ChatGPT 驱动软件开发：AI 在软件研发全流程中的革新与实践

这是一本讲解以ChatGPT/GPT-4为代表的大模型如何为软件研发全生命周期赋能的实战性著作。它以软件研发全生命周期为主线，详细讲解了ChatGPT/GPT-4在软件产品的需求分析、架构设计、技术栈选择、高层设计、数据库设计、UI/UX 设计、后端应用开发、Web 前端开发、软件测试、系统运维、技术管理等各个环节的应用场景和方法。让读者深刻地感受到，ChatGPT/GPT-4在革新传统软件工程的方式和方法的同时，还带来了研发效率和研发质量的大幅度提升。
更为重要的是，本书能帮助架构师、开发工程师、数据库工程师、测试工程师、运维工程师、项目经理、产品经理、UI/UX工程师和技术管理者深入地理解ChatGPT/GPT-4的原理和应用，全面塑造他们在AI时代的核心竞争力，实现价值创新并形成竞争优势，为未来的发展奠定基础。
作者在本书中创新性地提出了大模型时代的软件研发新范式——水母开发模式（顶部大、底部小）。该模式将研发活动分成6个层次，分别对应软件研发生命周期的分析、设计、编码、测试、部署和维护。其中分析和设计层的工作量大很多，类似水母的头部；其余4个层次的工作量较少，类似水母的触手。
除此之外，本书还给出了工程师们与ChatGPT互动（Prompt）的步骤和注意事项，整个过程分为6步，只要遵循这6步就能比较容易获得较为满意的输出结果。

适读人群 ：架构师、开发工程师、数据库工程师、测试工程师、运维工程师、项目经理、产品经理、UI/UX工程师和技术管理者
（1）作者背景资深：作者是中国IT领域的领军人物，有30余年技术研发和管理经验，对ChatGPT驱动软件开发有系统思考和丰富实践经验。
（2）提升研发效率：详解ChatGPT在软件产品的需求分析、架构设计……软件测试、系统运维、技术管理等各环节的应用场景和方法，大幅提升研发效率。
（3）水母开发模式：ChatGPT改变传统软件研发的流程和方法，会逐渐形成新的软件研发范式，本书独创大模型时代的新研发范式——水母开发模式。
（4）提升工程师竞争优势：全面塑造架构师、开发工程师、数据库工程师、测试工程师、运维工程师、项目经理、产品经理、UI/UX工程师和技术管理者在AI时代的核心竞争力。
（5）实战性极强：独创提示词工程（Prompt）方法，将与ChatGPT的互动分为7步，详解每一步注意事项，包含大量案例，可直接复用。

前　言
关于OpenAI
OpenAI（开放人工智能研究所）成立于2015年，是一家位于美国旧金山市，专注于人工智能研究的公司。它主要的创始人包括著名的企业家埃隆·马斯克，知名的美国企业家、投资人、程序员、Y Combinator前总裁山姆·奥特曼，以及从哈佛和MIT辍学创业并曾担任互联网支付处理平台Stripe的CTO的传奇人才格雷格·布洛克曼。
OpenAI的使命是确保人工智能的发展符合人类的利益，能造福全人类，同时防止人工智能技术被滥用或产生危害。目标是推动人工智能技术的进步，使它能够超越现有水平，实现更智能、更人性化的应用。OpenAI致力于开发和推广安全、透明和广泛受益的人工智能技术，以解决全球面临的重大问题，并促进人工智能在各个领域的广泛应用。为了实现这一目标，OpenAI通过开放的研究、合作与创新，致力于推动友善的人工智能系统的发展，这一点从OpenAI的Logo设计中就能看出来。

