曾经辛苦造的轮子，现在能否用 ChatGPT 替代呢？
上一篇文章 我在 vscode 插件里接入了 ChatGPT，解决了代码变量命名的难题 中，展示了如何在 vscode 插件中使用 ChatGPT 解决代码变量命名的问题。vscode 插件市场中有很多的翻译插件，但是在一些使用场景里是远远比不上 ChatGPT 的，比如只翻译一段 json 数据里的指定字段。那么 ChatGPT 还能做什么呢？能否取代已经存在的轮子？
以 lowcode 插件中的功能为例，看看能不能用 ChatGPT 替代。
根据 JSON 生成 API 请求方法
首先复制一段 json，比如：
{
"code": 200,
"msg": "",
"result": {
"records": [
{
"id": "1a2b3c4d5",
"costCenterCode": "ccx002",
"costCenterName": "财务部",
"accountingCode": "ac0887",
"bankAccountingCode": "bk1290",
"orderNumber": "od1089",
"orderAmount": "6158.36",
"confirmedTime": "2023-02-07T13:47:34.552Z",
"laborCostExcludingTax": "4629.05"
}
],
"total": 200
}
}
不使用 ChatGPT
使用 ChatGPT
可以发现，几乎达到了一样的效果，只是 ChatGPT 会慢一点。不使用 ChatGPT 时，插件内部是直接调用库将 json 转成 ts 类型，还做了一些边界处理，比如如果复制的是 json 变量而不是标准的 json 数据，需要将 json 变量变成 json 数据。使用 ChatGPT 对数据就没有很严格的要求，可以是 json 变量，也可以是 json 数据。
非 ChatGPT 的模板
<%- type %>
export interface I<%= rawSelectedText.slice(0, 1).toUpperCase() + rawSelectedText.slice(1) %>Params {
id: number;
}
export interface I<%= rawSelectedText.slice(0, 1).toUpperCase() + rawSelectedText.slice(1) %>Data {
xx: string;
}
export function <%= rawSelectedText %>(
params: I<%= rawSelectedText.slice(0, 1).toUpperCase() + rawSelectedText.slice(1) %>Params,
data: I<%= rawSelectedText.slice(0, 1).toUpperCase() + rawSelectedText.slice(1) %>Data,
) {
return request<I<%= rawSelectedText.slice(0, 1).toUpperCase() + rawSelectedText.slice(1) %>Result>({
url: `xxxx`,
method: 'GET',
params,
data,
});
}
ChatGPT 的模板
<%- rawClipboardText %>
根据这段 json 生成 ts 类型，名字为 I<%= rawSelectedText.slice(0, 1).toUpperCase() + rawSelectedText.slice(1) %>Result
和下面的代码一起返回
export interface I<%= rawSelectedText.slice(0, 1).toUpperCase() + rawSelectedText.slice(1) %>Params {
id: number;
}
export interface I<%= rawSelectedText.slice(0, 1).toUpperCase() + rawSelectedText.slice(1) %>Data {
xx: string;
}
export function <%= rawSelectedText %>(
params: I<%= rawSelectedText.slice(0, 1).toUpperCase() + rawSelectedText.slice(1) %>Params,
data: I<%= rawSelectedText.slice(0, 1).toUpperCase() + rawSelectedText.slice(1) %>Data,
) {
return request<I<%= rawSelectedText.slice(0, 1).toUpperCase() + rawSelectedText.slice(1) %>Result>({
url: `xxxx`,
method: 'GET',
params,
data,
});
}
返回 markdown 代码块
模板会使用 ejs 进行编译。
根据 JSON 生成 MOCK 方法
也是先复制一段 json 数据。
不使用 ChatGPT
插件内部是直接遍历 json，把这一段代码通过字符串拼出来。
使用 ChatGPT
这里使用 ChatGPT 的时候，很难让它输出不需要修改就能直接使用的代码，如上的代码里输出了一段无关的内容。
// 调用方法
getMockData().then(data => { console.log(data); });
ChatGPT 使用的模板：
<%- rawClipboardText %>
生成一个 js 方法，方法名为 <%= rawSelectedText || 'getRandomData' %>，
