作为一名在该领域拥有多年经验的软件工匠，自2023年ChatGPT推出以来，我见证了生成式AI对软件开发的影响。通过实际应用，我确定了利用这项技术提高生产力的五种强大方法。
1. 增强代码搜索
我使用生成式AI最频繁的方式是搜索技术信息。传统搜索引擎需要精确的术语，而生成式AI能够理解概念和上下文。例如，当搜索方法参数优化原则时，我会问：
提示
什么是编程概念的名称，即你应该只传递方法实际使用的参数？向方法传递未被该方法使用的参数会创建不必要的依赖关系。生成式AI理解我描述的概念（迪米特法则）并提供正确答案，消除了多次搜索的需要。
2. 高效代码生成
生成式AI在自动化重复编程任务方面表现出色。最近，我需要将一个大型JSON文件转换为数据库插入语句。我没有编写繁琐的转换代码，而是向AI提供了JSON数据，并给出了生成MS SQL Server插入语句的明确指令。这种方法节省了数小时的手动编码时间，并减少了出错的可能性。
提示：
使用下面提供的JSON数据，生成用于MS SQL Server的插入语句，插入到dbo.Users表中。
[
{
"Username": "musiclover87",
"Lastname": "Smith",
"Firstname": "Alice",
"Birthdate": "1987-06-12",
"Password": "password123",
"FavoriteIceCream": "Chocolate Chip Cookie Dough",
"FavoriteSuperhero": "Spider-Man"
},
{
"Username": "bookworm92",
"Lastname": "Johnson",
"Firstname": "Bob",
"Birthdate": "1992-03-21",
"Password": "securePassword",
"FavoriteIceCream": "Mint Chocolate Chip",
"FavoriteSuperhero": "Batman"
},
{
"Username": "gamergirl01",
"Lastname": "Williams",
"Firstname": "Carol",
"Birthdate": "2001-11-05",
"Password": "gamer4life",
"FavoriteIceCream": "Strawberry",
"FavoriteSuperhero": "Wonder Woman"
},
{
"Username": "techieguy95",
"Lastname": "Brown",
"Firstname": "David",
"Birthdate": "1995-08-18",
"Password": "techmaster",
"FavoriteIceCream": "Vanilla Bean",
"FavoriteSuperhero": "Iron Man"
},
{
"Username": "foodiequeen89",
"Lastname": "Davis",
"Firstname": "Emily",
"Birthdate": "1989-04-29",
"Password": "delicious123",
"FavoriteIceCream": "Salted Caramel",
"FavoriteSuperhero": "Captain Marvel"
},
{
"Username": "traveler76",
"Lastname": "Miller",
"Firstname": "Frank",
"Birthdate": "1976-12-02",
"Password": "adventuretime",
"FavoriteIceCream": "Coffee",
"FavoriteSuperhero": "Thor"
},
{
"Username": "fitnessfanatic98",
"Lastname": "Wilson",
"Firstname": "Grace",
"Birthdate": "1998-09-15",
"Password": "strongandfit",
"FavoriteIceCream": "Mango Sorbet",
"FavoriteSuperhero": "Black Widow"
},
{
"Username": "photographylover85",
"Lastname": "Moore",
"Firstname": "Henry",
"Birthdate": "1985-05-23",
"Password": "pictureperfect",
"FavoriteIceCream": "Pistachio",
"FavoriteSuperhero": "Superman"
},
{
"Username": "musicjunkie93",
"Lastname": "Taylor",
"Firstname": "Isabella",
"Birthdate": "1993-02-08",
"Password": "musicislife",
"FavoriteIceCream": "Rocky Road",
"FavoriteSuperhero": "Black Panther"
},
{
"Username": "sportsfanatic88",
"Lastname": "Anderson",
"Firstname": "Jack",
"Birthdate": "1988-10-30",
"Password": "goteamgo",
"FavoriteIceCream": "Cookies and Cream",
"FavoriteSuperhero": "Captain America"
}
]输出：
-- 向dbo.Users表插入记录
INSERT INTO dbo.Users (Username, Lastname, Firstname, Birthdate, Password, FavoriteIceCream, FavoriteSuperhero)
VALUES
('musiclover87', 'Smith', 'Alice', '1987-06-12', 'password123', 'Chocolate Chip Cookie Dough', 'Spider-Man'),
('bookworm92', 'Johnson', 'Bob', '1992-03-21', 'securePassword', 'Mint Chocolate Chip', 'Batman'),
('gamergirl01', 'Williams', 'Carol', '2001-11-05', 'gamer4life', 'Strawberry', 'Wonder Woman'),
('techieguy95', 'Brown', 'David', '1995-08-18', 'techmaster', 'Vanilla Bean', 'Iron Man'),
('foodiequeen89', 'Davis', 'Emily', '1989-04-29', 'delicious123', 'Salted Caramel', 'Captain Marvel'),
('traveler76', 'Miller', 'Frank', '1976-12-02', 'adventuretime', 'Coffee', 'Thor'),
('fitnessfanatic98', 'Wilson', 'Grace', '1998-09-15', 'strongandfit', 'Mango Sorbet', 'Black Widow'),
('photographylover85', 'Moore', 'Henry', '1985-05-23', 'pictureperfect', 'Pistachio', 'Superman'),
('musicjunkie93', 'Taylor', 'Isabella', '1993-02-08', 'musicislife', 'Rocky Road', 'Black Panther'),
('sportsfanatic88', 'Anderson', 'Jack', '1988-10-30', 'goteamgo', 'Cookies and Cream', 'Captain America');3. 无缝代码转换
代码转换是生成式AI证明其价值的另一个领域。在最近一个将C#应用程序转换为Python的项目中，我们以两种关键方式利用了AI：
-
从Python到C#的直接函数转换
-
从Entity Framework到SQLAlchemy的复杂ORM转换
这种能力显著加速了我们的迁移过程，并确保了转换的一致性。
将Python转换为C#：
提示：
将以下Python代码转换为C#。def reverse_string(text):
"""
Reverses a given string.
