程序员可以放心了，ChatGPT只能写95%的代码！
领域特定语言(DSL)可能很多人都知道，就是针对特定领域的，一个简单的“小语言”，例如HTML就是针对Web编程的一个DSL，SQL是针对数据库操作的一个DSL。
DSL可以很复杂，也包含if, else,while等逻辑控制，也可以很简单，我选这个例子就是税务领域的一个简单例子：
// 定义税率区间
tax_bracket 1
range: 0 – 15000
rate: 5%
tax_bracket 2
range: 15001 – 45000
rate: 10%
tax_bracket 3
range: 45001 – 120000
rate: 20%
tax_bracket 4
range: 120001 – 200000
rate: 30%
tax_bracket 5
//注：就是这个不同寻常的格式引发了Bug
range: 200001 and above
rate: 40%
// 定义抵免额
deduction Standard
amount: 5000
deduction Health_Insurance
amount: 2000
deduction Retirement_Savings
amount: 3000
有了这些术语，业务人员就可以使用了
// 计算应纳税额
income: 80000
deductions: Standard, Health_Insurance, Retirement_Savings
calculate_tax
我把这个需求直接抛给GPT-4, 让它用Java语言给我实现了，下面是我和它的对话：
注：交互内容较长，文末有总结
GPT-4 ：为了实现这个DSL，我将首先创建一个TaxBracket类来表示税率区间，然后创建一个Deduction类来表示抵免额。最后，我将创建一个TaxCalculator类来实现计算应纳税额的逻辑。以下是一个简化的Java实现：
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
class TaxBracket {
int id;
int lowerBound;
int upperBound;
double rate;
public TaxBracket(int id, int lowerBound, int upperBound, double rate) {
this.id = id;
this.lowerBound = lowerBound;
this.upperBound = upperBound;
this.rate = rate;
}
}
class Deduction {
String name;
int amount;
public Deduction(String name, int amount) {
this.name = name;
this.amount = amount;
}
}
class TaxCalculator {
List<TaxBracket> taxBrackets;
List<Deduction> deductions;
int income;
public TaxCalculator(int income, List<TaxBracket> taxBrackets, List<Deduction> deductions) {
this.income = income;
this.taxBrackets = taxBrackets;
this.deductions = deductions;
}
public double calculateTax() {
int taxableIncome = income;
for (Deduction deduction : deductions) {
taxableIncome -= deduction.amount;
}
double tax = 0;
for (TaxBracket bracket : taxBrackets) {
if (taxableIncome <= bracket.upperBound) {
tax += (taxableIncome – bracket.lowerBound ) * bracket.rate;
break;
} else {
tax += (bracket.upperBound – bracket.lowerBound ) * bracket.rate;
}
}
return tax;
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
List<TaxBracket> taxBrackets = new ArrayList<>(Arrays.asList(
new TaxBracket(1, 0, 15000, 0.05),
new TaxBracket(2, 15001, 45000, 0.10),
new TaxBracket(3, 45001, 120000, 0.20),
new TaxBracket(4, 120001, 200000, 0.30),
new TaxBracket(5, 200001, Integer.MAX_VALUE, 0.40)
));
List<Deduction> deductions = new ArrayList<>(Arrays.asList(
new Deduction(“Standard”, 5000),
new Deduction(“Health_Insurance”, 2000),
new Deduction(“Retirement_Savings”, 3000)
));
int income = 80000;
TaxCalculator calculator = new TaxCalculator(income, taxBrackets, deductions);
double tax = calculator.calculateTax();
System.out.println(“应纳税额: “ + tax);
}
}
这个实现定义了TaxBracket和Deduction类，并创建了一个TaxCalculator类来计算应纳税额。主方法中初始化了税率区间和抵免额，并使用这些信息计算了一个给定收入的应纳税额。
注：它似乎理解了这个DSL是用来计算税率的，类名，方法名也比较合理
刘欣：不不不，应该解析一个DSL文件，形成TaxBracket和Deduction，然后再计算税率，你这里少了一个解析器
GPT-4 ：抱歉，我明白你的需求了。这里是一个使用Java编写的解析器，用于解析DSL文件并计算税率：
首先，我们需要创建一个名为DSLParser的类来解析DSL文件：
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
class DSLParser {
private final List<TaxBracket> taxBrackets = new ArrayList<>();
private final List<Deduction> deductions = new ArrayList<>();
private int income;
public DSLParser(String filePath) {
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(filePath))) {
String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
parseLine(line.trim());
}
} catch (IOException e) {
System.err.println(“Error reading file: “ + e.getMessage());
}
}
private void parseLine(String line) {
