ChatGPT赋能日常：Python验证转自动化，SQL与API接口一手掌握？
文章主题：ChatGPT, AI辅助工具, 工作事务处理
🌟🚀最近两周，我深度体验了ChatGPT等AI神器在工作中的效能验证！💼💻无论是日常文档撰写、项目协调，还是快速学习新技能，它们都展现出了超乎想象的便捷与精准。👩💻👨💻首先，ChatGPT的文案生成力简直叹为观止，它能帮我一键生成专业且引人入胜的内容，节省了大量时间精力！📝📊而且在数据分析方面，AI也展现出了惊人的洞察力，让我对结果有了更深入的理解。📊📈其次，协作工具如Trello和Slack的智能化升级，让团队沟通更加高效，信息一目了然，大大提高了工作效率。🤝💻当然，AI并非万能，它仍需要人类的指导和调整，但无疑为我们的工作生活带来了翻天覆地的变化。💡🚀如果你也在寻找提升效率的新工具，不妨试试这些AI辅助，它们可能会成为你日常工作中不可或缺的一部分！👩💻👨💻#ChatGPT #AI助手 #工作效率
自动化编写代码
🌟🚀早期探索，以Cursor与ChatGPT为关键🔥💻 —— 用Python引领的代码验证之旅💡初始试验，我凭借Cursor和创新的ChatGPT技术，成功实现了编码层面上的深度检验。在这个过程中，Python语言的灵活性与效率成为核心武器，揭示了潜在的自动化效能。🔍经过细致分析，我发现GPT在个人日常工作中展现出非凡的适应性，特别是在那些重复性强、逻辑复杂的任务上。它能轻松地接手，让繁琐的工作变得高效且精准。💼💻从文档生成到项目管理，无论是数据处理还是创意激发，GPT的自动化潜力无限，为提升生产力开辟了崭新路径。🚀🌟请注意，这里不涉及任何个人联系方式或商业推广，旨在分享有价值的信息和见解。如果你对这个领域感兴趣，不妨深入探索，体验技术带来的革新力量。📚💻
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🌟🚀经过全面审核与实践检验，这三个重要环节均取得了显著成效！💡特别是在今日头条上，我积极分享内容，每给出精准的指导语，GPT都能迅速生成精巧的爬虫代码，一键导出所有文章为独立PDF，极大地提升了我的文档管理和收藏体验。📚✨
具体的提示语如下：
请帮我生成一段自动化运行网页脚本程序，具体要求如下：
1.获取这个链接
https://www.toutiao.com/article/6991637188458906151的网页内容，抓取<div class=”main”>内容里面所有网页超链接。
2.访问每一个超链接网页内容,将进一步抓取到的<div class=“main”>内容。并记录该网页<title>的信息。
3. 将第2步抓取的内容生成独立pdf文件。具体pdf的文件名为该网页<title>的内容进行命名。
注意整个爬虫程序要增加异常处理，单个网页无法爬虫不要影响后续操作。
对于当前程序员工作，建议可以开展的尝试如下：
已经有标准语义的代码片段的生成，包括UI，逻辑层，数据库SQL。对你已有的代码进行重构和代码规范性，健壮性检查。帮你阅读他人写的代码，输出核心代码逻辑。
🌟🚀作为一名资深开发者，我正在探索一项创新实践——利用ChatGPT驱动微服务架构，实现前后端分离与API接口化。💡具体来说，我将把软件需求转化为自然语言指令，让超智能模型生成应用代码，而我只需负责定义业务逻辑。💻这样，不仅能解放双手，提升效率，还能确保代码质量，符合最佳实践。🌐同时，为了优化SEO和用户体验，我会巧妙地融入关键词，确保内容既吸引人又具备搜索引擎友好性。👩💻如果你对这个过程感兴趣，或者有任何相关问题，随时向我提问，让我们一起见证技术与智能的深度融合！💬번역결과🌟🚀资深 개발자의 입장에서, 저는 ChatGPT를 활용한 미 서비스 아키텍처와前后端 분리, API 인터페이스 기반의 프로세스에 대한 중요한 시도를 진행하고 있습니다. 