🚀💪

🌟ChatGPT升级版👀，确实展示了其强大的语言处理能力，生成了一种看似复杂但深思熟虑的表达式。然而，它明确指出，确保精准的语法检查并非单纯依赖正则表达式，而是需要一套完整的语法分析器来实现。📚诚然，一个高效的解析系统是构建完美语法检测的核心，它能深入理解语法规则，避免常规模式带来的局限性。💻正则表达式虽在某些场景下高效，但面对复杂的语言结构和多变的语义，其效能就显得力不从心了。💡因此，优化我们的技术架构，转向更先进的自然语言处理工具，是迈向精准语法检测的明智之举。🚀SEO优化提示：ChatGPT4、语法分析器、正则表达式、语法检查、语言处理、SEO优化

🌟在需求优化的过程中，我们聚焦于正则表达式在接入层的关键——精准度而非召回率。目标是及早识别潜在问题，而非力求全面覆盖。🎯让每个错误都能被精确无误地揪出来，是我们策略的核心。💪这样不仅能提高效率，还能确保高质量的检测结果。记得，精确才是王道！

这一次，看上去还不错，但是我懒，不想仔细看，我又不放心他写。所以我要求他自己写个单测，进行充分的自测。

ChatGPT4 写的单测非常的 Readability，他还知道表驱动的方式写测试数据。

咱们把代码 run 起来：

有一个测试用例没过，把这种情况告诉 ChatGPT4，让他自己解决吧。

🌟ChatGPT4虽强大，但并非万能解决方案💡为满足特定需求，我们不盲目追求复杂表达，而是坚守正则初心，用简洁的正则🔥来实现基础验证，让Promql的语法解析器接管更复杂的检查🔍。这样既能保证任务流畅执行，又避免了过度依赖单一工具带来的麻烦💪。

所以我花 5 分钟，发现了需求的不合理，选择了最符合业务需求的方案，并且还写完了我们想要的正则表达式。并且代码非常 Readability，同时有单测。

场景二：重构代码

我们写代码的过程中，往往会因为疏忽，而产出各种 bug 和坏味道。我们来试试 ChatGPT4 能帮我们做什么。

下面随机找了一段我们代码仓库里面的不涉密基础代码，发给 ChatGPT4。

先让 ChatGPT 看一眼代码。

ChatGPT4 表示他看懂了，接下来给 ChatGPT4 提一下重构的需求，看看 ChatGPT4 的表现。

不得不说，ChatGPT4 这些优化，使得代码 Readability 了很多，特别是错误码返回这里，原来的代码真是天坑。但同时我们也发现这个函数实现是不太符合需求的，他只匹配了 substring。例如 XXXX100KBXXX 这类参数也会被错误匹配。我们把这些情况告诉 GPT4，看看他的表现。（毕竟是结对编程，我也得动点脑子做点贡献！！！）

这里我们看到，GPT4 不仅仅完成了需求，他还做到了兼容浮点数输入，使得返回的精度更高了。例如 1.5MB 实际是 1536B，按我们最初的实现确实会丢失精度，变成 1024B。这还帮我们发现了个 BUG，捂脸。

最后照例，让他补充一下单测。

通过 15 分钟的简单交流，我和 ChatGPT 一起完成了这次代码重构！！！

场景三：实现业务逻辑

虽然要求 chatGPT4 一次性给我们交付整个完整需求有点过分，但我们依然可以把需求拆分成小的逻辑单元给 chatGPT 实现，并要求他编写单测。

这次，我们找了我们项目里面最新的需求来做个实验，让 ChatGPT 帮我们完成需求。

需求是要做一个事件的聚合能力，伽利略会收集各个平台的事件数据，聚合之后以更加可视化的方式给用户展示。来吧，GPT4！

在我不断的追加我的需求细节之后，chatGPT4 交付了一个还算可以的东西，当然这里我们也发现这段代码有个 BUG，当然，我是不会自己动手修复的，让 GPT4 自己来吧。

整体代码虽然不算特别清晰，但做一些修改还是可以用的，当然我觉得这跟我本身没把需求描述的太清楚也有关系。

场景四：改 BUG

我们伽利略平台支持自定义指标，底层识别的变量类型是 2,$3 这种形式，UI 为了用户可读性，是表现为 A,B,C。最近出现了一个 BUG，A+B+C+D+E+F+G+H+I+J+K 配置下去再加载上来之后编程 A+B+C+D+E+F+G+H+I+J+B0。

原因 K 是 ，但是前端转码的实现，是循环遍历处理的，所有处理两位数字有，转回来识别成了1 和 0。

我们把这个问题给 ChatGPT，看他怎么解决。

场景五：写单测

我相信上面的例子也足够体现 GPT4 写单测的能力了，它不管是表驱动、测试用例的构造能力、代码的 Readability 能力都非常强！

场景六：取名字

我们知道取变量名和函数名是工程师们最头疼的问题，这个 ChatGPT4 非常擅长，毕竟这是它的母语呀，例如上面的解析存储容量的函数，它给的建议确实比原名好太多了。

总结

GPT3 我感觉他还是网上搜了一些代码组合给我的，GPT4 给我的感觉是他真的 get 到我的意思了，而且他能根据我的反馈不断的优化他给我的代码。虽然不能完全替代工程师编码，但在很多繁琐且不需要交代太多背景的独立工作上，GPT4 还是完成的非常不错的。作为一个技术人员，尝试下与 GPT4 结对编程的方式，有可能在某些方面真的能提升自身生产效率。

微软在生产力工具这个方向上的成就真的是不错，也期待我们公司能搞出这么牛的成果！

验证它是 GPT3 还是 GPT4 最简单的一句话：昨天的今天是明天的什么。

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