if (line.startsWith(“tax_bracket”)) {
int id = Integer.parseInt(line.split(” “)[1]);
int lowerBound = 0;
int upperBound = 0;
double rate = 0;
for (int i = 0; i < 2; i++) {
line = getNextLine();
if (line.startsWith(“range:”)) {
String[] range = line.substring(6).trim().split(” – “);
lowerBound = Integer.parseInt(range[0]);
if (range[1].equals(“and above”)) {
upperBound = Integer.MAX_VALUE;
} else {
upperBound = Integer.parseInt(range[1]);
}
} else if (line.startsWith(“rate:”)) {
rate = Double.parseDouble(line.substring(5).trim().replace(“%”, “”)) / 100;
}
}
taxBrackets.add(new TaxBracket(id, lowerBound, upperBound, rate));
} else if (line.startsWith(“deduction”)) {
String name = line.split(” “)[1];
int amount = 0;
line = getNextLine();
if (line.startsWith(“amount:”)) {
amount = Integer.parseInt(line.substring(7).trim());
}
deductions.add(new Deduction(name, amount));
} else if (line.startsWith(“income:”)) {
income = Integer.parseInt(line.substring(7).trim());
} else if (line.equals(“calculate_tax”)) {
// Do nothing, just a marker to calculate tax
}
}
private String getNextLine() {
// Read the next line from the file, or return null if end of file is reached
}
public List<TaxBracket> getTaxBrackets() {
return taxBrackets;
}
public List<Deduction> getDeductions() {
return deductions;
}
public int getIncome() {
return income;
}
}
接下来，我们需要修改Main类，以便从DSL文件读取税收信息并计算税率：
public class Main {
public static void main(String[] args) {
if (args.length != 1) {
System.out.println(“Usage: java Main <DSL file path>”);
return;
}
DSLParser parser = new DSLParser(args[0]);
List<TaxBracket> taxBrackets = parser.getTaxBrackets();
List<Deduction> deductions = parser.getDeductions();
int income = parser.getIncome();
TaxCalculator calculator = new TaxCalculator(income, taxBrackets, deductions);
double tax = calculator.calculateTax();
System.out.println(“应纳
注：这里没输出完，就断掉了。
刘欣：继续
GPT-4 ：
税额: ” + tax);
}
}
现在，这个实现已经包括了解析DSL文件的功能。你可以将上述代码保存为Java源文件（例如`TaxCalculation.java`），并将你的DSL文件保存为一个文本文件（例如`tax.dsl`）。然后使用以下命令编译并运行代码：
javac TaxCalculation.java
java Main tax.dsl
这将从tax.dsl文件读取税率区间和抵免额信息，并根据收入计算税率。请注意，在使用此方法之前，你可能需要稍微调整DSLParser类中的getNextLine方法，以便正确读取文件的下一行。你可以使用BufferedReader对象的readLine方法实现这一点。
刘欣： DSLParser中getNextLine方法没有实现！
GPT-4 ：抱歉，这是我的疏忽。请在DSLParser类中添加一个BufferedReader类型的成员变量reader，并在构造函数中初始化它。然后在getNextLine方法中实现读取下一行的逻辑。以下是修改后的DSLParser类：
class DSLParser {
private final List<TaxBracket> taxBrackets = new ArrayList<>();
private final List<Deduction> deductions = new ArrayList<>();
private int income;
private BufferedReader reader;
public DSLParser(String filePath) {
try {
this.reader = new BufferedReader(new FileReader(filePath));
String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
parseLine(line.trim());
}
reader.close();
} catch (IOException e) {
System.err.println(“Error reading file: “ + e.getMessage());
}
}
private void parseLine(String line) {
// … (same as before)
}
private String getNextLine() {
try {
return reader.readLine();
} catch (IOException e) {
System.err.println(“Error reading next line: “ + e.getMessage());
return null;
}
}
// … (getTaxBrackets, getDeductions, and getIncome methods)
}
现在，DSLParser类已包含一个reader成员变量，用于在getNextLine方法中读取文件的下一行。这应该使解析器能够正确解析DSL文件并计算税率。
注：到目前为止，GPT-4把所有的代码都生成了，用时不到5分钟！可以说是神速了，让我从头开始构思，然后一行行敲出代码，恐怕得四五十分钟吧
我把它复制出来，在VS Code中运行，发现了一个问题，它没有处理文本前后的空格。
刘欣：在parseLine方法中，你好像没有考虑文件中的一行内容前后有空格的问题
GPT-4 ：您是对的，我之前的实现没有考虑到行内容前后可能存在的空格。在解析每一行时，我们可以使用trim()方法来去除前后的空格。以下是修改后的DSLParser类中的parseLine方法：
