随着人工智能技术的不断发展，我们的生活日益与智能助手紧密相连。其中，ChatGPT作为一种强大的语言模型，为我们提供了更智能、更便捷的沟通方式。无论是在学习、工作还是日常生活中，ChatGPT都可以逐渐成为我们的得力助手。所以，当你问ChatGPT，我们应该如何在生活中去看待它时，它会回答：
说这些，其实就是想表达一个点。那就是工具的意义在于实践，在于上手。对于普通人来说，AI的崛起，我们没必要考虑一些太深层的东西。只要将其能在我们自己的生活中，发挥出来一些作用，那就是皆大欢喜的状态。而说到如何使用ChatGPT，每个人的应用场景也各不相同。像我的话，主要是应用于一些技术场景，比如单元测试和Code Review环节。正确使用ChatGPT等AI工具，可以大幅提高工作效率，这点对于很多角色都适用。当你完全习惯这些工具后，你会发现它们基本可以完全替代比如百度或者Stack Overflow。所以今天的这篇文章，就简单分享一下我在工作中对AI工具的一些应用细节。希望这些内容对大家能有所参考。
工具有很多，不用非得逮着一个薅
在ChatGPT的快速发展下，各种AI辅助工具也因此应运而生。所以，除了针对ChatGPT开发的第三方应用或插件外，也有一些利用GPT相关模型的AI辅助工具同样也十分出色。
| 方式一：浏览器插件Sider
其实在我们日常的浏览器内，有很多支持GPT模型的AI工具。它们大多是免费使用，但存在次数限制。
比如插件Sider，它支持GPT-4，因此使用起来跟ChatGPT没有什么区别。而且你可以随时在Chrome或者Edge浏览器中搜索并进行安装。安装完成后，可直接在浏览器内进行调用。Sider每天会有30条免费对话，如果想要增加次数，就需要付费支持。当然也可以通过自己的邀请码去邀请别人，还可以增加使用GPT-4模型的使用次数。
当然除了Sider之外，也还有多个插件与它的功能类似，比如Monica。总体来看，如果你每天只是对AI工具有轻量需求，那么这些浏览器插件绝对是非常合适的。
| 方式二：Cursor
日常中我使用较多的是Cursor，它免费且不需要注册，在国内网络环境下就可以轻松使用。
打开 https://www.cursor.so/ 网站，就可以直接下载、安装和注册账号。这里你可以用微软或Github账号快捷登录，说白了其实它就是一个类似VS Code的IDE。
- 在使用体验上，它的反馈速度飞快！还可以专门设置回答语言为“永久中文模式”，这个对于大家也还蛮方便的。
- 当然，由于它不是ChatGPT，所以在回答问题的准确性上还不是太稳定。目前使用下来，感觉它回答编码或者开发类问题比较靠谱，其他方面问题则效果欠佳。
| 工具三：Phind
除了Cursor，我平时使用最多的就是Phind了。在我看来，Phind是非常适合开发者使用的，从它的官网页面介绍就可以明显看出来。
Phind使用的是GPT-4模型，所以在回复的速度和正确性层面，不需要有所顾虑。
直接访问官网 https://www.phind.com/，无需注册就可以直接使用，但国内网络环境无法直接使用，借助其他工具解决即可。
Phind专门针对开发者进行了相关优化，因此对开发者使用非常友好。比如在一般的网页版AI产品中，只能注入2k字符，但是使用Phind可以输入6k字符。
以上这些工具在注册过程中都非常简单，不需要一些复杂的流程或者地区限制等。如果你想更快地使用上AI辅助工具，上述这些都是不错的选择。当然，除了这几个工具外，还有大家很熟悉的NewBing、ChatGPT或者GitHub Copilot。关于这些的使用，在网上有很多相关介绍和分享，这里我就不多赘述了，如有需要大家可以自行搜索。工具只是媒介，学会提问方能发挥AI最大价值
有了工具，并不代表就可以完整体会到AI的效果了。如何将AI价值发挥到最大化，还要靠使用者，也就是我们自己。
同样一个问题，提问的质量将会直接决定AI回答的质量。因此，学会提问（Prompt）才是你应用AI工具的最重要环节。比如下面这两个Prompt的提问方式，绝对会得到不同的AI反馈结果。因此，我们可以得出，想让AI输出更贴近你期望的答案，那就尽可能地去向它描述背景细节，所以在实践下来后，我个人比较推荐两种格式的Prompt，仅供各位参考。| 格式一：角色-任务-要求-问题
