使用ChatGPT创建Makefile构建系统：使用Make运行Docker
芯语芯愿（知乎/纷传/CSDN/）；小石头的芯语芯愿（微信公众号）
开发高效现代的构建系统对于满足开发周期需求至关重要。原先，嵌入式开发者一贯依靠集成构建系统，这些系统使用的是供应商提供的集成开发环境（如Eclipse）。遗憾的是，这些工具隐藏了许多重要细节，一旦与Docker和CI/CD解决方案这样的现代流程集成，就难免捉襟见肘。
在上一篇《使用ChatGPT创建Makefile构建系统：使用Docker开始入门》中，我们开发了一个自定义的构建系统，创建了一个Docker容器。我们没有按照传统方式来创建Dockerfile。而是改用人工智能工具ChatGPT来替我们做了这个系统！
在本文中，我们将继续此工作，使用ChatGPT创建一个初级Makefile，它可以让我们构建和加载Docker容器。
定义初始需求
在直接输入ChatGPT提示之前，你应该停下来思考一下究竟想要这个工具做什么。眼下，你已经有了上一篇文章中的Dockerfile，但你想要创建一个Makefile用于：
- 构建容器
- 运行容器
这可能已经足以让AI自由运行，但我倾向于对输出保留更多控制权。例如，我想把什么Make 配方与“构建”和“运行”关联呢?每个人都有自己的命名约定，但就这项练习而言，我想告诉AI创建以下配方：
- docker_image用来构建容器
- docker_run用来运行容器
只要你对Docker有所了解，就知道还必须给镜像和容器提供名称。我使用的名称是beningo/cpp-dev。(啊！CPP当然代表C++咯，但我们可是嵌入式开发者！诶错，我们搭建的镜像将允许我们为C/C++编译嵌入式代码！)
生成Makefile，动手！
有了基本要求，现在该给 Makefile 初步构思一个提示了。我喜欢先给工具提供一些上下文。所以，我第一个提示只是一个简单的句子：
“这是我为构建嵌入式软件而创建的Dockerfile，暂时不要对此采取任何行动：”
除了这句提示，我还会粘贴从上一篇文章生成的Dockerfile。我删除了文本，保持可读性，也便于管理。
只要你按部就班跟着做，就会发现ChatGPT不可控制地分析这个Dockerfile。你可以忽略它。想想看这类工具是收费的，而且是按照生成文本量（令牌数）来收费的，所以它会提供如此详细的响应。
上下文设置好后，我们现在就可以要求它按照我们的要求进行操作了：
现在让我们尝试运行这个Makefile并看看会发生什么。
ChatGPT 生成的响应如下：
还不赖！我们来试试运行这个makefile，看看会发生什么。
使用Make构建Docker镜像
如果你熟悉运行Makefile，就会知道运行这些命令非常简单。但你需要先构建镜像，然后才能运行镜像。所以，在终端中运行以下命令：
make docker_image
你会看到这样就会运行Docker，并使用你的Dockerfile来创建容器。我假设你已经把Dockerfile和Makefile放置在同一个目录下。如果没有，那么你可能会遇到一些make错误。没关系，只要把它们放在同一个目录里再试一次即可。(注意：我也假设你如果是尝试跟着我进行操作的话，那么你应该已经安装了Docker Desktop！)
你会看到Docker会运行并开始构建容器。输出可能会很详细，所以我不会在这里展示。但是，我会展示在已经构建好的镜像上运行此命令的结果。如下所示：
如你所见，下载工具和配置镜像总共用了约11个步骤。仔细看，你会发现它构建速度真快！因为我之前运行过这条命令，docker_image什么也不用做。而在你的机器上，可能需要5-10分钟才能完全运行这条命令。
使用Make运行Docker镜像
现在你有了一个镜像，可以通过输入以下命令运行这个镜像：
make docker_run
执行此操作时，你可能会看到如下提示：
恭喜！你现在正在运行自己的Docker容器，您还可以构建代码，并使用镜像构建中包含的工具。但可能你还没注意到，这里有一个问题！
如果你将main.c文件放入项目目录中，并在终端中输入ls，你会发现看不到自己的代码！代码都看不到，该怎么使用Docker容器构建代码呢?你需要对docker_run 配方做些修改！
返回ChatGPT进行修复
是时候编一条新的提示来修复的问题了。我已经知道问题与docker_run不含-v privilege选项有关。在我自己的Makefile中，我使用的方法如下：
docker_run:
@docker run --rm -it --privileged -v "$(PWD):/home/app" beningo/cpp-dev:latest bash
来看看ChatGPT根据新的提示是否能给出类似的解决方案：
结果类似但有些不同：
尽管相似，但有些许差异。首先，我使用了$(PWD)，不是$(shell pwd)。两者有什么区别呢?我询问ChatGPT时，得到以下回复：
嗯。我说实话。我更喜欢使用shell，这种方法更明确。虽然$(PWD)有效，我以前用的时候也从未遇到过问题，但使用shell能避免路径变量问题，所以这种方法更理想。(我也不会无条件地接受此结论，而是通过另一个信息来源进行核对)。
我的bash和ChatGPT的/bin/bash之间的差异也类似。只是我的方法更明确，出问题的可能性更低。
通过这些调整后，如果你现在运行：
make docker_run
然后执行ls命令，就会发现，你能访问本地源码了。注意：我们现在把容器的访问权限交给了本地内核。这样做会带来安全性问题。这对于Web或云开发者可能不是个好办法。对于我们这些嵌入式开发人员，仅用来构建代码可能没有问题，但你该仔细考量其中风险。
结论
你现在有机会能看到ChatGPT生成Dockerfile，并生成一个简单的makefile用来运行它。这个工具产生的输出并不完美，但通过谨慎审查和测试，并提供一些反馈，就可以获得令人激动的结果。我希望你能明白，你不能简单地对AI工具视而不见，这些工具在嵌入式软件开发中已经有了一席之地。
下次，我们将在目录中放置一些源代码示例，使用ChatGPT给makefile添加更多功能。用不了多久，我们将拥有一个完全现代化的构建系统，能够显著改善嵌入式软件开发方式。
