阅读全文

⭐⭐⭐ Spring Boot 项目实战	⭐⭐⭐ Spring Cloud 项目实战
《Dubbo 实现原理与源码解析 —— 精品合集》	《Netty 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring 实现原理与源码解析 —— 精品合集》	《MyBatis 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring MVC 实现原理与源码解析 —— 精品合集》	《数据库实体设计合集》
《Spring Boot 实现原理与源码解析 —— 精品合集》	《Java 面试题 + Java 学习指南》

摘要: 原创出处 medium.com/quick-code/how-is-chatgpt-useful-for-developers-fa4314a93526 「Vijay Singh Khatri」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

🙂🙂🙂关注**微信公众号：【芋道源码】**有福利：

RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 所有源码分析文章列表

RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 中文注释源码 GitHub 地址

您对于源码的疑问每条留言都将得到认真回复。甚至不知道如何读源码也可以请教噢。

新的源码解析文章实时收到通知。每周更新一篇左右。

认真的源码交流微信群。

毫无疑问，ChatGPT 已经风靡全球，推出仅仅一周就拥有了 100 万用户。

OpenAI 推出了这个受欢迎的聊天机器人或语言模型，它可以根据给定的输入生成类似于人类的文本。人们已经用 ChatGPT 生成了几乎各种类型的文本，从论文、诗歌到落地页和网站。

这个聊天机器人还能生成代码片段，帮助开发人员测试和调试代码。简而言之，它改变了程序员编写、测试和调试代码的方式。

AI 已经在软件开发过程中带来了很多进步。ChatGPT 的问世对程序员来说是一个福音。然而，大家需要更多的共识，即是否会取代开发人员。虽然它可以生成、测试和调试代码，但它无法取代开发人员。

本文将介绍 ChatGPT 对开发人员的用途以及它的不足之处。

ChatGPT 如何帮助开发者

开发人员在软件开发中已经使用了各种基于 AI 和 ML 的工具，文本生成和自动补全等功能软件在开发领域很常见。

例如，GitHub Copilot 利用 OpenAI Codex，在代码编辑器编写代码时提供建议代码和其他功能。ChatGPT 的不同之处在于它能基于用户的提示生成代码，而不是使用代码模板。

下面是 ChatGPT 能够帮助开发人员提高效率的几个方面。

1. 测试

测试用例在确保应用程序的不同功能按预期工作，以及应用程序满足所有标准质量要求方面发挥着至关重要的作用。开发者编写函数和变量时，ChatGPT 可以生成测试用例和断言，辅助开发测试。

请注意：一定要检查生成的测试用例和断言是否与项目要求相符。

2. 调试

ChatGPT 简化了调试过程，只需提供错误消息就能提供建议和所有可能的解决方案。因此，开发人员不必花费数小时来摸索调试代码。

3. 文档

写文档是开发永远的痛。使用 ChatGPT 开发人员可以根据功能和变量建议特定的文档模板和示例来为代码创建文档。

4. 错误检测

快速检测源代码中的错误检测有助提高开发者的工作效率。ChatGPT 可以识别不同类型的错误，比如语法错误，并且提供建议或解决方案。

5. 代码补全

如果你用过集成开发环境（IDE），应该知道代码补全。在编写代码时 IDE 会给出建议列表，只要选择合适建议项即可，这样可以显著节省时间并减少出错。ChatGPT 可以帮助开发者完成代码。

6. 代码格式化

代码格式化可以提高源代码的可读性，为将来读代码和修改代码提供好的基础。编写注释、保持代码规范是可读性的前提条件。

使用 ChatGPT，可以根据标准样式格式化代码，所以不必担心在代码格式化上浪费时间。

7. 重构

在编写代码时，ChatGPT 会提供代码重构的建议，在不影响现有源代码功能或外部行为的情况下调整代码结构。

8. 搜索助手

ChatGPT 是一款基于人工智能的工具，经过对来自异构源的 45TB 文本数据的训练。因此，可以将其用作搜索助手。它会根据训练数据集提供相关结果。只需输入有关您需要的内容的文本提示，工具就会提供准确的结果。这样，开发人员就可以节省研究时间。

请注意：工具给出的信息可能有错，一定要核实。

9. 文本分类

它是基于类别对文本进行分类。使用 ChatGPT 开发人员可以将产品需求分类为功能需求、非功能性需求和限制。

10. 概述与总结

客户向开发人员提供了一长串的需求。在理解需求的情况下，可以开始开发过程。开发人员可以使用 ChatGPT 对需求进行概述和总结，可以帮助快速理解需求。

ChatGPT 的不足之处

每个工具软件都缺点，ChatGPT 也不例外。以下是一些不足之处。

1. 需要人来判断

ChatGPT 基于用于训练的数据集工作。尽管它生成准确的结果，但结果本身的正确性需要人来审核。

所以，你需要检查生成的代码是否真的解决了问题。此外，ChatGPT 是基于训练提供的代码片段进行代码生成。因此，无法在生成的代码中看到任何创新。

总之，不能盲目地复制和粘贴 ChatGPT 生成的代码。

2. 没有问题解决能力

使用 ChatGPT 的一个巨大风险是剽窃代码。正如前面提到的，尽管工具模拟了类似人类的对话，但是工具是没有感情的。它还需要解决问题的能力。在应用程序开发中使用抄袭代码可能会导致法律、道德和安全风险。

芋道源码 —— 纯源码解析博客

聊聊 ChatGPT 如何为开发者所用