方法内部使用 mock.js 生成跟上面的 json 一样字段的数据，如果有数组则生成10个元素，
最终的数据使用 Promise.resolve 返回
返回 markdown 代码块
根据 JSON 生成 TS 类型
先复制一段 json 数据
不使用 ChatGPT
使用 ChatGPT
根据 JSON 生成 TS 类型-去除接口名称
这个用处是：后端接口可以连调的时候替换原有自己预先写的接口类型。
不使用 ChatGPT
使用 ChatGPT
根据 TS 类型生成 API 请求方法
使用场景：后端没有给接口文档，前端根据原型和设计稿抽象出数据模型，根据数据模型生成 mock 的 API 请求方法（mock数据通过真实后端服务提供）。
只复制类型体，不要类型名称，比如：
{
records: {
id: string;
costCenterCode: string;
costCenterName: string;
accountingCode: string;
bankAccountingCode: string;
orderNumber: string;
orderAmount: string;
confirmedTime: string;
laborCostExcludingTax: string;
}[];
total: number;
}
不使用 ChatGPT
使用 ChatGPT
因为只是将剪贴板里的内容在模板里做了一下拼装，完全用不到 ChatGPT。
模板如下：
export interface I<%= rawSelectedText.slice(0, 1).toUpperCase() + rawSelectedText.slice(1) %>Result {
code: number;
msg: string;
result: <%- rawClipboardText %>
}
export interface I<%= rawSelectedText.slice(0, 1).toUpperCase() + rawSelectedText.slice(1) %>Params {
id: number;
}
export interface I<%= rawSelectedText.slice(0, 1).toUpperCase() + rawSelectedText.slice(1) %>Data {
xx: string;
}
export function <%= rawSelectedText %>(
params: I<%= rawSelectedText.slice(0, 1).toUpperCase() + rawSelectedText.slice(1) %>Params,
data: I<%= rawSelectedText.slice(0, 1).toUpperCase() + rawSelectedText.slice(1) %>Data,
) {
return request<I<%= rawSelectedText.slice(0, 1).toUpperCase() + rawSelectedText.slice(1) %>Result>({
url: `xxxx`,
method: 'GET',
params,
data,
});
}
根据 TS 类型生成 MOCK 方法
使用场景：后端没有给接口文档，前端根据原型和设计稿抽象出数据模型，根据数据模型生成 mock 方法（mock 数据没有通过后端服务提供）。
只复制类型体，不要类型名称，比如：
{
records: {
id: string;
costCenterCode: string;
costCenterName: string;
accountingCode: string;
bankAccountingCode: string;
orderNumber: string;
orderAmount: string;
confirmedTime: string;
laborCostExcludingTax: string;
}[];
total: number;
}
不使用 ChatGPT
使用 ChatGPT
根据 JSON 生成 KOA MOCK
使用场景：mock 数据由 koa 服务提供，根据 json 生成 koa 路由。
不使用 ChatGPT
使用 ChatGPT
根据 TS 类型生成 MOCK
使用场景：后端没有给接口文档，前端根据原型和设计稿抽象出数据模型，根据数据模型生成 koa mock 服务。
只复制类型体，不要类型名称，比如：
{
records: {
id: string;
costCenterCode: string;
costCenterName: string;
accountingCode: string;
bankAccountingCode: string;
orderNumber: string;
orderAmount: string;
confirmedTime: string;
laborCostExcludingTax: string;
}[];
total: number;
}
不使用 ChatGPT
使用 ChatGPT
根据 TS 类型生成组件文档
这也是曾经造的轮子 typescript-to-markdown，一个 utools 插件。
效果如图：
使用 ChatGPT
可以看出来，并不是很完美。
总结
ChatGPT 很难输出不需要修改直接粘贴到编辑器中就能用的代码，相比于我们硬编码写的插件，在效率上还是有所欠缺。但是借助插件来管理 ChatGPT Prompt 模板，复制粘贴还是比上官网或者其它客户端快很多的。
文章没有提到拉取 YAPI 接口文档生成代码的功能，因为 ChatGPT 并不能去拉取接口获取数据，最近在研究 LangChain，借助这玩意儿或许可以实现。
Prompt 模板
上面所有的模板已经共享，通过如下方式可以下载到你的项目中：
