如何将ChatGPT集成到移动应用开发中？

AI程序员或基于人工智能的开发工具正在兴起，这是因为它们内置了复杂的评估和分析算法、自动化流程、机器学习模型及其他许多功能。这些组合可协助软件开发周期，让开发人员减少手动任务所需的时间，降低开发路线图中的风险和错误数量，并缩短上市时间。大多数提供移动应用开发服务的公司都表现出整合这些基于人工智能的编程工具以推动创新、卓越和完美交付的热情。

在无数可用的人工智能工具中，ChatGPT成为了市场的霸主。据估计，到2023年，该工具的年收入将达到16亿美元，它已被证明是每个开发者最值得信赖和高效的伴侣。它可以为移动应用程序提供功能建议，根据人类提示输入生成代码片段，为SDLC的构思、工作流编排、设计和开发阶段提供了帮助，并大大提高了效率。

ChatGPT在开发工具方面是什么意思？

ChatGPT是OpenAI的心血結晶，於2022年11月30日首次在市場上推出。該工具由人工智能模型和複雜算法驅動，接收並評估人類輸入並生成相應的回應，滿足使用者的需求。無論您是尋求流行的移動應用程序開發市場上的最新功能，還是請求幫助尋找程式碼片段中的錯誤來源，這款人工智能程式都能應對自如。

它通过一个生成预训练的Transformer来工作，这只是一个基于神经网络的大型语言模型。该模型将数据集作为输入进行彻底的扫描和分析，以寻找隐藏的趋势和模式。根据评估的趋势，该工具根据训练模型生成响应。训练模型使得Transformer能够理解问题并为用户生成类似人类的回答。

ChatGPT可以如何帮助移动应用开发者？

在将ChatGPT集成到开发路线图中之前，了解它如何赋予开发者的能力是至关重要的。尽管这个AI工具为专业人士带来了许多新机会，但其在操作和功能范围上存在一定限制。基于此，我们列出了一些方法，每个移动应用程序开发者都可以利用这个工具来简化软件开发生命周期。

生成复杂代码

ChatGPT的一个显著特点是代码片段生成。它将人类提示作为输入，这可以是简单的语句，比如“我想要一个包含公共设置器和获取器的类，用于抽象过程服务和委托”。根据请求输入，经过训练的转换器模型会在开发时将数据存入其内存，并生成响应。生成的代码片段帮助开发人员对公共接口和类进行声明和实现，以便编写过程服务或委托文件。此外，该工具对编程语言没有任何限制，这意味着开发人员可以从不同的语言（如Java、React、Python、SQL等）中寻求帮助。

创建代码文档

ChatGPT的另一个特点是开发者可以在软件开发生命周期中利用文档功能。它可以与集成开发环境（IDE）一起使用，扫描代码并评估所有语句和文件概述，用于文档编写。机器人算法在代码评估过程中不会出错，确保准确和精确的文档，解释了每个变量声明的目的，使用的方法，调用逻辑，if和else条件，循环，构造函数的实现等等。多亏了集成的自然语言处理算法和模型，ChatGPT可以以最大的准确度和精度转录代码片段。这不仅减少了手动创建文档所需的时间，还让开发者可以专注于项目的关键点。

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测试用例的创建

测试通常作为移动应用开发的重要部分进行集成。事实上，每个公司都确保雇佣专用的React Native开发人员或其他具备测试技能的专业人员。这是因为每个开发人员都应该对开发的代码片段进行首次或单元测试，然后将更改发布到部署服务器上。在几个项目中，开发人员还需要在代码更改上进行服务器和负载测试以及PT或性能测试。为了做到这一点，创建适当的测试用例是必不可少的，这就是ChatGPT发挥作用的地方。它根据输入提示中给定的测试准则生成不同类型的测试用例。此外，一旦代码输入，它还会创建测试结果，允许开发人员将其与预期结果进行比较，确定代码是否准确工作或是否存在差异。

