👉导读
开发者日常的整个工作流中,AI 大模型能做什么?ChatGPT 等 AI 大模型能不能通过开发者的指引,一步步完成从技术方案输出、编码、测试、发布到运营维护的整套流程?使用中有什么避坑点?本文从实际研发流程的各个环节出发,总结分享了 AI 大模型对研发效能的提升实践。欢迎围观~
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提取需求关键点
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绘制流程图
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大表更新方案
以我亲历的某个场景为例:在某支付业务中,有一个大表4000万行数据,使用的 mysqlA5.6 的版本,需要更新某一行记录的数据,让 ChatGPT 设计 mysql 的大表更新方案,并且分析死锁产生的风险。
GPT 给出了分批更新的方案,并且给出了具体的 sql ,还在开始之前提醒用户进行数据备份。
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业内方案的调研
如果要实现一个具体的系统,可以通过ChatGPT询问行业内的解决方案。
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询问方案设计细节
在具体的实现细节上,也可以让ChatGPT给出建议。
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读英文文档或论文
遇到不太懂的文档,可以让AI帮忙翻译和总结。
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自动生成测试用例和测试脚本
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性能测试和优化建议
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安全漏洞分析
图片来源 https://www.secpulse.com/archives/198731.html
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部署脚本生成
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部署问题诊断与解决方案
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故障诊断与解决方案
在出现故障时,ChatGPT可以协助团队诊断问题原因,并提供相应的解决方案,以快速恢复服务。
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用户反馈分析
ChatGPT可以分析用户反馈数据,帮助团队了解用户需求和痛点,从而优化产品和服务。
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7.1 准确性
我们直接上个直观的例子:
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7.2 幻觉
7.3 时效性
ChatGPT的数据只能到2021年9月,需要注意数据提问的时间。
7.4 知识产权
用户协议和合同:在使用AI系统时,用户可能需要签署协议或合同,其中可能包含关于知识产权归属的规定。这些协议或合同可能规定,生成内容的知识产权归属于AI系统的开发者、使用者或其他相关方。 |
请注意,以上信息仅供参考,具体知识产权归属问题可能因具体情况而异。在处理与AI生成内容相关的知识产权问题时,请咨询专业律师或合规顾问。
7.5 安全隐私和合规
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使用 ChatGPT 可以很快速帮助开发者完成整套产品的工作流程,提高工作效率,但是在准确性和安全性的方面其能力还有待商榷。所以各位开发者在使用 ChatGPT 完成工作的同时,要特别注意数据隐私和知识产权这方面的问题。以上就是本篇文章全部内容,如果觉得有用的话点个赞吧~
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大佬观点