💡 간단한 애플리케이션의 모든 코드 작성를 위해 요구 사항을 자연어로 설명하는 대신 코드를 생성하도록 도구를 사용합니다. 저는 비즈니스 로직을 정의하는 역할만 남습니다. 🤖 이를 통해 손을 놓고 생산성을 높일 수 있고, 최적의 관행에 부합한 코드를 얻을 수 있습니다.🌐 또한, 키워드를 유연하게 통합하여 SEO 및 사용자 경험을 개선하며, 매력적인 내용과 검색 엔진 친화성 모두 갖춘 글쓰기를 구현하려고 노력합니다.👩💻 이 프로세스에 관심이 있으신가요? 또는 궁금한 점이 있으면 언제든지 물어보세요! 함께 기술과 지능의 혼합을 감상해 보겠습니다.💬
整体的分层思路如下：
🌟当然可以！首先，让我们聚焦于创建一个强大且高效的数据存储系统。使用GPT的强大能力，我将协助你设计DB数据库结构，并编写基础的原子类和组合类API接口。这些接口将遵循最佳实践，确保数据流动顺畅。接下来，我们将步入后端开发阶段，通过Vue.js构建精简而功能丰富的前端界面。 gözlem yaparak, API’sı ve Vue aracılığıyla doğrudan etkileşim sağlayacak bir yapı oluştururuz. 🚀SEO优化提示：使用关键词如”DB设计”, “原子API”, “组合API”, “Vue前端开发”, “API-前端联动”。同时，保持句子流畅且包含emoji以增加可读性和吸引力。
🌟为了满足您对基础采购订单管理的需求，我将引导您构建一个高效且用户友好的系统。首先，我们将设计一对主从表结构，确保数据的精确性和完整性。📚前端界面将采用现代化UI设计，简洁直观，易于操作。 yazing the logic for frontend interactions, we’ll ensure seamless transitions between user actions and backend processes.订单保存过程会涉及关键逻辑处理，每个环节都将经过严谨验证，以防止错误发生。💻通过API接口，前后端将紧密协作，实现数据的高效交换和流程控制。在整个系统架构中，我们将遵循RESTful原则，充分利用HTTP请求与响应，提升SEO友好性，从而吸引更多的搜索引擎流量。🌐此外，为了保护隐私，所有敏感信息将进行加密处理，确保信息安全。请放心，这个项目的目标是打造一个易于理解和维护的采购订单管理系统，让您轻松管理每一份订单。💪如果您有任何疑问或需要进一步优化的地方，请随时告诉我，我将全力以赴为您提供帮助。
基于刚场景的初步验证
在构建了该简单业务场景后，我们基于GPT进行了代码生成的初步验证。通过验证至少确认该逻辑思路完全可以跑通。
第一步：创建数据库表和SQL语句
我现在需要创建以下数据库表，分为采购订单头和采购订单明细，物料三张表。采购订单头包括项目编号，订单编号，订单名称，供应商编号，订货日期，订货人，送货地址信息。采购订单明细包括物料编号，物料名称，订购数量，折扣率，总价信息。还有一张物料信息表，包括了物料编号，物料名称，物料单位，物料单价信息。请帮我生成mysql的建表sql语句。
我首先准备了数据库创建需求，GPT会帮我生成完整的SQL语句。
由于我用到了供应商编码字段，GPT还给出准确提示，是否需要单独再创建供应商表。
GPT反馈：请注意，上面的SQL语句假设您已经有了一个名为suppliers的供应商信息表。如果您还没有创建这个表，请先创建它，并按照您的需要为其定义适当的列。
第二步：创建API接口
在数据库对象生成完成后，我们可以让GPT帮我创建Http Rest API接口。注意你完全可以让它基于底层数据库表，每个表都创建队员的CRUD接口。
但是我现在需要一个菜单订单导入的复合接口。因此我给出如下描述如下：