商标中的开放式门户形象象征着OpenAI的开放性和全球合作的精神。它表达了OpenAI希望将人工智能的发展和应用开放给全世界，并与全球范围内的个人、组织和社区合作，共同推动人工智能的进步。鲜明的色彩和流动的形状传达出一种现代感和科技感，暗示着OpenAI致力于创造具有高智能性和先进性的人工智能技术，展现了创新和智能的特点。商标中圆润的边缘和平滑的线条给人一种安全和可信的感觉，体现了OpenAI对于人工智能发展中的伦理和安全问题的关注，表达了OpenAI致力于建立可信赖的人工智能系统，保护人类利益和社会的安全，为构建安全、可持续的人工智能的未来做出贡献。
OpenAI持续关注人工智能领域的伦理、安全和可解释性等问题。该公司倡导人工智能的伦理准则，积极参与数据隐私、安全漏洞检测与修复等方面的研究。OpenAI也在多个场景中关注技术偏见问题，努力提高人工智能模型的公平性、透明度和可解释性。此外，OpenAI还关注人工智能技术与人类的协作关系，通过人工智能赋能人类来提高生产效率和工作质量。同时，OpenAI关注人工智能对社会、经济和就业所产生的可能影响，积极推动人工智能领域的研究与创新，参与人工智能教育和技能培训，以期为构建一个更智能、公平、可持续的未来贡献力量。
GPT简介
自成立以来，OpenAI取得了诸多重要突破。在2017年，OpenAI发布了一种强化学习算法——PPO（近端策略优化），用于解决连续控制任务和策略优化问题。OpenAI随后还发布了人工智能指尖（AI Dactyl）系统，这是一个能够学会操纵机器人手指的系统。通过不断突破技术瓶颈，OpenAI推动了人工智能领域的快速发展。其中最知名的便是近来名声大噪的GPT系列模型。GPT是 Generative Pre-trained Transformer的缩写，其准确的中文含义是“生成式预训练转换器”。
生成式（Generative）：模型具备生成文本的能力。
预训练（Pre-trained）：模型在大规模的语料库上进行了预先的训练。
转换器（Transformer）：模型采用了一种称为转换器的神经网络。
因此，GPT是一种拥有强大的自然语言处理能力，以及具有革命性意义的人工智能模型。基于强大的自然语言处理和文本生成能力，GPT已经在许多领域里实现了突破性的进展。它采用转换器的架构，利用大规模预训练和自监督学习的方法，实现了在多种任务上的泛化性能。
从2018年到2023年，每个GPT新版本的发布都带来了性能上的显著提升，如表1所示。GPT系列模型在语义理解、文本生成、摘要、翻译等多个自然语言处理任务中表现出色，引领了人工智能研究的新方向。特别是在GPT-3的基础上，OpenAI于2023年3月发布了ChatGPT。随后，ChatGPT进一步扩大了训练数据的规模，采用了更为先进的优化方法和算法，实现了更高的性能。在实际应用中，ChatGPT已经成功地辅助人类完成了产品设计、软件开发、系统运维、项目管理等多种任务。
表1　GPT的演进历程
GPT版本时间参数量训练数据量特点
GPT版本时间参数量训练数据量特点
12018/061.17亿约5GB有限性能
22019/0215亿40GB逼真生成，使用受阻
32020/051750亿570GB（过滤后）零样本学习
42023/03约100万亿325470GB（过滤后）泛化能力与多任务适应性强

在未来，OpenAI将继续探索ChatGPT及其后续模型在各种不同行业和场景中的应用，以扩大人工智能技术的影响力。预计ChatGPT将在金融科技、医疗保健、教育培训、物联网、智能制造、游戏开发和娱乐产业等领域中发挥重要作用。但是，在跨领域应用时，该技术将面临挑战与机遇并存的局面。如何平衡各种需求和利益，以及解决潜在的伦理、法律和政策问题，将成为OpenAI未来发展的重要课题。
总之，ChatGPT是OpenAI发展史上的一项重要成果，它的出现为人工智能领域带来了革命性的变化。OpenAI不断突破技术瓶颈，推动了人工智能领域的快速发展，为未来的人工智能应用开辟了新的前景。ChatGPT是OpenAI在自然语言处理领域的新突破，具有巨大的应用潜力。随着ChatGPT的逐步应用和发展，它将为人类社会带来更多的变革和机遇。
本书主要内容
本书全面、深入地介绍了使用ChatGPT进行软件产品需求分析、架构设计、技术栈选择、高层设计、数据库设计、UI/UX 设计、后端应用开发、Web前端开发、软件测试、系统运维、技术管理等的方法与经验，目标是帮助产品经理、架构师、数据库管理员、UI/UX设计师、程序员、测试工程师、运维工程师和项目经理更深入地理解ChatGPT的实际应用和潜力，并为他们提供实用的操作建议。
通过阅读本书，读者能够掌握ChatGPT在软件产品需求分析、架构设计、代码实现、系统优化、软件测试和团队协作等方面的核心概念和方法。这将有助于软件开发企业和个人在人工智能时代迅速利用这一强大工具武装自己，实现价值创新并形成竞争优势，为未来发展奠定坚实的基础。
本书约定
本书提到的ChatGPT是指ChatGPT和ChatGPT-4的统称，大多数时候是指ChatGPT-4。
本书将在每章的开始部分简述本章的结构。
本书将在每章的结束部分概括做一个小结。
与ChatGPT互动的对话部分采用以下方式表示：

