注:本文应用 New Bing(GPT4.0)演示
让他表演一个 Java 软件开发者
第一步:咱们让 ChatGPT 表演一个 Java 软件开发者的角色
- 提醒词插件:地址:ChatGPT BingChat GPT3 Prompt Generator App (Streamlit) – a Hugging Face Space by Kaludi
Java Software Developer Java 软件开发者
I want you to act as a Java software developer.
I will provide you with a list of commands and you will implement them.
My first request is "I need help creating a Java application."
筹备一个不太好的 Java 代码示例
第二步:咱们筹备一个写得不太好的 Java 代码示例
- Bad Java Example:
public int calculateUsingIfElse(int a, int b, String operator) {
int result = 0;
if (operator.equals("add")) {result = a + b;} else if (operator.equals("subtract")) {result = a - b;} else if (operator.equals("multiply")) {result = a * b;} else if (operator.equals("divide")) {if (b == 0) {throw new IllegalArgumentException("Cannot divide by zero");
}
result = a / b;
} else if (operator.equals("modulus")) {if (b == 0) {throw new IllegalArgumentException("Cannot divide by zero");
}
result = a % b;
} else if (operator.equals("power")) {result = (int) Math.pow(a, b);
} else if (operator.equals("square root")) {if (a < 0) {throw new IllegalArgumentException("Cannot take square root of negative number");
}
result = (int) Math.sqrt(a);
} else if (operator.equals("absolute value")) {result = Math.abs(a);
} else if (operator.equals("negate")) {result = -a;} else {throw new IllegalArgumentException("Invalid operator");
}
return result;
}
让他优化这段代码
第三步:让 newBing(ChatGPT)优化这段代码
- 并且要求「整顿成比拟优雅的代码构造,比方主动拆分子函数、升高 if 和循环嵌套,甚至实现局部设计模式。」
// 定义一个接口,示意不同的运算策略
public interface OperationStrategy {int apply(int a, int b);
}
// 定义一个枚举,示意不同的运算符和对应的策略
public enum Operator {ADD((a, b) -> a + b),
SUBTRACT((a, b) -> a - b),
MULTIPLY((a, b) -> a * b),
DIVIDE((a, b) -> {if (b == 0) {throw new ArithmeticException("Cannot divide by zero");
}
return a / b;
}),
MODULUS((a, b) -> {if (b == 0) {throw new ArithmeticException("Cannot divide by zero");
}
return a % b;
}),
POWER((a, b) -> (int) Math.pow(a, b)),
SQUARE_ROOT((a, b) -> {if (a < 0) {throw new ArithmeticException("Cannot take square root of negative number");
}
return (int) Math.sqrt(a);
}),
ABSOLUTE_VALUE(Math::abs),
NEGATE(a -> -a);
private final OperationStrategy strategy;
Operator(OperationStrategy strategy) {this.strategy = strategy;}
public int apply(int a, int b) {return strategy.apply(a, b);
}
}
// 定义一个办法,依据运算符和操作数来计算结果
public int calculateUsingStrategy(int a, int b, String operatorName) {
// 依据运算符名称找到对应的枚举常量,如果没有找到则抛出异样
Operator operator = Operator.valueOf(operatorName.toUpperCase());
if (operator == null) {throw new IllegalArgumentException("Invalid operator");
}
// 调用枚举常量的 apply 办法来执行相应的策略
return operator.apply(a,b);
}
让他写个单测
第四步:咱们最初让他收下尾——写个单测吧
import org.junit.Test;
import static org.junit.Assert.*;
// 定义一个测试类,用 @Test 注解标记要执行的测试方法
public class CalculatorTest {
// 定义一个测试方法,用 assertEquals 办法来验证计算结果是否正确
@Test
public void testAdd() {int result = calculateUsingStrategy(3, 5, "add");
assertEquals(8, result);
}
// 定义其余的测试方法,别离测试不同的运算符和操作数
@Test
public void testSubtract() {int result = calculateUsingStrategy(10, 4, "subtract");
assertEquals(6, result);
}
@Test
public void testMultiply() {int result = calculateUsingStrategy(7, 9, "multiply");
assertEquals(63, result);
}
@Test
public void testDivide() {int result = calculateUsingStrategy(12, 3, "divide");
assertEquals(4, result);
}
// 定义一个测试方法,用 assertThrows 办法来验证抛出了预期的异样
@Test
public void testDivideByZero() {
assertThrows(ArithmeticException.class,
() -> calculateUsingStrategy(10,0,"divide"));
}
// 定义其余的测试方法,别离测试不同的异常情况
@Test
public void testModulusByZero() {
assertThrows(ArithmeticException.class,
() -> calculateUsingStrategy(10,0,"modulus"));
}
@Test
public void testSquareRootOfNegativeNumber() {
assertThrows(ArithmeticException.class,
() -> calculateUsingStrategy(-4,-2,"square root"));
}
// 定义一个测试方法,用 assertThrows 办法来验证抛出了预期的异样
@Test
public void testInvalidOperator() {
assertThrows(IllegalArgumentException.class,
() -> calculateUsingStrategy(10,-2,"foo"));
}
}
最初,数据安全是最大的问题,不要乱贴数据到 ChatGPT,尤其是波及后端外围存储账户明码、公司外围业务数据、部门外围战略规划等。因为首先,ChatGPT 会应用你的问答语料进行训练;其次,你无奈意料在什么 Prompt 提醒词下,LLM 模型会讲你无心中泄露的信息答复进来。
瑕不掩瑜,ChatGPT 为代表的 LLM 模型,在充当咱们无所不知的老师、充当不知疲倦的通用 Util 代码编写者这些角色时能极大的进步咱们的开发效率,尤其在数据分析、前端、单测、重构等畛域。
就像文章第一步写的一样,ChatGPT 就像是一个百变身份,你能够让他表演任何角色,而每一个角色都能在这个角色范畴内帮忙咱们取得更美妙的生存。
更有意思的用法期待大家的挖掘。