从好玩到好用：程序员用 AI 提效的那些事儿

Prompt 提问万能公式

案例 1 基于 ChatGPT 进行资源排期
1、首先进行拆分，分为周一到周五和周六周日

2、引导 chatGPT 进行排班

案例 2 让 chatGpt 帮忙看下正则表达式的含义
在看代码的过程中，发现有个地方使用了正则表达式进行规则匹配，但是没有注释标明规则含义，所以使用 chatGpt 帮忙看下规则含义。

chatGpt 不仅返回的了匹配的规则含义，还详细介绍了每个字符具体含义，very nice。

案例 3 基于 chatGpt 写分段写入 csv 文件的程序
给 chatgpt 提要求，要求 10000 行数据放在一个 csv 文件中，并将文件名称进行编号处理。

变更条件，事先不知道总行数有多少条，让 chatGpt 重新写一段程序实现。

案例 4：基于 ChatGPT 辅助开发
告诉 ChatGPT，我想开发一个 JavaBean 转 JSON 的 IDEA 插件，让 ChatGPT 给出详细的步骤和代码。

案例 5: 提问者需要具备鉴别能力
狼牙山五壮士的姓名

chatgpt 可以一本正经的胡说八道，提问者不能全信。

案例 6: spring ioc 框架学习

太复杂了，尽然无法支持，就来一个简单的

再完善下，并帮忙写一个测试案例测试下看

亲自验证测试是否正确，能否跑起来

虽然能够跑起来，但是测试结果和其预期不一致，分析错误产生的原因是注解 inject 使用错误，正确使用时需要对注解添加元注解 @Retention，其作用可以简单理解为设置注解的生命周期。

@Retention 注解传入的是 RetentionPolicy 枚举，该枚举有三个常量，分别是 SOURCE、CLASS 和 RUNTIME

三者区别如下：

SOURCE 代表着注解仅保留在源级别中，编译器将 Java 文件编译成 class 文件时将之遗弃。

CLASS 代表着注解被保留在 class 文件中，JVM 加载 class 文件时将之遗弃。

RUNTIME 代表着标记的注解会由 JVM 保留，因此运行时环境可以使用它。

总结：chat-gpt 对于技术细节可能无法把控，但是总体的程序框架及逻辑验证还是没有问题的。

案例 7：字符处理、文本格式化
JOSN 串的格式化与压缩：

案例 8：JSON 串转 JAVA Bean 集成 lombok
提示词迭代过程如下：

以下 Json 串给生成 JAVA 实体类，要求使用 lombok 简化代码，并添加明确的代码注释，以 Markdown 语法出 {

“migrateTime”: 1689609010640, // 迁移时间

“sourceProductId”: 1000000000, // 迁移源 productId

“targetProductIdAndSkuIdsMap”: {// 迁移目标 productId 与 skuId 的关系

“2000000”: [// 目标 product1, skuIds

1,

2,

3

],

“3000000”: [// 目标 product2, skuIds

4,

5

]

}

“venderId”:100, // 商家 ID

“categoryId”:123 // 三级类目 ID

}

结果输出如下（对尾行注释并不满意，继续优化试试）：

去除尾行注释输出结果：

案例 9：JAVA8 流语法扁平化处理流
以下提示词目的是收集 map 的所有 value 里面对应的 long 类型的值集合。

提示词： 在 JAVA8 中如何通过流，将 Map> targetProductIdAndSkuIdsMap 中的 value 收集到一个 set 集合里面，JAVA 代码请以 Markdown 输出

结果输出如下： 在 Java 8 中，不能直接使用 flatmap 将集合的元素合并到一个集合中，因为 flatMap 操作是将多个流合并成一个流，而不是将元素合并到一个集合中。实际上，我们需要使用 flatMap 将每个集合的元素映射到单独的流，然后再使用 collect 操作将这些流合并到一个集合中。

以下是修正后的 Java 代码示例：

import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;

public class Main {
public static void main(String[] args) {
Map> targetProductIdAndSkuIdsMap = ...; // 初始化 targetProductIdAndSkuIdsMap

    Set<Long> skuIds = targetProductIdAndSkuIdsMap.values()
            .stream()
            .flatMap(Set::stream)
            .collect(Collectors.toSet());

    System.out.println(skuIds);
}

}

这个代码可还行？^_^

案例 10： 行云流水线错误日志分析
已落地平台，针对流水线运行错误日志，选中错误内容右键进行智能分析，输出分析结果，辅助解决错误问题，节省平台运营成本。