注：本文使用 New Bing（GPT4.0）演示
让他扮演一个 Java 软件开发者
第一步：我们让 ChatGPT 扮演一个 Java 软件开发者的角色
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提示词插件：地址：ChatGPT BingChat GPT3 Prompt Generator App (Streamlit) - a Hugging Face Space by Kaludi
Java Software Developer Java 软件开发者
I want you to act as a Java software developer. I will provide you with a list of commands and you will implement them. My first request is "I need help creating a Java application."复制代码
准备一个不太好的 Java 代码示例
第二步：我们准备一个写得不太好的 Java 代码示例
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Bad Java Example：
public int calculateUsingIfElse(int a, int b, String operator) { int result = 0; if (operator.equals("add")) { result = a + b; } else if (operator.equals("subtract")) { result = a - b; } else if (operator.equals("multiply")) { result = a * b; } else if (operator.equals("divide")) { if (b == 0) { throw new IllegalArgumentException("Cannot divide by zero"); } result = a / b; } else if (operator.equals("modulus")) { if (b == 0) { throw new IllegalArgumentException("Cannot divide by zero"); } result = a % b; } else if (operator.equals("power")) { result = (int) Math.pow(a, b); } else if (operator.equals("square root")) { if (a < 0) { throw new IllegalArgumentException("Cannot take square root of negative number"); } result = (int) Math.sqrt(a); } else if (operator.equals("absolute value")) { result = Math.abs(a); } else if (operator.equals("negate")) { result = -a; } else { throw new IllegalArgumentException("Invalid operator"); } return result;}复制代码
让他优化这段代码
第三步：让 newBing（ChatGPT）优化这段代码
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并且要求「整理成比较优雅的代码结构，比如自动拆分子函数、降低 if 和循环嵌套，甚至实现部分设计模式。」
// 定义一个接口，表示不同的运算策略public interface OperationStrategy { int apply(int a, int b);}// 定义一个枚举，表示不同的运算符和对应的策略public enum Operator { ADD((a, b) -> a + b), SUBTRACT((a, b) -> a - b), MULTIPLY((a, b) -> a * b), DIVIDE((a, b) -> { if (b == 0) { throw new ArithmeticException("Cannot divide by zero"); } return a / b; }), MODULUS((a, b) -> { if (b == 0) { throw new ArithmeticException("Cannot divide by zero"); } return a % b; }), POWER((a, b) -> (int) Math.pow(a, b)), SQUARE_ROOT((a, b) -> { if (a < 0) { throw new ArithmeticException("Cannot take square root of negative number"); } return (int) Math.sqrt(a); }), ABSOLUTE_VALUE(Math::abs), NEGATE(a -> -a);private final OperationStrategy strategy;Operator(OperationStrategy strategy) { this.strategy = strategy; }public int apply(int a, int b) { return strategy.apply(a, b); }}// 定义一个方法，根据运算符和操作数来计算结果public int calculateUsingStrategy(int a, int b, String operatorName) {// 根据运算符名称找到对应的枚举常量，如果没有找到则抛出异常 Operator operator = Operator.valueOf(operatorName.toUpperCase()); if (operator == null) { throw new IllegalArgumentException("Invalid operator"); }// 调用枚举常量的apply方法来执行相应的策略 return operator.apply(a,b);}
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让他写个单测
第四步：我们最后让他收下尾——写个单测吧
import org.junit.Test;import static org.junit.Assert.*;// 定义一个测试类，用@Test注解标记要执行的测试方法public class CalculatorTest {// 定义一个测试方法，用assertEquals方法来验证计算结果是否正确 @Test public void testAdd() { int result = calculateUsingStrategy(3, 5, "add"); assertEquals(8, result); }// 定义其他的测试方法，分别测试不同的运算符和操作数 @Test public void testSubtract() { int result = calculateUsingStrategy(10, 4, "subtract"); assertEquals(6, result); }@Test public void testMultiply() { int result = calculateUsingStrategy(7, 9, "multiply"); assertEquals(63, result); }@Test public void testDivide() { int result = calculateUsingStrategy(12, 3, "divide"); assertEquals(4, result); }// 定义一个测试方法，用assertThrows方法来验证抛出了预期的异常 @Test public void testDivideByZero() { assertThrows(ArithmeticException.class, () -> calculateUsingStrategy(10,0,"divide")); }// 定义其他的测试方法，分别测试不同的异常情况@Test public void testModulusByZero() { assertThrows(ArithmeticException.class, () -> calculateUsingStrategy(10,0,"modulus")); }@Test public void testSquareRootOfNegativeNumber() { assertThrows(ArithmeticException.class, () -> calculateUsingStrategy(-4,-2,"square root")); }// 定义一个测试方法，用assertThrows方法来验证抛出了预期的异常 @Test public void testInvalidOperator() { assertThrows(IllegalArgumentException.class, () -> calculateUsingStrategy(10,-2,"foo")); }}
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最后，数据安全是最大的问题，不要乱贴数据到 ChatGPT，尤其是涉及后端核心存储账户密码、公司核心业务数据、部门核心战略规划等。因为首先，ChatGPT 会使用你的问答语料进行训练；其次，你无法预料在什么 Prompt 提示词下，LLM 模型会讲你无意中泄露的信息回答出去。
瑕不掩瑜，ChatGPT 为代表的 LLM 模型，在充当我们无所不知的老师、充当不知疲倦的通用 Util 代码编写者这些角色时能极大的提高我们的开发效率，尤其在数据分析、前端、单测、重构等领域。
就像文章第一步写的一样，ChatGPT 就像是一个百变身份，你可以让他扮演任何角色，而每一个角色都能在这个角色范围内帮助我们获得更美好的生活。
更有意思的用法期待大家的发掘。
