从实际研发流程的各个环节出发来分析和距离AI大模型对研发效能的提升实践。
自动提取关键需求和功能点:通过对需求文档的分析,自动提取关键需求和功能点,方便开发团队更好地理解项目需求。
通过总计和归纳需求单的内容,可以将需求单转化成流程图,方便理解
@startuml actor 用户 actor 发起者 actor 参团者 box "拼多多平台" #LightBlue participant "商品详情页" as G participant "拼团发起/参与" as P participant "支付页面" as Pay participant "订单确认" as O participant "拼团成功/失败" as S end box 用户 -> G : 查看商品详情 G -> P : 选择发起拼团或参与他人拼团 P -> Pay : 跳转至支付页面 Pay -> O : 支付成功,生成订单 O -> S : 拼团成功或失败 note over P : 发起拼团:创建新拼团\n参与拼团:加入现有拼团 note over S : 拼团成功:人数达到要求\n拼团失败:超时未达到人数要求 @enduml |
---|
背景:在某支付业务中,有一个大表4000万行数据,使用的mysqlA5.6的版本,需要更新某一行记录的数据,让chatGPT设计mysql的大表更新方案,并且分析死锁产生的风险。
GPT给出了分批更新的方案,并且给出了具体的sql,还在开始之前提醒用户进行数据备份。
比如如果要实现一个具体的系统,可以通过chatGPT询问行业内的解决方案
在具体的实现细节上,也可以让chatGPT给出建议
遇到不太懂的文档 可以让AI帮忙翻译和总结
输入注释,等待建议即可
可以获取本地的代码,进行代码提示
输入注释,等待生成单元测试
// unit test of XXX function
在需要生成注释的代码前添加//
github copilot可以根据用户输入的自然语言指令或问题,自动生成相应的命令行指令或回答。例如,用户可以输入“install react”或“how do I run this file”等,github copilot会根据用户的输入和上下文,生成合适的命令行指令或回答。
将python代码转化成C++代码
解释代码,并且绘制流程图
根据需求和代码逻辑,自动生成相应的测试用例和测试脚本,提高测试效率。
对代码进行性能测试,并给出优化建议,提升系统性能。
https://www.secpulse.com/archives/198731.html
ChatGPT可以根据项目的技术栈和部署环境,自动生成部署脚本,帮助团队更快速地完成部署工作。
在部署过程中遇到问题时,ChatGPT可以协助诊断问题原因,并提供相应的解决方案。
在出现故障时,ChatGPT可以协助团队诊断问题原因,并提供相应的解决方案,以快速恢复服务。
ChatGPT可以分析用户反馈数据,帮助团队了解用户需求和痛点,从而优化产品和服务。
可能导致的原因:
使用chatGPT需要特别注意其一本正经的胡说八道,
ChatGPT的数据只能到2021年9月,需要注意数据提问的时间。
AI生成的内容的知识产权归属在很多国家和地区仍然是一个模糊和不断发展的领域。关于AI生成内容的知识产权确定,目前尚无统一的国际标准。在不同国家和地区,法律对此问题的处理方式可能有所不同。
一般来说,知识产权归属可能受以下几个因素影响:
请注意,以上信息仅供参考,具体知识产权归属问题可能因具体情况而异。在处理与AI生成内容相关的知识产权问题时,请咨询专业律师或合规顾问。
需要符合数据隐私保护、内容审查等制度规范
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。