GPT4结对编程实战，鹅厂一线研发真实使用感受

news2024/11/30 12:44:03

👉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：