本篇文章主要介绍在实际的开发过程当中，如何使用GPT帮助开发，优化流程，恰逢今年京东20周年庆，文末会介绍如何与618大促实际的业务相结合，来提升应用价值。全是干货，且本文所有代码和脚本都是利用GPT生成的，请放心食用。

场景一：写代码

使用GPT进行代码开发是许多人做的最多的一件事，只要用自然语言把自己的需求描述清楚，就可以让GPT写出一段可执行的代码段，甚至是完整的应用。而且只要描述得足够明确清晰，产生的代码就不会有bug，非常高效。

举个实际应用的例子，在先前的版本我们工程有一个需求，要求对落地页的提示黄条UI进行改版，具体的需求描述为：

UI设计稿：

这是一个相当简单的需求，我们准备利用Flutter进行开发，现在假设我是一个对dart语言不是很了解的开发者，甚至是从没有Flutter开发基础的人，通过GPT我们也可以进行这种简单的开发工作。在对GPT进行描述的时候，要尽量用通顺的语言将自己的需求描述清楚，并且将关键的信息点名：

这样GPT就可以帮我们生成所需要的视图代码：

这对于没有接触过dart开发语言的开发者非常友好，由于可以任意指定编程语言，所以理论上，我们所有人都可以胜任全平台开发的工作。

我总结了在使用GPT进行代码开发时的重点：

1.主要信息一定要表达明确，如语言类型，目标类型，宽、高、颜色、字号，间距等数值。

2.想象自己是产品经理或者是设计师，不用拘泥于专业术语，例如UIview、Segment、标签等等，尽量使用自然语言表达。

3.不要存在自相矛盾的描述，100%会产生bug。

4.有些同学在描述需求的时候容易紧张，造成语句不通。在描述的时候完全可以不要着急，慢慢措辞。

5.不要涉密！不要涉密！不要涉密！GPT说到底是一个外部工具软件，不是一个什么问题都可以问的“树洞”，涉及到商业机密的问题都不可以拿来询问。

场景二：写脚本

这是我本人经常拿来使用的应用场景，对于一些重复性较高的劳动，编写脚本显然是最好的选择，甚至我有的同事认为，未来的发展方向就是脚本编写代码。脚本的开发完全也可以交由GPT来进行。比如我们有一个需求，由于接入主站基础库，我们有一些工具类的类名产生了冲突，这种情况下需要进行全工程的类名替换，这种场景就很适合使用脚本。

一般情况下写这样一个脚本至少需要1～2个小时左右，熟练的大佬也需要半个小时左右，但是使用GPT，几秒钟就可以生成符合要求的脚本。我总结一下的几种应用场景非常适合使用脚本来处理：

1.全工程级别的名称替换

2.APP图片名称替换

3.单元测试

4.转换自然语言

这里说一下转换自然语言的作用，作为开发者，更习惯的是输入关键数值来得到结果，但是GPT需要的是自然语言的描述，毕竟叫“chat”嘛，所以我们可以耍个小心机：用一个简单的脚本，输入数值，输出自然语言描述，然后将描述转达给GPT。

width = int(input(“请输入宽度：”)) height = int(input(“请输入高度：”)) color = input(“请输入颜色：”) view = # * width + \n view += (# + * (width – 2) + #\n) * (height – 2) view += # * width description = f“生成一个宽度为{width}，高度为{height}的视图，使用{color}颜色填充。” print(view) print(description)

类似于这种转换脚本，可以让我们更高效的使用GPT。

场景三：与实际业务结合

我之前的文章最后曾提到几种将GPT与实际业务结合的设想：

导购

把ChatGPT的服务集成到搜索功能中，在用户进行搜索的时候，利用他强大的功能给出用户购买的意见，对于还没有想好买不买，买那个，甚至没有想好买什么的用户，给出导向性的意见，促进转化率。

软文创作

我们的项目中有软性广告文章展示的适用场景，相比起人工创作写作，ChatGPT不仅更为高效，还能结合大数据趋势，给出用户更感兴趣的文章类型。创作优惠活动推荐，商品评价，新品新闻等等文章，使用ChatGPT大有可为。

反向活动推荐

我们不能决定用户询问ChatGPT时，他会给出什么样的答案，但是我们可以根据她的答案做反向推演，他推荐什么，我们就顺势做什么活动，这样我们既能利用ChatGPT带来的红利，又可以省去预测用户兴趣点带来的开销和风险。

售后

ChatGPT本质上是一个对话型的人工智能，使用他接入售后系统实际上最为合适，有了他的帮助，可以预见：用户抱怨机器人客服答非所问，无法解决问题，以及人工客服成本高昂的问题，将成为历史。

我认为这几种设想每一个都是可以投入实际应用并落地的，也都有相当的使用价值。接下来我主要介绍如何利用GPT进行618大促导购。

首先，用户对某种商品进行搜索，主要是通过搜索栏，我们在要将GPT接入搜索进行引导，就要自己搭建一套基础环境，将用户输入的关键词传递给GPT，再把GPT输出的结果展示给用户，基础环境的作用除了作为调用GPT的“服务器”，最后可以对用户的输入，以及GPT的输出进行“加工”，包装上“京东20周年庆”、“618大促”的相关信息，最终实现“大促导购”的目的。

第一部分：对用户的输入进行包装，比如对用户的关键词包上一层“用京东搜索”的外衣：

def search_keyword(keyword): url=“https://search.jd.com/Search?keyword={keyword}” response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, “html.parser”) #提取相关介绍 introduction = soup.select_one(“.p-parameter”).get_text(strip=True) return introduction #用户输入关键词 user_input = input(“请输入关键词：”） #调用函数进行搜索和提取介绍 result = search_keyword(user_input) prompt=“打开京东网站，618大促活动商品里搜索 {user_input}，并给出其相关介绍” #这里的prompt既为向GTP提问的问题，由于GPT接受的是自然语言，所以这里我们可以任意的添加我们想要的导向性描述，例如“618大促活动商品”、“618精选活动”、“京东20周年庆优惠”等等

第二部分：将包装好的文案作为入参，调用GPT的API进行请求

api_endpoint = “https://api.openai.com/v1/chat/completions” access_token = “你的access_token” params = { “messages”: [{“role”: “user”, “content”: prompt}], “temperature”: 0.7, “model”: “gpt-3.5-turbo” } headers = { “Authorization”: “Bearer {access_token}”, “Content-Type”: “application/json” } response = requests.post(api_endpoint, headers=headers, json=params)

第三部分：对GPT返回的结果进行解析，并按照我们的需求进行展示

if response.status_code == 200: response_text = json.loads(response.text)[“choices”][0][“message”][“content”] ＃ 输出结果 print(“为您在京东推荐了如下结果: {response_text}”) print(“您商品的相关介绍：{result}”） else: print(f”error: {response.status_code} – {response.text}“)

发散思维：GTP接受的是自然语言询问，所以在向他提问的问题中，我们可以任意的添加想要的限定信息，甚至可以结合配置系统，将“618大促活动商品”、“618精选活动”、“京东20周年庆优惠”等活动作为配置信息组合进prompt参数字段，实现动态配置活动导购。

作者：京东零售 姜海

来源：京东云开发者社区