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我与ChatGPT结对编程的体验
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原文中文，约7800字，阅读约需19分钟。
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内容提要
本文介绍了结对编程在软件开发中的应用，以及如何使用ChatGPT Prompt Engineering技巧来实现一个群发消息的功能。使用了多个Prompt技巧，最终成功实现了这个功能，并且优化了SQL的性能问题。
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关键要点
- 结对编程是一种提升代码质量的有效方式，主要有乒乓模式和领航员观察者模式。
- 本文采用领航员观察者模式，作者作为观察员规划系统功能设计并审查代码。
- 目标是实现一个群发消息的功能，管理员希望能向Slack工作区的几千个用户群发消息。
- 实现群发消息功能需要考虑多个问题，如消息触发、存储、定制化、发送频率、状态跟踪和失败处理。
- 由于ChatGPT的输入上下文限制，需要将问题分解为小问题逐步解决。
- 使用明确而具体的指示是有效的Prompt技巧，可以帮助ChatGPT理解功能背景。
- 给模型思考的时间也是一个重要的Prompt技巧，可以让ChatGPT更深入地思考问题。
- 迭代Prompt可以帮助微调需求，直到ChatGPT正确理解。
- 如果某个方案不满意，可以放弃该方案并探索新的方案。
- 在数据库设计中，需要考虑如何记录消息文件的发送状态。
- 给出代码片段可以帮助ChatGPT完成不完整的代码。
- 要求代码解释可以帮助理解复杂的SQL或代码逻辑。
- 使用few-shot技巧可以通过具体例子引导ChatGPT生成所需的代码。
- 在SQL性能优化方面，需要考虑表的大小和查询效率。
- 通过结构化输出、翻译代码和总结等技巧，可以提高与ChatGPT的互动效率。
- 最终通过20多个Prompt的对话，成功在两小时内完成了功能开发。
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