用好ChatGPT可显著提升编程效率。1. 自动生成带异常处理的函数代码;2. 快速生成覆盖边界条件的测试用例;3. 智能生成YAML、JSON等配置文件;4. 一键转换代码风格或语言;5. 根据结构生成API文档片段;6. 批量重构变量名并添加日志。精准提示词是关键,结合工具使用效果更佳,帮助程序员摆脱重复劳动,专注核心逻辑。
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用好ChatGPT,编程效率能上一个台阶。它不只是写代码的助手,更是帮你跳过重复、繁琐环节的自动化工具。下面6个实用场景,让你真正告别重复劳动。
1. 自动生成函数和方法
写业务逻辑时,很多函数结构相似,比如数据校验、格式转换。你可以告诉ChatGPT:“写一个Python函数,把日期字符串转成时间戳,支持'YYYY-MM-DD'和'YYYY/MM/DD'两种格式。” 它会立刻生成带注释、异常处理的代码。你只需稍作调整就能用。 提示词建议:明确语言、输入输出、边界情况。例如加上“需要处理空值”或“返回浮点型时间戳”,生成的代码更贴合实际需求。2. 快速生成测试用例
手动写单元测试耗时又容易遗漏边界条件。把函数逻辑描述给ChatGPT:“为用户登录接口写pytest测试用例,覆盖正确密码、错误密码、空输入、超时等情况。” 它能生成结构完整、断言清晰的测试代码。 搭配使用:把生成的测试用例粘贴到IDE,再结合覆盖率工具检查是否全面,快速补齐遗漏场景。3. 智能补全配置文件
项目中常要写YAML、JSON或.env这类配置。比如搭建CI/CD流水线时,你只需说:“生成GitHub Actions的workflow文件,运行Python测试并覆盖代码。” ChatGPT会输出标准格式的yaml,包含job、step、依赖关系。 优势在于:避免查文档记语法,尤其适合不常用的工具链配置。4. 一键转换代码风格或语言
接手老项目时,可能需要把JavaScript转TypeScript,或者把Java的for循环改成Stream写法。直接输入:“把这段Java代码用Stream实现,过滤年龄大于18的用户并按姓名排序。” ChatGPT会准确重写。 注意:跨语言转换时,需说明运行环境和依赖库版本,减少兼容性问题。5. 自动生成API文档片段
写接口时,Swagger注解或Markdown文档容易写错格式。让ChatGPT根据请求体生成文档:“根据这个JSON结构生成OpenAPI 3.0的schema定义。” 它能输出符合规范的yaml字段描述,节省手敲时间。 小技巧:先让它生成英文描述,再翻译成中文,语义更准确。6. 批量重构变量命名和日志输出
维护遗留代码时,常见变量名如a、temp等难以理解。你可以粘贴一段代码,指令:“把所有变量重命名为有意义的名称,并在关键步骤添加日志输出。” ChatGPT不仅能猜出用途,还能插入合适的log语句。 适用场景:团队交接、代码评审前的快速清理。基本上就这些。用对方式,ChatGPT不是替代程序员,而是帮你甩掉机械操作,专注真正需要思考的部分。不复杂,但容易忽略细节。试试看,你会发现省下的时间远超预期。
AS系统本次的主要更新和新开发的功能如下(暂不详述): 1、修复了普及版的一些大大小小的BUG 2、重新规划整个后台,使后台更加个性化、智能化、更加易用 3、重写了广告部分模块,使其更加专业化 4、重写了文章采集模块,添加了定时自动采集功能 5、添加了供求信息采集功能 6、重写了友情连接功能(原来的太简单了) 8、重写了生成HTML模块。(几个主要模块首页不用原来的生成方式,不再会被卡巴斯机杀毒软









