去年网上流行一个说法叫一人企业或超级IP。一个人就是一家公司，可以更加专注于自身核心技能。既能对工作拥有更大的自主性和控制力，又能舍弃了传统公司管理等繁琐的事务工作，可以全面释放自己的兴趣和潜力。

这个概念给笔者留下了比较深的印象，随着AI的爆发式发展，笔者也一直从事算法落地相关的工作。今天想和大家分享一些AI加持下，提高工作效率的方法。

以下都是基于ChatGPT 3.5进行验证。

代码生成

有时候，我们想实现一个算法方法或工具方法，为了更快的完成任务。这是，我们可以像AI编程助手描述我们的需求，生产对应的代码：

算法代码

示例 Prompt:

Python 帮我实现一个快速排序算法，

工具代码

示例 Prompt:

Python 帮我实现一个快速排序算法，简单回复，直接给出代码

有没有很强大，自从开通ChatGPT之后，笔者经常用其帮我开发类似这种处理函数、爬虫函数、HTTP 请求函数等工具方法，非常方便，百试不厌。

代码解释

作为程序员，写自己的代码是最爽的事，读别人的代码是最翻的事。相信，很多笔友都有类似的体验。在我们需要维护他人代码时候，特别是没有任何注释的代码，ChatGPT 可以帮助我们分析和快速理解代码。

示例 Prompt:

import base64

def image_to_base64(image_path):

    with open(image_path, “rb”) as img_file:

        base64_str = base64.b64encode(img_file.read()).decode(“utf-8”)

    return base64_str

阅读以上代码，帮我解释这段代码的作用？

代码转换

这是一份 2024 年最新的编程语言榜单，相信从事编程的笔友都能找到自己中意的语言。但有时因为工作或其他，需要我们将代码转换为不同的开发语言。以往的做法是从Hello World入手重新学习一门新语言，整个流程繁琐且很耗时。但有了AI加持，就变得很容易了，只需要一句Prompt描述清楚需求即可。

示例 Prompt:
import requests

url = ‘http://www.xxx.com/translator/v1’

headers = {‘Content-Type’: ‘application/json’}

data = {‘from’: ‘en’, ‘to’: ‘zh’, ‘q’: ‘hello’}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

print(response.text)

阅读以上代码功能，帮我转为JS语言格式

是不是很强大，如果要转换其他语言如：Java、Go、C、Rust等也都是可以的。

代码 Bug

开发过程中调试Bug几乎是日常工作必不可少的事情，ChatGPT相比Google能够更加精准的定位问题，并给出解决方案。以下是使用Flask进行Web开发过程中遇到的一个版本问题，具体如下：

示例 Prompt:

class Calculator:

    def add(self, a, b):

        return a + b



    def div(self, a, b):

        if b == 0:

            return “参数值错误”

        return a / b



帮我编写一个针对add、div方法的测试用例

编写技术方案

这算是ChatGPT给予笔者的又一次震撼，当初想要写一个WebSocket服务但是又不想看文档，抱着试一试的态度，没想到获得超预期的结果。

示例 Prompt:

帮我实现一个WebSocket服务系统的方案设计，后端代码使用FastAPI框架实现，前端代码使用React框架实现，要求给出使用的所有技术、代码结构、前后端完整代码，简单回复。

以下都是基于生成，可能伴随一些小Bug，需要进行简单调试。

技术框架

后端实现

前端实现

部署和运行

以上，就是笔者在使用ChatGPT中常用到的开发功能。当然，ChatGPT还能做很多事情，需要大家自己去实践。

近两年 AI 技术迭代太快了，笔者从事这个方向，真有种学不过来的感觉。但是这有什么办法呢？

对于我们来说，早就是优势，充分学习和利用这些技术，才能在后续的技术竞争中保持自己的优势，大家共勉。

以上就是本期的全部内容，笔者荒生，一名资深的程序员，谢谢大家的观看，点赞、评论、加关注你的支持就是笔者的动力，有问题也可以私信笔者或留言询问。