private void parseLine(String line) {
line = line.trim();
if (line.startsWith(“tax_bracket”)) {
// … (same as before)
} else if (line.startsWith(“deduction”)) {
// … (same as before)
} else if (line.startsWith(“income:”)) {
income = Integer.parseInt(line.substring(7).trim());
} else if (line.equals(“calculate_tax”)) {
// Do nothing, just a marker to calculate tax
}
}
现在，我们在处理每一行时都会去掉前后的空格，这样就可以更准确地解析含有前后空格的行内容。这将提高解析器的健壮性，使其能够更好地处理不同格式的DSL文件。
注：其实GPT-4只改了一处代码，其他地方还没改。于是我建议它：
刘欣：能否在getNextLine方法中就做trim呢？
GPT-4 : 当然可以。您可以在getNextLine方法中直接对读取到的行内容进行trim()操作。这样，在调用getNextLine方法时，就可以确保返回的行内容已经去除了前后的空格。以下是修改后的getNextLine方法：
private String getNextLine() {
try {
String line = reader.readLine();
if (line != null) {
return line.trim();
}
} catch (IOException e) {
System.err.println(“Error reading next line: “ + e.getMessage());
}
return null;
}
在这个修改后的版本中，我们在getNextLine方法内部对读取到的行内容使用了trim()方法。这意味着在解析文件时，无论是通过getNextLine方法还是在parseLine方法中读取的行内容，都已经去除了前后的空格。
注：到目前为止，还一切顺利，但是很快就发生了一件让人头大的问题：GPT-4在处理range: 200001 and above 这样格式的时候出错，因为一般的格式是45001 – 120000， 120001 – 200000 ，都是数字，这里出现一个 and above 文字，它没注意到。
程序在运行时出错，我把错误直接扔给它：
刘欣：代码在运行时出错：
Exception in thread “main” java.lang.NumberFormatException: For input string: “200001 and above”
at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65)
at java.lang.Integer.parseInt(Integer.java:580)
at java.lang.Integer.parseInt(Integer.java:615)
at DSLParser.parseLine(App.java:94)
at DSLParser.<init>(App.java:73)
at App.main(App.java:150)
GPT- 4 ：抱歉给您带来了困扰。这个问题是由于在解析tax_bracket区间的上界时没有正确处理”and above”的情况导致的。以下是修复后的parseLine方法中处理tax_bracket部分的代码：代码略。
注：GPT-4虽然意识到了问题所在，但是它的修改方案总是有问题，反复了两三次也修不好。最后我提示它：
刘欣：在这个字符串中 range: 200001 and above ， 根据就没有“-”， 所以line.substring(6).trim().split(” – “) 这行代码是没用的
GPT-4: 您是对的，我再次犯了错误。为了处理”and above”这种情况，我们应该根据”and above”字符串来分割范围。以下是修复后的parseLine方法中处理tax_bracket部分的代码：
private void parseLine(String line) {
if (line.startsWith(“tax_bracket”)) {
int id = Integer.parseInt(line.split(” “)[1]);
int lowerBound = 0;
int upperBound = 0;
double rate = 0;
for (int i = 0; i < 2; i++) {
line = getNextLine();
if (line.startsWith(“range:”)) {
String rangeString = line.substring(6).trim();
if (rangeString.contains(“and above”)) {
String[] range = rangeString.split(” and above”);
lowerBound = Integer.parseInt(range[0]);
upperBound = Integer.MAX_VALUE;
} else {
String[] range = rangeString.split(” – “);
lowerBound = Integer.parseInt(range[0]);
upperBound = Integer.parseInt(range[1]);
}
} else if (line.startsWith(“rate:”)) {
rate = Double.parseDouble(line.substring(5).trim().replace(“%”, “”)) / 100;
}
}
taxBrackets.add(new TaxBracket(id, lowerBound, upperBound, rate));
} else if (line.startsWith(“deduction”)) {
// … (same as before)
} else if (line.startsWith(“income:”)) {
income = Integer.parseInt(line.substring(7).trim());
} else if (line.equals(“calculate_tax”)) {
// Do nothing, just a marker to calculate tax
}
}
现在，在解析税率区间时，我们首先检查范围字符串是否包含”and above”。如果包含，则根据”and above”分割范围，并将上界设置为Integer.MAX_VALUE。否则，我们使用” – “分隔符来分割范围。这次修改应该可以正确处理税率区间，并避免NumberFormatException异常。
注：这一次，它终于做对了。
总结一下：
ChatGPT实在是太牛了！
它不但可以理解需求，生成代码，更让人震撼的是可以根据要求不断地微调代码，完善功能，修复Bug。
过程完全用自然语言交互，这种能力我没有在之前的任何工具中看到过，说它是革命性的技术完全不为过。
但是，我们也看到了它忘记（？）实现一个方法，特别是一个Bug一直搞不定，直到我明确地指出来。
正如球友@楊_宵夜所说：ChatGPT能以极快的速度生成95%的可运行代码，但是剩下的5%依然依靠程序员的功力。
在ChatGPT的冲击下，程序员的价值依然是很大的，依然是不可或缺的的。
但是，会用熟练使用ChatGPT的程序员，可以用自然语言快速生成代码，效率提升十倍甚至百倍，这将对不使用ChatGPT的程序员构成降维打击。
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