好的，我现在需要生成一个采购订单的保存http rest api接口，该接口实现采购订单的保存操作。我一次传入采购订单头和明细信息，实现采购订单的保存。请帮我用java语言来生成该接口，要求如下。 1. 采用springboot框架 2. 数据库访问层采用Ibatis框架 3. 生成的api接口要实现调用该接口即将整个采购订单数据保存到数据库中。 请生成需要哪些java类文件，每个文件的所有源代码。
在我给出如下描述后，GPT会帮我生成发布这个接口涉及到的实体类，Controller类，Service类等各层的代码文件。
接着我让GPT帮我再生成一个独立的订单校验接口，预算检查接口。
具体的描述语如下：
和上面相同的处理方式，请帮我再生成一个采购订单校验的API接口，该接口输入参数和订单保存接口输入参数相同。返回两个信息，一个是校验状态是否通过，一个是备注信息。代码实现逻辑先直接返回True的校验状态。
和上面相同的处理方式，请帮我再生成一个预算校验的API接口，该接口的输入参数为项目编号，采购总金额两个参数。返回两个信息，一个是校验状态是否通过，一个是备注信息。代码实现逻辑先直接返回True的校验状态。
接着，我需要一个组合接口。该接口需要调用底层的三个原子接口进行接口服务编排，形成一个完整的组合接口服务能力。因此我继续和GPT交互，给出我构建组合API接口的需求，具体提示语如下：
好的，下面请帮我生成一个新的组合接口，该接口在你前面生成的采购订单保存接口的基础上增加了校验信息。该接口的输入仍然是前面采购订单保存接口相同的输入，即完整的采购订单信息。该接口输出返回两个信息，一个是校验状态是否通过，一个是备注信息。 接口实现步骤如下。
1. 调用你前面生成的采购订单校验API接口进行校验，如果校验通过继续往下，否则返回False校验不通过的信息，程序结束。
2. 调用你前面生成的预算校验的API接口，项目编号采用输入信息中的项目编号，采购总金额需要你对输入采购订单明细中的采购总价进行汇总，汇总后作为采购总金额。如果校验通过继续往下，否则返回False校验不通过的信息，程序结束。
3. 调用采购订单保存接口进行订单保存，如果保存成功返回True，失败返回False。
第三步：基于API接口反向生成VUE界面
在API接口生成好后，我们可以基于API接口的输入参数约束来反向生成对应的VUE前端界面框架。在VUE界面生成出来后，再继续补充VUE前端交互的扩展规则。
因此我将其分解为两次来生成。第一次先生成VUE订单录入界面。
请基于你前面生成的采购订单保存接口用VUE框架来实现采购订单的录入。注意前端界面是一个主从的结构，包括了采购订单基本信息和采购订单明细信息。采购订单明细信息需要实现一个表格方面进行数据的录入。最终形成的完整数据调用前面实现的组合API接口来完成采购订单的保存操作。
接着对前端界面操作进一步完善。
请对你刚才生成的VUE框架代码进行完善。具体两个点。 1. 我输入物料编号，你需要自动调用刚才生成的物料信息查询接口返回物料名称，物料单位，物料单价到表格中。 2.我手工在表格中填写采购数量，折扣率信息，你需要通过采购数量*折扣率*物料单价自动计算总价信息，并显示到表格中。
到此，我们借助ChatGPT，一个完整的采购订单保持功能即生成完成。当然实际的业务场景会更加复杂，但是基础场景跑通后，我们完全可以进一步训练GPT，积累响应的知识库模板和底层共性API接口能力。
包括我们已有的开发框架，共性组件，基础API接口能力描述都可以输入给GPT让其学习和理解，以使GPT后续生产的代码能够完全和我们已有的技术知识体系融合。细节部分还在进一步的尝试中，个人希望是基于上面思路形成一个完整的自然语言进行开发的完整工程实践。
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