ChatGPT的探索与实践

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导读

本文主要介绍在实际的开发过程当中，如何使用GPT帮助开发，优化流程；恰逢今年京东20周年庆，文末也介绍了如何与618大促实际的业务相结合，来提升应用价值。本文所有代码和脚本均是利用GPT生成。

图1.具体需求描述

图2.UI设计稿

图3.需求描述语言示意

图4.生成代码示意

总结了在使用GPT进行代码开发时的重点：

1. 主要信息一定要表达明确，如语言类型，目标类型、宽、高、颜色、字号、间距等数值。

2. 想象自己是产品经理或者是设计师，不用拘泥于专业术语，例如UIview、Segment、标签等等，尽量使用自然语言表达。

3. 不要存在自相矛盾的描述，100%会产生bug。

4. 有些同学在描述需求的时候容易紧张，造成语句不通。在描述的时候完全可以不要着急，慢慢措辞。

5. 不要涉密！不要涉密！不要涉密！GPT说到底是一个外部工具软件，不是一个什么问题都可以问的“树洞”，涉及到商业机密的问题都不可以拿来询问。

场景二：写脚本

width = int(input("请输入宽度："))height = int(input("请输入高度："))color = input("请输入颜色：")
view = '#' * width + '\n'view += ('#' + ' ' * (width - 2) + '#\n') * (height - 2)view += '#' * width
description = f"生成一个宽度为{width}，高度为{height}的视图，使用{color}颜色填充。"
print(view)print(description)

场景三：与实际业务结合

def search_keyword(keyword):    url="https://search.jd.com/Search?keyword={keyword}"    response = requests.get(url)    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    #提取相关介绍    introduction = soup.select_one(".p-parameter").get_text(strip=True)    return introduction
#用户输入关键词user_input = input("请输入关键词："）
#调用函数进行搜索和提取介绍result = search_keyword(user_input)
prompt="打开京东网站，618大促活动商品里搜索 {user_input}，并给出其相关介绍"#这里的prompt既为向GTP提问的问题，由于GPT接受的是自然语言，所以这里我们可以任意的添加我们想要的导向性描述，例如“618大促活动商品”、“618精选活动”、“京东20周年庆优惠”等等

api_endpoint = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"access_token = "你的access_token"
params = {    "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],    "temperature": 0.7,    "model": "gpt-3.5-turbo"}headers = {    "Authorization": "Bearer {access_token}",    "Content-Type": "application/json"}response = requests.post(api_endpoint, headers=headers, json=params)

if response.status_code == 200:    response_text = json.loads(response.text)["choices"][0]["message"]["content"]    ＃ 输出结果    print("为您在京东推荐了如下结果: {response_text}")    print("您商品的相关介绍：{result}”）else:    print(f"error: {response.status_code} - {response.text}")

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