ChatGPT使用技巧手册

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目录

• 核心技巧
• 代码优化与重构
• 多语言处理
• 开发辅助
• 跨平台适配
• 扩展应用

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核心技巧

Prompt生成方法论

1. 多Prompt生成

   • 通过生成多个prompt迭代优化输出质量
   • 示例流程：

     # 生成初始Prompt → 评估结果 → 生成改进Prompt → 最终优化

2. 角色扮演

   • 作为超级语言解释器（处理复杂语义）
   • 作为提示词训练器（生成领域专用Prompt）

3. 格式规范

   • 强制JSON/YAML结构化输出
   • 表格化数据呈现

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代码优化与重构

10大即时代码重构技巧

优化方向	典型操作	适用场景
性能优化	算法复杂度分析	循环结构
兼容性	多语言语法适配	跨平台项目
可维护性	模块化拆分	大型工程

重构步骤示例：

1. 使用最新库版本替换过时代码
2. 将ArrayList改为ConcurrentHashMap（数据结构优化）
3. 添加try-with-resources错误处理

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多语言处理

多语种翻译工作流

关键注意事项：

• 使用 LANG_CODE作为字典key
• 保留原始文本占位符（如 {0}）
• 优先处理数字/日期格式

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开发辅助

测试驱动开发（TDD）

1. UT生成

   • 输入：方法签名 + 边界条件
   • 输出：JUnit/TestNG测试套件
   • 覆盖率分析建议

2. Mock数据生成

   {
     "user": {
       "id": "##number(1,100)",
       "name": "##name.fullName"
     }
   }

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跨平台适配

iOS布局转换

Objective-C框架迁移流程：

// 原始Frame布局
CGRectMake(10, 20, 30, 40);

// Masonry转换后
make.top.equalTo(20);
make.left.equalTo(10);
make.width.equalTo(30);
make.height.equalTo(40);

优化建议：

• 将布局逻辑拆分为 setupConstraints方法
• 使用 MAS_SHORTHAND简化语法

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扩展应用

Figma+ChatGPT协作

@startuml
frame Figma设计稿 {
  component 图层结构
  component 样式参数
}

frame ChatGPT {
  component 设计规范解析
  component 代码生成
}

Figma设计稿 --> ChatGPT : 导出设计规范
ChatGPT --> 前端工程 : 生成组件代码
@enduml

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附录

实用资源

• Prompt精选库
• Recharts数据可视化库
• Lucide React图标集