该格式就像导演给演员讲戏一样，你需要给AI立人设，然后描述其要完成的任务，并罗列具体要求。最后提出问题，并限定其输出的格式。总结而来，一个通用格式大概如下：
你是一个xxx。需要你完成xxx任务。你必须要xxx，请你以xxx的形式输出xxx。
| 格式二：万能模板
我想请你XXX（做某一件事），请问我应该如何向你提问才能得到最满意的答案，请提供全面、详细的建议，针对每一个建议请你提供具体的提问范例，注意这些范例都是关于如何向你提问获取做这件事的建议的，最后根据你所有的建议，再综合提供一个总的提问范例，注意这个范例必须同时体现你所有的建议。
当然，Prompt目前也已经成为一个专门的领域甚至是学科，很多大佬都为此专门进行了研究与输出，大家感兴趣的也可以参考：
- https://www.promptingguide.ai/zh
- https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts
AI融入工作，妥妥提高开发效率
有了工具，学会了如何使用Prompt，接下来就可以正式落实到实践中了。
目前我接触的工作环境，大多都是偏研发方向的实践场景。在我看来，AI辅助编程是一个创业风口，各种IDE插件很多，大家都可以自己进行研究或拓展。比如像我们公司的专业研发人员，他们目前在开发过程中主要有以下三种方式来使用AI工具。使用web页面：如前文提到的Phind。
IDE插件：如Github Copilot，一般的IDEA和VS Code都支持，不同编程语言支持的功能可能不同。
新的IDE：如前文提到的Cursor。
由于我自己本身不是专业研发，所以关于研发人员的一些使用场景这里就不啰嗦了，毕竟咱也不是专业人士。如果你想看看别人是如何在开发过程中使用AI工具，欢迎参考相关专业人士的分享。接下来，我会针对我自己的使用场景，进行一些简要分享。| 场景一：写单元测试
首先额外强调一点，在单元测试场景中借助AI工具辅助，只能在搭建UT代码框架的过程中起到作用。即根据代码生成要覆盖的分支及说明，所以使用AI工具辅助仅限于提高UT编写效率。最终还是要人工整理分支覆盖、解决编译错误、调整输入、完善Assert等过程。在单元测试过程中，我一般会直接使用Phind，因为前面我也提到了，它的UT可解释性还是很不错的。Phind的使用过程需要自己手动复制代码，所以这个过程中，我一般会提前手写一个UT类（含import和依赖bean定义），然后再把生成的UT复制到页面中，以此来减少编译错误。
如果你觉得这种需要额外复制代码的比较麻烦，也可以直接使用IDE类型的工具，比如Cursor。这样就可以选中代码后，直接输入Prompt进行处理即可。
除了以上我提到的这些，关于单元测试过程中的AI工具选择，还有Diffblue Cover、Machinet（这两者都免费、国内可直接使用、能生成完整UT类）、Tabnine（Beta阶段）、 Bito（免费、国内可直接使用）等众多产品。选择更方便且更适合自己的产品即可。
| 场景二：CodeReview
在进行CodeReview时，我完全就是将其作为一个课代表的角色进行使用。比如在代码解读与总结过程中，我会在看源码或者一些复杂的代码时，会直接使用AI工具进行一个粗略总结。
而在代码审查与优化环节，我则会在代码完成后，利用AI工具进行检查。毕竟机器有时还是比人更细心的。这个过程中，我一般会采用IDE模式的AI工具进行，比如Cursor。因为它们使用起来会更方便，不需要去额外copy代码等环节。
在这段时间的实践过程中，我慢慢领悟到了AI的能力。毕竟Machine Learning是机器向人学习的过程，但或许我们也可以从AI的这些真实存在中，去观察、去体验它们所能创作的价值，那就足够了。
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