之前的文章主要介绍了GPT的形态，历史以及对人工智能领域的意义，相当于对它的简介，而这篇文章只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GTP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、、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 += '#' * widthdescription = 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
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