剩下的就是把代码复制到程序里,进行debug调试。
ChatGPT不能写很复杂的一个需求,但是你只需要把复杂需求,拆分成具体的20个小需求,然后一个一个让他来写,保管比你自己写来得快,来的标准,来的漂亮。
现在程序员唯一需要做的是,拆解需求,调试bug,甚至连注释ChatGPT都帮你写好了。
代码的规范程度,程序命名的规范程度,简直堪称超级大厂,再也不会出现类似张伟这种败类奇葩,用自己的名字当函数的变量了。
。。。。。。
张伟,连续给大家讲解了,很多种,如何用AI,赋能提高工作效率的方法。
同时张伟把自己这些方法,录制成了小视频,放到了函数商城的论坛板块。
张伟这一波操作下来,直接颠覆了这帮人的三观,完全没见过这样写代码,码农还能这么当的。
主要还是这群大学生,对AI的认知,还是有点低了,其次每月20美金,在学校,他们还是有点拙荆见肘啊。
而现在好了,这反而一下子,拉近了大学生,和组长之间的差距了。
这就像,你是一个普通人,和泰森赤手空拳打架,你必输无疑。
可是突然,你和泰森,同时每人,都捡到一把手枪,看似很公平,可是现在反而最担心的其实是泰森啊。
瞬间,二位组长,有种脊背发凉的感觉了。
哈哈!
要的就是这个效果,二位组长,你们可要小心了哦。
当然ChatGPT生成的代码也有问题。
如果有bug怎么办?
直接把运行后的bug丢给ChatGPT,甚至都不用你描述bug,直接把BUG原文丢给GPT就行了。
5秒不到,GPT就告诉你了,如何修改这个BUG。
写代码就变得这么丝滑。
张伟接着review,发现对建立第4层:字段层,进度非常的缓慢,兄弟们为了精准,还各种去考证。
张伟又给大家表扬了一把王炸。
张伟这个老六,直接给GPT下令:“帮我罗列出SAP最常用的100张表。”
5秒不到。
GPT回复:
下面是SAP系统中最常用的100张表,涵盖了财务(FI)、物料管理(MM)、销售与分销(SD)、生产计划(PP)、人力资源(HR)、基础数据等常见模块。这些表广泛用于开发、报表、接口与调试。
1。基础数据(主数据)表名描述
MARA:物料主数据(基本信息)