向ChatGPT提出的问题。

ChatGPT给出的答案。
ChatGPT使用说明
为了获得高质量且合适的答案，在向ChatGPT提出问题之前，我们首先需要确保所提出的问题满足以下几个要求。
明确的目标：清晰地阐述问题的目标，以便ChatGPT能够准确地理解并提供相应的信息或建议。
具体的范围：设定一个具体的范围，这有助于避免过于宽泛或模糊的回答，从而使答案更具针对性和实用性。
规定的输出：问题应该明确期望的答案格式和类型，例如，是否需要列举步骤、提供案例或者给出解决方案等。
在ChatGPT给出建议性的答案之后，为了得到更为满意的结果，还需要继续进行以下
步骤。
（1）足够的判断：在收到ChatGPT的回答后，仔细审阅并判断其是否符合预期，是否准确无误地解答了问题，以及是否包含了所有相关信息。
（2）有效的反馈：如果发现答案存在问题或需要补充，提供具体且明确的反馈，指出需要改进或补充的部分，这将有助于ChatGPT进一步优化答案。
（3）反复的迭代：通过多次与ChatGPT互动，不断完善问题和答案，以便最终获得高质量且合适的解答。
最后，通过以上步骤的实践，用户可以在与ChatGPT互动的过程中获得更为满意的答案。需要注意的是，作为人工智能，ChatGPT可能无法完全理解某些问题或提供完美的答案。因此，在使用过程中保持耐心并不断优化问题，将有助于提高互动体验和答案质量。
遵循表2中的步骤和注意事项，用户可以在与ChatGPT互动时获得更为满意且高质量的答案。图1也清楚地展示了这个过程。
表2　与ChatGPT互动的步骤和注意事项
步骤描述示例或注意事项
明确的目标提问时明确说明目标，如“如何提高团队沟通效率”
具体的范围设置问题范围，如“在远程工作环境中如何提高团队沟通效率”
规定的输出期望的答案类型，如“请提供五个提高远程团队沟通效率的方法”
足够的判断审阅答案，判断是否符合预期、准确无误且包含所有相关信息
有效的反馈指出需要改进或补充的部分，如“请补充方法3的具体实施步骤”
反复的迭代与ChatGPT多次互动，优化问题和答案，直至获得满意的结果


图1　与ChatGPT互动的最佳过程
案例描述
在此以某支付公司POS机终端管理系统（Terminal Management System，TMS）的开发作为案例，详细讲解如何利用ChatGPT完成应用系统的架构设计。首先，我们要介绍一下什么是TMS。TMS是支付平台管理POS机终端的必备工具。
支付公司在开展支付业务的过程中，会把数以万计的POS机分散部署在不同地区的各种商铺里，帮助商户收款，为人们提供支付的便利。虽然这些POS机的系统配置、密钥管理和软件更新可以通过手动操作完成，但是，这需要相关的技术支持人员访问每个商户的业务现场，而且需要用到每台POS机。这样做不但会给商户带来不便，而且也不切合实际情况，可以说是劳民伤财、耗时低效。如果能把POS机终端的系统配置参数、密钥管理和软件更新部署在网络平台上，那么每台POS机都可以通过网络自动地访问TMS的服务，及时检查、发现并且下载需要更新的密钥、参数或者软件。图２所示的POS机网络服务中心就是本案例将要涉及的TMS。

图2　TMS逻辑示意图
本书读者对象
对ChatGPT感兴趣并希望在实际项目中应用这一先进技术的研究人员和开发工程师。本书将通过实际应用案例深入解析ChatGPT在软件开发方面的应用，帮助读者快速掌握利用ChatGPT助力软件开发的技能。
希望运用ChatGPT为产品创新和用户体验带来价值的产品经理和设计师。本书将提供如何将ChatGPT与产品设计相结合的方法和实践案例。
需要管理和指导具有ChatGPT相关技术背景的技术团队的领导者。他们将从本书中学到如何更有效地组织和协调团队资源，以及如何进行技术规划和战略部署。
负责企业或项目的系统运维和管理工作的专业人员。他们将在本书中了解到如何维护和优化基于ChatGPT的系统，以确保其高效、稳定地运行。
从事人工智能教育的教师、讲师及相关专业的学生。他们可以通过阅读本书系统地学习和了解ChatGPT及其在实际项目中的应用，为教学和学术研究提供参考。
对人工智能和ChatGPT有浓厚兴趣的普通读者。他们可以从本书中获取对ChatGPT的发展历程、应用领域以及未来前景的全面认识，丰富自己的知识体系。

