从好玩到好用：程序员用AI提效的那些事儿

本片内容是【AI思维空间】ChatGPT纵横编程世界，点亮智慧火花的续作，主要记录组内开发小伙伴儿们在开发过程中的实际应用案例，记录典型案例，尽量不要和其他人重复，以解决开发过程中的实际问题为主，设计、方案、编码、测试、集成、部署等等；

目的：贡献最佳实践，分享心得，共同成长！

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<Long, Set> 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<Long, Set<Long>> 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。

作者：京东零售 王英杰

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