👉腾小云导读
ChatGPT4相比ChatGPT3.5在逻辑推理能力上有很大的进步,其代码生成能力颇为优越。因此作者尝试在工作中某些不涉密的基础工作上,应用ChatGPT4来提升研发效率,简单尝试之后发现其在不少场景是有效的。本文将向大家展示如何充分利用 ChatGPT-4 结合结对编程方法,在研发过程中实现显著的效率提升。
重要提示:大家在做相应尝试的时候,一定要注意信息安全。
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1 场景一:正则表达式编写
2 场景二:重构代码
3 场景三:实现业务逻辑
4 场景四:改bug与写单测
5 场景五:取名字
6 总结
01、场景一:场景正则表达式编写
我所在的团队负责某可观测平台的研发。PromQL 是可观测领域常用的查询语言,Protobuf 这种协议有自带基于正则表达式的参数检查器,因此我们需要写一个正则表达式,来检测 PromQL 的合法性,以便于尽早的发现不合法的 PromQL,抛出错误、降低底层引擎的压力。
对于这个需求,按个人经验来说我认为至少得花超过一小时编码及单元测试。得翻阅不少 PromQL 手册、正则表达式的手册。我们试着把这个任务交给 ChatGPT4:
ChatGPT4 写了一个很复杂的表达式,并且告诉我们这个需求是不合理的,完美的语法检测得要实现一个语法分析器,而不是正则表达式。
这里我完善了我的需求:我们在接入层的正则应该在乎精确率,忽略召回率,旨在尽早发现一部份错误,而不是全部错误:
这一次的输出看上去还不错。但是我懒、不想仔细看,我又不放心它写。所以我要求它自己写个单测,进行充分的自测:
ChatGPT4 写的单测非常 readability,它还知道表驱动的方式写测试数据。咱们把代码 run 起来:
有一个测试用例没过,我们可以把这种情况告诉 ChatGPT4,让它自己解决:
ChatGPT4 说:要解决这个问题,必须引入更复杂的表达式。然而这不是我们想要的结果,因此我们还是选择了更简单的正则表达式交付需求,做一些简单的检查,更复杂的检查就交给 promql 语法解析器去做。
所以我花5分钟,发现了需求的不合理,选择了最符合业务需求的方案,并且还写完了我们想要的正则表达式。并且代码非常 readability,同时有单测。
02、场景二:重构代码
我们写代码的过程中,往往会因为疏忽,而产出各种「bug 和坏味道」。我们来试试 ChatGPT4 能帮我们做什么。下面随机找了一段我们代码仓库里面的不涉密基础代码,发给ChatGPT4:
package strings
import (
"fmt"
"regexp"
"strconv"
)
var reOfByte = regexp.MustCompile(`(d+)([GgMmKkBb]?)`)
// ParseByteNumber 解析带有容量的字符串
func ParseByteNumber(s string) int64 {
arr := reOfByte.FindAllStringSubmatch(s, -1)
if len(arr) < 1 || len(arr[0]) < 3 {
return -1
}
n, err := strconv.Atoi(arr[0][1])
if err != nil {
return -2
}
if n <= 0 {
return -3
}
switch arr[0][2] {
case "G", "g":
return int64(n) * (1024 * 1024 * 1024)
case "M", "m":
return int64(n) * (1024 * 1024)
case "K", "k":
return int64(n) * (1024)
case "B", "b", "":
return int64(n)
default:
return -4
}
}
先让ChatGPT看一眼代码:
ChatGPT4 表示它看懂了。接下来我们给 ChatGPT4 提一下重构的需求,看看ChatGPT4 的表现:
ChatGPT4 这些优化,使得代码 readability 了很多。特别是错误码返回的模块,原来的代码真是天坑。但同时我们也发现这个函数实现是不太符合需求的——它只匹配了 substring。例如 XXXX100KBXXX 这类参数也会被错误匹配。我们把这些情况告诉 GPT4,看看它的表现:
这里我们看到:
GPT4 不仅仅完成了需求,它还做到了兼容浮点数输入,使得返回的精度更高了。例如 1.5MB 实际是 1536B ,按我们最初的实现确实会丢失精度,变成1024B。此外,还帮我们发现了个 BUG。
照例,让它补充一下单测:
通过15分钟的简单交流,我和 ChatGPT 一起完成了这次代码重构。
03、场景三:实现业务逻辑
虽然要求 chatGPT4 一次性给我们交付整个完整需求有点过分,但我们依然可以把需求拆分成小的逻辑单元给chatGPT实现,并要求它编写单测。
这次,我们找了我们项目里面最新的需求来做个实验,让 ChatGPT 帮我们完成需求——做一个事件的聚合能力。我们的可观测平台(伽利略)会收集各个平台的事件数据,聚合之后以更加可视化的方式给用户展示:
在我不断的追加需求细节之后,chatGPT4交付了一个还算可以的成果。但是这里我们发现这段代码有个BUG。当然,我是不会自己动手修复的,让GPT4自己来吧:
其交付的整体代码虽然不算特别清晰,但做一些修改还是可以用的。当然我觉得这跟我个人没把需求描述的太清楚也有关系。
04、场景四:改BUG
我们的可观测平台(伽利略)支持自定义指标,底层识别的变量类型是1,1,2,$3这种形式,UI为了用户可读性,是表现为A,B,C。最近出现了一个BUG,A+B+C+D+E+F+G+H+I+J+K配置下去再加载上来之后编程A+B+C+D+E+F+G+H+I+J+B0。
原因K是11,但是前端转码的实现,是for循环遍历处理的,所有处理两位数字有BUG,转回来识别成了11,但是前端转码的实现,是 for 循环遍历处理的,所有处理两位数字有 BUG,转回来识别成了1和0:
我们把这个问题给ChatGPT,看它怎么解决:
===
此外,各位开发者通过上面的例子应该能感受到 GPT4 写单测的能力了。它不管是表驱动、测试用例的构造能力、代码的 readability 能力都非常强!此处我们不进行展开赘述了。
05、场景五:取名字
我们知道取变量名和函数名是工程师们最头疼的问题。
这个 ChatGPT4 非常擅长,毕竟这是它的母语呀。例如上面的解析存储容量的函数,它给的建议确实比原名好太多了。
06、总结
说一说我个人关于GPT3和GPT4的使用体验。
当被输入需求,GPT3 仿佛是从网上搜了一些代码组合给我,而 GPT4更能理解我的需求,而且它能根据我的反馈不断的优化它给我的代码。整体来说,GPT4 相比历代,在逻辑推理能力上有了很大的进步,它的代码生成能力更是让我非常震撼。
此外,它在视觉表达、跨领域能力、编程能力等等也有飞跃的进步,此处不展开赘述。如果各位感兴趣,可以在公众号(点👉这里👈进入开发者社区,右边扫码即可进入公众号)后台回复 「GPT-4」,查看完整的测评报告。了解其能力的边界,将有助于各位更好应用。
虽然 GPT 等工具不能完全替代工程师编码,但在很多繁琐且不需要交代太多背景的独立工作上,GPT4 还是完成的非常不错的。作为一个技术人员,尝试下与GPT4结对编程的方式,有可能在某些方面真的能提升自身生产效率。欢迎各位开发者体验。以上是本次分享全部内容,欢迎大家在评论区分享交流。
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原创作者|胡宸源
技术责编|胡宸源
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