ChatGPT编程秀

本文分析ChatGPT在编程中的遇到认知边界问题，以实例展示将ChatGPT作为学习工具提升认知水平。强调学习态与工作态切换，并利用学习过程中生成的代码作为prompt用于生成工作代码提高效率。

本文讨论了在编程过程中，如何利用特殊注释（如 // TODO: 和 // FIXME:）和伪与ChatGPT进行有效交互，编程语言也是一种语言，这一方法不仅适用于编程，还可以扩展到其他领域。

本文通过实际问题，讨论了基于大型语言模型ChatGPT编程时，什么样的库对提高开发效率更重要。并探讨了ChatGPT的普及使前台开发能力得到提升，有助于企业中台的稳定建设。

我们尝试用测试驱动的方式来驱动ChatGPT进行开发，并发现了一种类TDD的工作方式，其中人们不需要编写测试和实现，而只需确保ChatGPT遵循整个TDD流程。

本文探讨了如何利用ChatGPT编写代码。通过编写主干逻辑、内部模块切割和功能迭代三个步骤，我们能有效地生成所需代码。文章结合实际案例，展示了如何通过自然语言描述清楚目标，控制AI生成的内容。

文章主要讲解如何设计一个架构以利用ChatGPT编写一个复杂程序。文章提出了一种结合管道架构和分层架构的设计，使得编码任务可以横向按照代码规模分解和纵向按照抽象层次分解，从而可以被ChatGPT实现。

本文重点讲解了一种使用ChatGPT进行编程的工程化结构方法，将程序分为原子节点。通过将意图描述和意图执行解耦，实现更灵活、通用的编程结构。利用ChatGPT生成意图执行代码，适应不同应用场景的需求

探索ChatGPT编程新方法，本文以爬虫为例，深入讲解如何利用ChatGPT编程全过程，助你快速掌握ChatGPT编程。