目　录
序
前言
第1章　ChatGPT与软件开发　1
1.1　技术发展对软件开发的影响　1
1.2　ChatGPT对编程的影响　4
1.3　ChatGPT对软件开发模式的影响　7
1.4　适合ChatGPT的水母开发模式　13
1.5　ChatGPT对开发工程师的影响　16
1.6　与ChatGPT沟通的技巧　18
1.7　小结　21
第2章　ChatGPT驱动需求分析　22
2.1　借助ChatGPT收集用户需求　22
2.2　借助ChatGPT分析用户需求　28
2.3　借助ChatGPT优化用户需求　31
2.4　ChatGPT生成需求规格说明书　36
2.5　小结　52
第3章　ChatGPT驱动架构设计　54
3.1　架构设计的过程　54
3.2　微服务架构简介　56
3.3　微服务架构设计原则　58
3.4　架构设计的思维框架　58
3.5　ChatGPT生成TMS微服务架构　60
3.6　小结　65
第4章　ChatGPT驱动技术栈选择　66
4.1　技术栈的基本概念　66
4.2　目前的主流技术栈及其比较　67
4.3　选择技术栈的原则　69
4.4　TMS技术栈选择　71
4.5　小结　78
第5章　ChatGPT驱动高层设计　79
5.1　高层设计的主要文档　79
5.2　高层设计的原则　81
5.3　ChatGPT辅助TMS高层设计　81
5.4　小结　90
第6章　ChatGPT驱动数据库设计　91
6.1　数据库设计与ChatGPT的协作　91
6.2　生成数据库表结构应该遵循的
原则　92
6.3　利用ChatGPT完成数据库设计　94
6.4　利用ChatGPT基于数据生成
数据库表结构　103
6.5　ChatGPT驱动TMS数据库
创建　107
6.6　小结　115
第7章　ChatGPT驱动UI/UX设计　116
7.1　利用ChatGPT指导UI/UX 的
设计原则　116
7.2　利用ChatGPT从UI/UX角度
分析用户需求　118
7.3　利用ChatGPT完成TMS界面
设计　128
7.4　小结　132
第8章　ChatGPT驱动后端应用
开发　133
8.1　后端概述　133
8.2　API基本概念　135
8.3　API设计原则　136
8.4　ChatGPT助力Web API开发　142
8.5　ChatGPT助力数据库API开发　143
8.6　ChatGPT生成TMS后端代码　145
8.7　小结　155
第9章　ChatGPT驱动Web前端开发　156
9.1　利用ChatGPT优化HTML
结构　156
9.2　借助ChatGPT提升CSS样式
效果　159
9.3　使用ChatGPT加速JavaScript
开发　162
9.4　前端工程化与ChatGPT　166
9.5　ChatGPT辅助前端测试　169
9.6　利用ChatGPT提高Web可
访问性　172
9.7　ChatGPT生成TMS前端代码　175
9.8　小结　189
第10章　ChatGPT驱动软件测试　190
10.1　利用ChatGPT制订测试计划　190
10.2　利用ChatGPT生成测试场景　197
10.3　利用ChatGPT生成测试用例　201
10.4　利用ChatGPT生成测试数据　207
10.5　利用ChatGPT进行缺陷管理和
回归测试　210
10.6　利用ChatGPT为自动化测试
提供建议　211
10.7　ChatGPT生成测试报告　212
10.8　小结　213
第11章　ChatGPT驱动系统运维　214
11.1　ChatGPT在系统监控中的
应用　214
11.2　ChatGPT在故障定位中的
应用　217
11.3　ChatGPT在性能优化中的
应用　222
11.4　ChatGPT在漏洞检测中的
应用　225
11.5　小结　228
第12章　ChatGPT驱动技术管理　229
12.1　利用ChatGPT生成项目管理
计划　229
12.2　利用ChatGPT制定技术管理
规范和流程　232
12.3　利用ChatGPT撰写与维护技术
文档　233
12.4　利用ChatGPT进行知识管理　238
12.5　ChatGPT协助培训与技能
提升　239
12.6　小结　240
第13章　ChatGPT的伦理与法规　241
13.1　数据隐私与安全问题　241
13.2　人工智能的伦理原则与责任
归属　243
13.3　与ChatGPT相关的知识产权
保护　245
13.4　相关法律法规与政策导向　246
13.5　小结　247
第14章　软件开发的未来展望与
挑战　248
14.1　软件开发的未来展望　248
14.2　软件开发面临的挑战　250
14.3　应对软件开发未来挑战的
措施　252
14.4　小结　253
附录Ａ　相关资源与工具推荐　254
附录B　TMS需求分析文档　256
附录C　TMS架构设计文档　268