使用AI聊天模型写作和编码心得

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 搜索引擎

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写文档

要点

详细描述要干的事情

说清楚你的需求,例如:
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可以使用序号列出所有需求,让AI模型来梳理逻辑

image

对描述不清楚的带你让模型进一步解释时,需要把最初的问题再说清楚,避免断连

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逐级扩散

由于模型返回的结果都是一层,我们在利用大模型编写文档的时候,需要手动找出关键的问题点,逐层去问,这样写出来的文档才完整。

写代码

让模型从零开始写

说出使用的语言

拆解你的需求

把你的需求按照自顶向下的开发模式的需求,即先实现一个大框框,然后在逐步实现里面的细节
例子:

实现一个通用网关

逐层按序号描述你的需求

一次性描述的需求不要太多,太多了模型做不过来,最好的方式是按照DFS的思路,逐层扩展,逐层提问,其实这个就跟咱们自己编程的过程是一样的。
例子:

如果我想利用SpringBoot实现一个通用日志方法,该怎么实现,该日志方法包含如下交互:
1、能兼容Springboot里面的日志等级方法,如info/error/warn/trace等等
2、增加一个save方法,使之能够将日志保存到数据库
3、能兼容Spring框架中的利用LogFactory.getLog的方式进行创建

image

利用官方文档进行Review

由于模型本质上是对话生成模型,所以有一些代码在实现上,可能用到了一些错误的API或者方法,这个时候需要利用官方文档进行review

当我们发现它理解得和我们原本表达的有偏差时,进一步抽象需求

当代码有偏差的时候,一般来说是模型一次性接收的内容过多,而且没有逐层解析的能力,所以此时我们需要做进一步的需求抽象。

如果我想利用SpringBoot实现一个通用日志方法,该怎么实现,该日志方法包含如下交互:
1、能兼容Springboot里面的日志等级方法,如info/error/warn/trace等等
2、能使用Spring框架中的利用LogFactory.getLog的方式进行创建该日志对象

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限定技术栈

如果我想利用SpringBoot实现一个通用日志类,该怎么实现,该日志方法包含如下交互:
1、能兼容Springboot里面的日志等级方法,如info/error/warn/trace等等
2、能使用Spring框架中的利用LogFactory.getLog的方式进行创建该日志对象
能否通过实现Logback里面的接口来做

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手动调整

当发现与预期差不多的时候,这个时候就读懂代码,手动调整即可

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