写在前面:博主是一只经过实战开发历练后投身培训事业的“小山猪”,昵称取自动画片《狮子王》中的“彭彭”,总是以乐观、积极的心态对待周边的事物。本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域,如今终有小成,愿将昔日所获与大家交流一二,希望对学习路上的你有所助益。同时,博主也想通过此次尝试打造一个完善的技术图书馆,任何与文章技术点有关的异常、错误、注意事项均会在末尾列出,欢迎大家通过各种方式提供素材。
本文关键字:DevChat、大模型、智能助手、VS插件
DevChat是一款可以直接在VSCode中使用的插件,并且第一次注册还有免费使用额度,重要的是支持GPT-4。而且从价格方面来说可以说是十分便宜,毕竟正版ChatGPT每个月要20美刀。
对于会话交互助手来说还是十分超值的,毕竟除了编程时使用,也可以用在其他方面。
第一次使用时可以使用邮箱注册,会赠送0.3美元左右的额度,再绑定微信还会额外赠送1美元左右:
购买的方式是按量付费,不会过期,很适合在国内的小伙伴使用。
输入昵称和邮箱后,点击注册,邮箱会收到一个验证码:
建议大家登录一次账户,领取微信绑定额度。
可以在官网点击VS Code下载直接安装:
点击Install -> Continue,然后按浏览器提示打开VSCode:
点击Install,等待安装完成:
从第一封邮件中可以看到配置的步骤:
Press ⇧⌘P / Ctrl+Shift+P or F1 in Visual Studio Code to open the Command Palette. Next, type “devchat access key” and enter the above access key. Don’t forget to install Python 3.8+ and Git to use DevChat.
首先使用快捷键打开指令窗口,然后输入devchat access key【需要已经安装Python 3.8以上版本和Git】:
配置完成后可以看到DevChat图标【可以拖动到右侧方便使用】,每次点击右下角开启:
点击模型列表可以切换到自己需要的模型:
从小编自己的使用经验来说,在编程方面一般会涉及到以下问题:
对于一个全新的技术,我们通常要花比较长的时间来查阅资料。但大部分情况下都是时间紧任务重,我们可以直接通过Chat助手来快速了解。
如果我想进行React开发,需要准备哪些环境配置,基本的项目结构应该如何设计,考虑以后功能模块的扩展,还有哪些需要注意的问题。
对于基本的经典编程类问题,相信已经不需要再测试了,我们直接来测试一下实际开发中有可能会遇到的实际任务。
使用Java的SpringBoot框架实现REST风格的服务端接口,以Blog实体类为例,有基本的ID、title、content等属性,给出增删改查调用的例子。
@RestController
@RequestMapping("/api/blogs")
public class BlogController {
@Autowired
BlogRepository blogRepository;
@GetMapping
public Iterable<Blog> getAllBlogs() {
return blogRepository.findAll();
}
@PostMapping
public Blog createBlog(@RequestBody Blog blog) {
return blogRepository.save(blog);
}
@GetMapping("/{id}")
public Blog getBlog(@PathVariable Integer id) {
return blogRepository.findById(id).orElseThrow(RuntimeException::new);
}
@PutMapping("/{id}")
public Blog updateBlog(@PathVariable Integer id, @RequestBody Blog updatedBlog) {
return blogRepository.findById(id).map(blog -> {
blog.setTitle(updatedBlog.getTitle());
blog.setContent(updatedBlog.getContent());
return blogRepository.save(blog);
}).orElseThrow(RuntimeException::new);
}
@DeleteMapping("/{id}")
public void deleteBlog(@PathVariable Integer id) {
if (blogRepository.existsById(id)){
blogRepository.deleteById(id);
} else {
throw new RuntimeException();
}
}
}
对于一些较为负责的场景,可能会需要用到多个组件或框架,并且可以有多种选择,此时我们可以描述应用场景,来参考可行的解决方案。
如果我想处理存放在Kafka中的数据,结构为json,进行实时数据的计算,刷新频率为30秒或分钟级,进行对某个属性的统计分析,将结果持久化保存,最后可视化的方式显示,有哪些解决方案,会用到哪些组件,给出两个以上可行的方案。
错误和Bug修改在编程中很常见,一般经过脱敏处理之后可以把整段代码丢进去,或者也可以将半成品完善成完整功能。用一段错误代码,并且不指出错误的情况下看看表现如何。
public class Main {
public static long fibonacci(int n) {
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}
public static void main(String[] args) {
int n = 10;
System.out.println(fibonacci(n));
}
}
代码执行与预期不符。
很多时候需要多轮对话才能解决问题,所以对于上下文的理解十分重要。当然,这也需要我们做出一些有效的问题提示,进行把问题描述清楚,并且尽量控制对话中不要出现不相关的问题,通常都可以起到不错的结果。
由于小编在国外,所以一直可以正常使用ChatGPT,在测评的过程中也同样对比了相同问题在ChatGPT下的表现,可以说是基本一致,并且在定价方面感觉十分的实惠,在国内使用的小伙伴真的可以亲自多体验一下。这个工具从发布以来也持续更新了半年,各个方面都在不断的优化,确实可以多关注一下!