Args: text: The string to be reversed.
Returns: The reversed string.
"""
return text[::-1]输出：
/// <summary>
/// 反转给定的字符串。
/// </summary>
/// <param name="text">要反转的字符串。</param>
/// <returns>反转后的字符串。</returns>
public static string ReverseString(string text)
{
return new string(text.Reverse().ToArray());
}4. 自动化代码文档
文档是必需的，但往往很繁琐。生成式AI通过两种方式简化了这个过程：
-
代码总结：分析现有代码并提供清晰、简洁的摘要
-
文档头生成：创建维护代码质量标准的全面方法文档
例如，在记录排序算法或复杂业务逻辑时，AI可以生成遵循团队标准和最佳实践的清晰、准确的文档。
提示：
为下面的函数生成文档头，添加头部并打印带有文档头的完整函数。def bubble_sort(list_):
n = len(list_)
for i in range(n):
# Flag to optimize, if no swaps occur, the list is sorted
swapped = False
# Last i elements are already in place
for j in range(0, n-i-1):
# Swap if the element found is greater than the next element
if list_[j] > list_[j+1]:
list_[j], list_[j+1] = list_[j+1], list_[j]
swapped = True
# If no two elements were swapped in inner loop, the list is sorted
if not swapped:
break
return list_输出：
def bubble_sort(list_):
"""
使用冒泡排序算法对给定列表进行排序。
Args:
list_: 要排序的元素列表。元素必须是可比较的。
Returns:
包含原始列表中所有元素按升序排列的新列表。
Example:
>>> bubble_sort([64, 34, 25, 12, 22, 11, 90])
[11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]
"""
n = len(list_)
for i in range(n):
# Flag to optimize, if no swaps occur, the list is sorted
swapped = False
# Last i elements are already in place
for j in range(0, n-i-1):
# Swap if the element found is greater than the next element
if list_[j] > list_[j+1]:
list_[j], list_[j+1] = list_[j+1], list_[j]
swapped = True
# If no two elements were swapped in inner loop, the list is sorted
if not swapped:
break
return list_5. 应用程序脚手架
生成式AI最令人印象深刻的应用可能是其生成初始应用程序结构的能力。给定清晰的模式或规范，AI可以创建：
-
数据库创建脚本
-
ORM映射
-
基本API端点
-
初始UI实现
这种能力显著减少了在样板代码上花费的时间，并确保了进一步开发的一致基础。
提示：
你是一名在大公司工作的软件工程师。使用以下数据库模式，生成在Postgres中创建这些表所需的SQL脚本。然后，生成用于FastAPI的SQL Alchemy映射文件。最后，使用FastAPI生成一个简单的Web UI来列出订单。User
- UserId
- FirstName
- LastName
- Address
- Address2
- City
- State
- ZipCode
- Username
- Password
- IsActive
Client
- ClientId
- Name
- Address
- Address2
- City
- State
- ZipCode
- IsActive
Order
- OrderId
- OrderDate
- InvoiceNumber
- DueDate
- ClientId
- UserId
OrderDetail
- OrderDetailId
- OrderId
- Description
- Rate
- Quantity
- LineTotal
Ledger
- TransactionId
- Debit
- Credit
- OrderId
- TransactionDate输出：
...
我为您省略了输出，但它生成了一个使用FastAPI的完整应用程序。
...让我们询问可以做什么来改进初始设计。
提示2：
这是一个很好的开始。我们可以做什么来改进应用程序设计？输出：
实现日志记录以便更好地调试和错误处理。
logging.py (可选)
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
def log_error(error):
logger.error(f"An error occurred: {error}")提示3：
你能实现你的建议使用错误处理并为我生成代码吗？输出：
如果您想全局处理特定异常，您也可以在main.py文件中定义全局异常处理程序。
main.py
from fastapi import FastAPI, Request
from fastapi.responses import JSONResponse
import app.routers.order_router as order_router
from .exceptions import OrderNotFoundException, InvalidInvoiceNumberException
app = FastAPI()
# Include the router
app.include_router(order_router.router)
@app.exception_handler(OrderNotFoundException)
async def order_not_found_exception_handler(request: Request, exc: OrderNotFoundException):
return JSONResponse(
status_code=exc.status_code,
content={"detail": exc.detail},
)
@app.exception_handler(InvalidInvoiceNumberException)
async def invalid_invoice_number_exception_handler(request: Request, exc: InvalidInvoiceNumberException):
return JSONResponse(
status_code=exc.status_code,
content={"detail": exc.detail},
)最佳实践和注意事项
虽然生成式AI很强大，但重要的是：
- 审查和验证生成的代码
- 与现有代码库保持一致性
- 考虑安全影响
- 彻底测试生成的代码
- 将AI用作助手而不是工程判断的替代品
结论
生成式AI已成为现代软件开发中不可或缺的工具。通过利用这五种方法——增强搜索、代码生成、转换、文档和应用程序脚手架——开发人员可以显著提高他们的生产力，同时保持代码质量。
关键是理解这些工具的能力和局限性，并战略性地使用它们来增强而不是替代人类专业知识。随着这些技术的发展，它们与开发工作流程的集成将变得越来越有价值。
作者：Chuck Conway 专注于软件工程和生成式人工智能。在社交媒体上与他联系：X (@chuckconway) 或访问他的 YouTube。