引言

随着人工智能技术的不断发展，大模型在软件开发中的应用越来越广泛。

这些大模型，如GPT、文心一言、讯飞星火、盘古大模型等，可以帮助程序员提高工作效率，加快开发速度，并提供更好的用户体验。

本文将介绍我在实际工作中经常使用大模型的四个场景，展示如何在程序员的工作中使用大模型来提效。

场景一：接手其他语言的项目

在软件开发中，我们经常会遇到接手其他语言编写的项目的情况。

这时，我们需要快速熟悉项目的代码和逻辑。使用大模型可以帮助我们更快地理解代码的意思。

通过输入代码片段或者整个文件，大模型可以生成对应的解释和注释，帮助我们理解代码的功能和设计思路。

这样，我们可以快速上手项目，减少学习成本，提高工作效率。

比如：你可以输入一段 Lua 脚本，询问大模型，这段脚本的意思，还可以让它详细解释每行代码的意思，让我们更快接手一个我们不熟悉编程语言写的项目。

场景二：生成脚本，辅助日志查询

在大型项目中，日志是一个非常重要的调试和排查问题的工具。

然而，手动分析和查询日志是一项繁琐且耗时的任务。使用大模型可以帮助我们生成脚本，辅助日志查询。

通过输入日志的关键词或者查询条件，大模型可以自动生成相应的脚本，帮助我们抽取日志中的需要的内容。

这样，我们可以更快地查找线上问题，定位和解决bug，提高系统的稳定性和可靠性。

场景三：根据接口文档生成 Java Bean 代码

在与其他团队或服务进行集成时，我们通常需要根据接口文档来编写对应的Java Bean代码。

手动编写这些代码是一项繁琐且容易出错的任务。使用大模型可以直接生成Java Bean代码，减少编码时间。

通过输入接口文档的关键信息，大模型可以自动生成对应的Java Bean类和方法，包括字段、注释等。

这样，我们可以节省大量的时间和精力，并且减少出错的可能性。

比如：我们需要接入其他人写的接口，他们只给了我们一个文档，文档中有表格，列举了每个字段的类型和意思，以及返回的一个示例 Json。

我们可以给大模型，输入一段 Json 数据，让它根据 Json 数据生成相应的 Java Bean 对象。

prompt：

{ "name": "zhangsan", "age": 17 }根据上面的Json，生成 Java Bean 对象

模型返回(省略其他描述信息)：

甚至，我们可以，直接输入一个表格，让大模型根据这个表格，生成 Java Bean 对象。

这样，能够大大减少我们编写纯体力型代码的时间。

场景四：学习一门技术

在学习新的技术时，如 Spring WebFlux（作者写了技术专栏，有兴趣的关注：【具体链接】），我们通常会遇到一些疑惑和困惑。这时，大模型可以帮助我们解答这些疑惑并提供指导。

大模型可以用来描述和解释某个技术或概念的工作原理、用法和最佳实践。在学习过程中，我们可以通过咨询大模型来获取有关该技术的深入理解和详细解释。

举例来说，在学习 Spring WebFlux 时，我们可能会遇到如何处理并发请求、如何设计响应式应用程序、如何处理异常等问题。

通过向大模型提问，我们可以获得一种基于广泛经验和尝试的解答，并且这些解答通常被认为是有效和可靠的。

虽然，为了确保准确性和可靠性，我们仍然需要验证大模型提供的回答。但使用大模型仍然能够大大提升我们学习新技术的效率。

prompt：

webflux 怎么让一个接口执行多次，使用Mono或者Flux实现

模型返回：

结论

使用大模型可以极大地提高程序员的工作效率。

通过在接手其他语言的项目中使用大模型、生成脚本辅助日志查询、根据接口文档使用大模型直接生成Java Bean代码以及学习新技术这四个场景的实践，我们可以更快地理解代码、更快地查找线上问题，以及减少编码时间。

大模型的应用不仅可以加快开发速度，还可以提供更好的用户体验和代码质量。相信随着人工智能技术的不断进步，大模型在程序员工作中的应用将会越来越广泛，为软件开发带来更多的便利和效益。

如果你需要上面几个场景的大模型 Prompt，欢迎后台联系我！

如果您对使用大模型提效程序员工作有任何疑问或者其他想法，请随时在评论区留言，我将尽快回复。谢谢阅读！