chatGPT-编程篇

问题一：程序员会不会被完全替代

已看到的前景下还不会，原因：

1、训练数据延迟，最新的技术、更新不够及时，如微信小程序开发及api变更、最新的算法，这块最容易在未来实现

2、有效提问所需的专业性，后面细说

3、采纳结果所需专业判断（如高并发等概念），使用结果需要专业知识（如拷贝到自己环境中运行）

问题二：不能有效使用chatGPT的程序员会不会被淘汰

会：

1、chatGPT目前已有的能力已几乎涵盖所有生产环节，研发层面包括但不限于：算法、页面、应用层、数据库层、各种中间件使用、注释、测试用例

2、有效使用chatgpt可以大大提升工作效率，提升产能，具备更强的竞争力，将发展为一项基础技能，势必会逐步淘汰技能不纯属的其他人员。

问题三：如何基于chatGPT的特点，进行有效提问

1、特点一，涵盖广泛知识，需要限定输出方向，使结果更精准、更符合要求：

• 进行角色定义，如作为xx系统架构师
• 限定技术要求，如开发规范、使用的语言/框架/中间件等

2、特点二，输出长度限制，使用提示使继续输出：

• 因为输出长度限制你的输出中断了，请继续输出

3、特点三，会话总长度限制（上下文）——“七秒钟”记忆，对于大型项目需进行有效分解问题域（模块化）

4、特点四，每次生成都不一样：修改当次提示语重新生成，或指定上下文进一步细化

5、特点五，只对提问的内容响应，无法真正自己全面地思考：提示的信息越详细越好，要求越具体越好，包括非功能性需求

问题四：公司（团队）如何整体提效（一致性、高效性）

针对chatGPT，团队可以做统一的提示语封装作为工具，来让团队成员更容易获得需要的效果：

1、统一定义开发规范等作为公司专属提示语，提升整体的一致性

2、对不同场景，如数据库、controller层、service层等积累定义库

3、团队自定义的通用库导入

4、可以定义插件信息，将语料库结合ide插件

问题五：可能存在并需要注意的问题

1、安全问题：输入信息会传输至第三方服务器，存在公司信息泄露问题（如，三星芯片事件）

2、版权问题：生成的内容可能涉及版权问题，输出来源信息二次判断

3、团队协作问题：相信一定可以解决多人同一会话的情况，如何有效组织团队、关联提问需要进一步探索

以上为个人见解，仅供参考