生成代码备选方案

大多数时候，开发人员无法执行复杂代码或评估遗留代码并进行深入分析。使用像ChatGPT这样的AI程序员似乎是生成准确且可忽略编译错误的替代代码的合理方法。例如，假设您正在处理一个遗留系统，并被分配了修改代码并使其轻量化和可扩展的任务。这将需要分析整个代码文件，并从头开始编写代码，减少方法数目、降低代码复杂度并删除过时的代码片段。您可以利用ChatGPT为现有的遗留代码生成替代代码片段，并在IDE中执行相同的代码以进行进一步分析。

追踪错误和漏洞

在编写代码时，难免会出现错误。虽然大多数开发工具可以即时地突出显示编译时的错误，但它们不能确定运行时错误。例如，假设你正在使用Eclipse IDE开发一个Java语言项目。当你编写代码时，Eclipse的内置编译器会突出显示编译错误，比如方法声明没有实现、不正确的数组或列表声明、未实现的方法等等。然而，你无法知道新代码中是否会出现空指针异常或数据类型转换问题。

同样，您可能会在条件语句中遗漏对空指针的检查。通过使用ChatGPT的AI程序员，可以避免这些问题。一旦您提供代码片段作为输入，AI工具将进行详细分析并立即显示代码中的错误或漏洞。

ChatGPT如何逐步集成到移动应用程序中？

既然我们已经确定了在移动应用开发项目中整合ChatGPT的关键优势，现在是时候开始制定整合策略以进一步实施了。如果没有一个正确的战略路线图，您将无法充分利用这个AI编程工具。此外，长期来看，产生预期结果并应对不可避免的情况将变得危险。

考虑到这一点，我们在移动应用开发项目中按时间顺序演示了集成ChatGPT的步骤。

步骤 1：获得访问 OpenAI 平台的权限

第一步是获得访问ChatGPT的基础OpenAI平台。为了做到这一点，您需要访问官方平台并创建用户帐户。网站上明确说明了您可以继续遵循的说明，以完成帐户的创建并生成必要的API密钥。这些密钥只是用于验证软件集成或用户尝试使用ChatGPT访问集成移动应用程序的代码片段。

第二步: 设置开发平台

开发平台或集成开发环境（IDE）应该进行配置，以使得能够向ChatGPT转换器发送API请求。由于移动应用开发使用了不同的编程语言，确保OpenAI具备内置的库以简化集成过程。此外，你应该提供与OpenAI兼容的正在使用的IDE，以进行进一步的API交互和基于服务的调用。

步骤 3：发起 API 请求

您可以利用OpenAI平台发出API请求，并进一步发送到ChatGPT，从而进行API请求。根据这些提示，将生成预期的回复。例如，如果您给出像“请检查此代码片段中是否有空指针错误”的输入提示，OpenAI将为此发出API请求，并将其转发给ChatGPT的变压器。然后，AI程序员将评估代码片段，并根据结果生成结果。如果代码中存在可能发生空指针异常的地方，AI程序员将为您标记出来。

第四步：通过应用程序处理API响应

下一步是将业务和计算逻辑与移动应用程序的代码库集成在一起。这些逻辑必须以一种方式开发，以便能够适当地处理和评估从ChatGPT接收到的API响应。根据这些逻辑，最终结果将显示在用户界面上，或者按照所需的操作进行处理。

步骤5：通过历史数据增加对话量

如果您突然向ChatGPT提供提示，AI机器人将无法理解任何历史对话和数据。结果，评估结果可能无法完全符合期望。为了避免这种差异，专业人士必须为API请求设计包括历史数据或对话的提示。这将帮助ChatGPT理解正在发生的事情，并相应地制定结果。

步骤6：进行微调

您不能依靠ChatGPT的基本调优，因为它是通用的，当暴露于自定义提示或输入数据集时，无法提供预期的结果。这就是为什么开发人员应该专注于对GPT-3变换器进行微调，它是ChatGPT的主要驱动程序。微调过程将帮助您对变换器的功能进行微小调整，确保ChatGPT正确评估自定义数据集。这样，生成的结果将与预期相一致，并且您可以轻松提升开发的移动应用的用户体验。