关于人工智能:ChatGPT与软件架构1-快速原型

通过ChatGPT生成设计和原型代码，能够帮忙团队疾速启动我的项目，验证想法，提高效率。原文: ChatGPT and Software Architecture

OpenAI的ChatGPT当初越来越火，呈现了各种乏味用例。

从许多方面来看，ChatGPT都能够看作是AI赋能的架构师白板，除了画画线条和框框，还能够有许多用处。我在本文中将演示如何基于ChatGPT启动软件架构流程。

就像在白板上画画一样，过程会有点凌乱，各种因素相互作用会导致不得不通过一直批改来找到最佳答案。本文旨在演示胜利应用ChatGPT的一些发问技巧，这些技巧产生了真正有价值的后果。

须要留神，ChatGPT仍在学习中，所以不要对一致性有太大冀望，屡次问同样的问题可能会失去不同的后果。

设置ChatGPT帐户很简略，能够依照官网文档实现: https://openai.com/blog/chatgpt/

用户故事

咱们从要求ChatGPT写用户故事开始。

写一个用户故事，测量员登录到零碎，输出天文空间坐标、修建、修建类型和特色信息，这是他们一天中要进行的许多考察中的一个

如你所见，这是个特定行业的用户故事。ChatGPT领有宏大的知识库，须要通过试验来理解ChatGPT的常识深度，即它晓得些什么？

第一个问题的要害是要对要害细节十分明确，以获得最佳后果。这样，ChatGPT能够响应一组体面的后果，如下所示:

如果取得的后果与上述相似，那就意味着ChatGPT曾经找到了线索，并将依据进一步提出的问题进行构建。要记住的要害是，以下所有后果都将基于这个初始上下文，因而值得花工夫定义第一个交互。

当初能够做些十分了不起的事件，构建数据库！

构建数据库

在markdown中以表格格局具体生成数据模型

ChatGPT是这样回应的:

不止如此，咱们持续…

生成SQL

CREATE TABLE Surveyors (
    id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    email VARCHAR(255) NOT NULL,
    password VARCHAR(255) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id)
);

CREATE TABLE Buildings (
    id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    type_id INT NOT NULL,
    coordinates VARCHAR(255) NOT NULL,
    notes TEXT,
    surveyor_id INT NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id),
    FOREIGN KEY (type_id) REFERENCES BuildingTypes(id),
    FOREIGN KEY (surveyor_id) REFERENCES Surveyors(id)
);

CREATE TABLE BuildingTypes (
    id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    type VARCHAR(255) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id)
);

ChatGPT输入了齐全可用的SQL，能够顺利创立SQL数据库。不止如此……

创立类图

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mermaid@8.6.0/dist/mermaid.min.js"></script>
<script>mermaid.initialize({startOnLoad:true});</script>

<div class="mermaid">
    classDiagram
    class Surveyors {
        +id: int
        +name: string
        +email: string
        +password: string
    }
    class Buildings {
        +id: int
        +type_id: int
        +coordinates: string
        +notes: string
        +surveyor_id: int
    }
    class BuildingTypes {
        +id: int
        +type: string
    }
    Surveyors --> Buildings
    Buildings --> BuildingTypes
</div>

ChatGPT生成的类图如下所示…

ChatGPT真是让人惊喜:

ChatGPT没法显示图表，但能够生成可能创立图表的Mermaid代码。ChatGPT十分相熟Mermaid脚本，能够生成这种脚本语言反对的图表。

由此可见，ChatGPT曾经学会了编码，能够持续要求ChatGPT编写JavaScript、CSS和HTML，通过简略的申请将原型组合在一起。ChatGPT经过训练，能够用许多风行的编程语言生成代码。

如果有足够的工夫，每个有教训的人都能够做到，只不过速度要慢一些。但这不是生产代码，要使代码达到生产品质和可用性程度，还须要做更多工作。不过ChatGPT曾经很让人惊艳了。

咱们尝试用ChatGPT来进步代码品质:

生成遵循C#实际准则的类设计，蕴含错误处理和数据库拜访层

ChatGPT的响应:

public class Surveyor
{
    private readonly string _name;
    private readonly string _email;
    private readonly List<ISurvey> _surveys;
    private readonly IDatabaseAccess _databaseAccess;

    public Surveyor(string name, string email, IDatabaseAccess databaseAccess)
    {
        _name = name;
        _email = email;
        _databaseAccess = databaseAccess;
        _surveys = new List<ISurvey>();
    }

    public void AddSurvey(ISurvey survey)
    {
        try
        {
            _surveys.Add(survey);
            _databaseAccess.SaveSurvey(survey);
        }
        catch (Exception ex)
        {
            // Log the error
        }
    }

    public void RemoveSurvey(ISurvey survey)
    {
        try
        {
            _surveys.Remove(survey);
            _databaseAccess.DeleteSurvey(survey);
        }
        catch (Exception ex)
        {
            // Log the error
        }
    }

    public List<ISurvey> GetSurveys()
    {
        try
        {
            return _databaseAccess.GetSurveys();
        }
        catch (Exception ex)
        {
            // Log the error
            return new List<ISurvey>();
        }
    }
}

public interface IDatabaseAccess
{
    void SaveSurvey(ISurvey survey);
    void DeleteSurvey(ISurvey survey);
    List<ISurvey> GetSurveys();
}

public class DatabaseAccess : IDatabaseAccess
{
    public void SaveSurvey(ISurvey survey)
    {
        // Implementation for saving the survey to a database
    }

    public void DeleteSurvey(ISurvey survey)
    {
        // Implementation for deleting the survey from the database
    }

    public List<ISurvey> GetSurveys()
    {
        // Implementation for retrieving a list of surveys from the database
    }
}

public interface ISurvey
{
    decimal Latitude { get; set; }
    decimal Longitude { get; set; }
    string BuildingType { get; set; }
    Dictionary<string, string> BuildingCharacteristics { get; set; }
}

public class Survey : ISurvey
{
    public decimal Latitude { get; set; }
    public decimal Longitude { get; set; }
    public string BuildingType { get; set; }
    public Dictionary<string, string> BuildingCharacteristics { get; set; }

    public Survey(decimal latitude, decimal longitude, string buildingType, Dictionary<string, string> buildingCharacteristics)
    {
        Latitude = latitude;
        Longitude = longitude;
        BuildingType = buildingType;
        BuildingCharacteristics = buildingCharacteristics;
    }
}

作为一组脚手架类，十分不错了。

接下来让ChatGPT为RESP API创立Swagger，ChatGPT再次返回了足以启动开发的不错成绩。

论断

ChatGPT性能宽泛，能够帮忙启动开发，但还无奈实现比拟深度的工作。每个回合都必须靠人来激发ChatGPT实现工作，不足主动性，须要有人发动并推动接下来的步骤。

不过能够开发一组规范问题，促使ChatGPT提供好的后果，兴许足以帮忙团队以多种形式开始开发。

你好，我是俞凡，在Motorola做过研发，当初在Mavenir做技术工作，对通信、网络、后端架构、云原生、DevOps、CICD、区块链、AI等技术始终保持着浓重的趣味，平时喜爱浏览、思考，置信继续学习、一生成长，欢送一起交流学习。微信公众号：DeepNoMind

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