大家好，我是易安。最近我发现自己越来越离不开ChatGPT了,从debug到写文档,从优化性能到准备工作总结。今天就跟大家分享一下我是怎么用ChatGPT提升工作效率的，都是实战总结出来的经验。
第一招：代码相关，化繁为简
还记得上周我改了一个诡异的bug，折腾了大半天都没头绪。代码逻辑不复杂，就是一个处理用户订单状态的功能，但总是在特定场景下出现状态不一致的问题。最后我把代码丢给了ChatGPT：
我的提示词是这样的：
请检查以下代码的潜在问题，特别关注并发场景下可能出现的问题：
[然后我把那段代码贴上去了]
没想到它一下就指出了问题所在 - 原来是在状态更新时没有加分布式锁，在高并发场景下可能导致数据竞争。不得不说，有时候你都不知道自己没考虑到什么，但AI可以帮你查漏补缺。
第二招：文档生成，告别痛苦
说实话，最烦的就是写文档了，尤其是当你刚写完一堆代码，就被要求补全文档的时候。现在我都是这么干的：
给ChatGPT的提示词：
请为这段代码生成接口文档，包含：
1. 接口目的
2. 输入参数说明
3. 返回值格式
4. 错误码说明
5. 调用示例
[把代码贴上去]
然后它就会生成一个挺完整的文档框架，我再根据实际情况稍作修改就行了。效率至少提高了3倍。
第三招：性能优化，事半功倍
上个月领导说系统响应有点慢，让我优化一下。面对一堆代码，我先用这个提示词：
分析以下代码的性能瓶颈，并按照优化收益从大到小排序给出具体优化建议：
[代码片段]
ChatGPT给出的建议真的很实用：
指出了我们的数据库查询没用上索引 发现了一个不必要的循环嵌套 建议使用批量处理替代逐条处理
按照这些建议优化后，响应时间直接降了40%。就连领导都夸我效率高，殊不知我背后有个"高人"。
第四招：学习提效，事半功倍
最近在学Rust，说实话光看文档有点懵。我试着这么问ChatGPT：
我是一个熟悉Java的后端程序员，请用我熟悉的Java概念来解释Rust的所有权机制，最好能给出Java和Rust的对照代码示例
这一问真是点醒了我，它通过Java中的深拷贝、浅拷贝的概念，再结合具体的代码对比，让我一下就理解了Rust最难懂的部分。
第五招：需求分析，思路清晰
产品经理有时候提需求比较含糊，我现在都会用ChatGPT帮忙梳理：
基于以下产品需求，请帮我：
1. 拆分具体的技术实现点
2. 指出潜在的技术风险
3. 列出需要和产品确认的问题
[需求描述]
这样往往能帮我捕捉到一些容易忽略的细节，免得后期反复修改。
实战小贴士
第一次问不要太长：建议先丢个简单版本，看回答的方向对不对，再追问细节。我之前一上来就写了大段代码，结果ChatGPT理解偏了，白费劲。
给足上下文：比如问性能优化时，最好说明你的场景（高并发？大数据量？），这样建议会更有针对性。
学会"调教"：如果回答不满意，不要急着换个问题，可以告诉它"这个回答离我想要的还有点距离，我希望xxx"，就像跟同事沟通一样。
验证很重要：特别是涉及代码的建议，一定要自己过一遍。有一次它建议的优化方案在特定场景下反而会更慢，所以还是要带着脑子用。
最后唠两句
我创建了一个副业交流群，方便读者朋友可以在群里讨论、交流大家尝试过的副业，我折腾了一年副业，对于AI和副业还算了解，可以帮你判断是否靠谱，群里也会提供一些机会，主要是分享AI和副业内容。
但是任何人在群里打任何广告，都会被我T掉。
如果你对这个特别的群，感兴趣，请加我微信回复：副业，微信通过后会拉你入群。
