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ChatGPT强悍的编程能力,让我吓出一身冷汗!

最近有好几个人给我安利chatgpt,说老刘快你去看看吧,这货实在太强了,搞不好我们程序员都失业了。

刚开始我都是微微一笑,怎么可能?我之前的观点一直都是在我的有生之年,ai绝对不可能干掉程序员。

但是安利的人实在是太多了,我忍不住要去注册个账号去看一下。

没想到这货竟然没对中国开放,网上有些攻略,我嫌麻烦,赶紧呼叫在国外的好兄弟,请他帮忙注册一个账号。 

尝试开始,我决定跳过那些简单的问答,例如:

如何反转一个字符串?

如何发起一个http调用?

因为这种东西对于阅码无数的ai来说太小儿科了,根本测试不出来它的本事有多大。

程序员的一个核心能力就是拿到需求,能作出优雅的设计,咱们就拿这一点考考它。

先问一个简单的问题:

(点击看大图)

不出所料,它“背诵”得非常好!

它说的最后一个原则是:尽量使用合成/聚合的方式,而不是继承来达到复用目的。 这确实是面向对象一个重要的设计原则。

chatgpt能运用这样的原则吗?

先问问它会不会做设计:

说得真不错,咱们开始放大招,我手头正好有一个经典案例:薪水支付,这是从经典书《敏捷软件开发:原则,模式和实践》中提取出来的。 

这个案例的需求是这样的:

该系统由一个公司数据库以及和员工相关的数据组成,系统需要准时地按照规则给员工支付薪水

员工有三种类型

1.钟点工,每个小时有固定报酬,他们每天提交工作时间卡,其中记录了日期以及工作小时数,如果每天工作超过8小时,按1.5倍进行支付。每周五对他们进行支付。

2.月薪员工,工资固定,每个月的最后一个工作日对他们进行支付

3.销售人员,有固定工资,但会根据他们的销售情况,支付给他们一定数量的佣金,他们会提交销售凭条,其中记录了销售的日期和数量。每隔一周的周五对他们进行支付。

员工可以选择支付方式,可以把支票邮寄到他们指定的邮政地址,也可以保存在财务那里随时支取,或者要求直接存入他们指定的银行账户。

看了这个需求以后,一般的设计是这样的:

employee 作为基类,不同类型的雇员类来继承。

但是这个需求会有变更,客户要求员工类型可以变更,例如从钟点工变成月薪雇员,这样上面的设计就不行了。

这个时候应该做个抽象,,用一个类paymentclassification来表达支付分类,然后让employee类持有这个实例,简单说就是组合代替继承。

这相当于是个陷阱了,我们程序员能识别,抽象,这个chatgpt可以吗? 我还真有点好奇。

先问最初的需求,chatgpt的回答是这样的:

(点击看大图)

你别说,还真是不错,它“理解”了需求,从中抽取出了名词进行类的设计,并且设计好了类的继承关系。

已经达到了面向对象设计的初级水平。

接下来是重点,给他挖坑:

非常惊艳,这货竟然学会了抽象!

虽然它抽象出的类型叫employeetype,不如paymentclassification那么精确,但是大方向是一致的:用employeetype来管理支付规则,员工类型发生变化时,employee类不需要变化。

说实话,我看到它给出这个结果,内心是很吃惊的,可以说,能超越相当多的程序员了。

接下来我又问它关于支付周期怎么处理:

这一次它的抽象更加厉害,直接给出了精确的名称:paymentschedule,还有相关的伪代码!

它还特别提到了,当需要修改支付周期时,只需要更改paymentschedule即可,不用修改原有的员工类,组合优于继承,再次体现出来

这和书中的例子几乎一样了:

继续问支付方法的处理方式:

不出所料,它的设计依然很棒:

实际上,chatgpt的设计,已经非常接近书中的最终方案了:

尝试到这里,心里有一丝失落和不甘,这个chatgpt实在是太强悍了,展示出来很强的设计能力,并且对话过程非常流畅

人工智能真的能理解需求,学会了抽象,能设计出漂亮的类结构了吗?程序员的核心能力被替代,程序员的危机真的来了?

我又问了它一个问题,让它把类图画一下:

等等,这里的类名怎么和之前的不一样了,怎么出现了一个新的概念:工会成员? 我在这次对话中,可是从来没有告诉过它这个概念啊!它从哪里知道的?

最大的可能是,这货并没有理解我告诉它的需求,它之前应该学过这个案例,依然是在“背诵”它学习的东西,自作主张把工会成员也给我弄出来了,从而露出了马脚。 

我关掉了chatgpt网站,再次登录,重新用同样的内容和它交互,这次的结果彻底地把它暴露了。

看到没有,这次它根本没有抽象出paymentclassification/employeetype,它竟然推荐了面向过程的思路,添加一个type的属性,用switch来解决问题。这比之前的方案要差太多了。

最后聊一下感受吧!chatgpt确实很厉害,应该是学习了海量的数据,肚子里货很多,但是它依然没有真正的理解需求,它告诉我们的答案就是在现有知识中做提炼和整合。

如果抛给它一个完全全新的领域问题,估计它会懵的,大家可以拿实际业务问题来玩一下。

所以,chatgpt是一个好帮手,但是你要想完全依赖它,可要掂量掂量了,它告诉你的可能是优雅的代码,也可能是垃圾代码。

(完)

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