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本篇內容主要講解“Flutter ChatGPT代碼生成器怎么使用”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Flutter ChatGPT代碼生成器怎么使用”吧!
ChatGPT 作為一個自然語言處理工具，已經火了一段時間。對待 ChatGPT 不同人有著不同的看法，新事物的出現必然如此。
ChatGPT 最大的特點是基礎的語義分析，讓計算機對自然語言進行處理并輸出。在一段會話中，上下文是有效的，所以可以類似于交流。
問這個問題，它會怎么回答？
這種獵奇的心理，會讓一部分人期望嘗試；有稀奇古怪或愚蠢的回答，也可以滿足人類對人工智障的優越感；分享問答，也讓 ChatGPT 擁有一絲的社交屬性。蹭熱度、獵奇、起哄三者可以用它填充一塊內心的空虛，也僅止步于此。
ChatGPT 目前的劣勢也很明顯，由于數據是幾年前的，所以時效性不強；對很多問題回答的精準度并不高，對于盲目相信的人，或判別力較差的朋友并不友好；最后一點，非常重要：對于工具而言，如果對其依賴性太高，脫離工具時，會讓人的主觀能動性降低。
h4>2. 代碼的生成與規則誘導
如下所示，讓它生成一個 Dart 的 User 類：
生成一個 dart 類 User， 字段為 : 可空 int 型 age 、final 非空 String 型 username 默認值為 “unknown”
雖然代碼給出了，但是可以看出，這是空安全之前的代碼。可能很多人到這里，覺得數據陳舊沒什么用途，就拜拜了您嘞。
但它是一個有會話上下文的自然語言處理工具，你可以讓它理解一些概念。就像一個新員工，上班第一天出了一點小錯誤，你是立刻開除他，還是告訴他該怎么正確處理。如下所示，給了它一個概念：
Dart 新版本中可空類型定義時，其后需要加 ?
如下所示，你就可以在當前的會話環境中讓它生成更多字段的類型：
用 Dart 新版本生成一個 dart 類 User，字段為: final 非空 int 型 age ， final 非空 String 型 username 默認值為 “unknown” ， final 非空 int 型 height，可空 String型info,final 非空 int 型 roleId
如果存在問題，可以繼續進行指正。比如 ：
用 Dart 新版本，有默認值的字段不需要使用 required 關鍵字，其他非空字段需要
所以對于 ChatGPT 而言，我們可以把它看成一個有一些基礎知識的，可為我們免費服務的員工，簡稱：奴隸。當它做錯事時，你罵它，責備它，拋棄它是毫無意義的，因為它是機器。我們需要去 誘導 它理解，在當前工作環境中正確的事。
這樣在當前會話中，它就可以理解你訴說的規則，當用它創建其他類時，他就不會再犯錯。并且不排除它會基于你的規則，去完善自身的 知識儲備 ，當眾多的人用正確的規則去 誘導 它，這就是一個善意的正反饋。
這里從生成的代碼 不支持空安全 到 支持空安全，其實只用了幾句話。第一句是反饋測試，看看它的 默認知識儲備
生成一個 dart 類 User， 字段為 : 可空 int 型 age 、final 非空 String 型 username 默認值為 “unknown”
當它的輸出不滿足我們的需求時，再進行 誘導 ：
Dart 新版本中可空類型定義時，其后需要加 ?
用 Dart 新版本，有默認值的字段不需要使用 required 關鍵字，其他非空字段需要
在誘導完成之后，它就可以給出滿足需求的輸出。這種誘導后提供的會話環境，輸出是相對穩定的，完成特定的任務。這就是為不確定的輸出，添加規則，使其輸出趨近 冪等性 。一旦一項可以處理任務的工具有這種性質，就可以面向任何人使用。可以稱這種誘導過程為解決某一問題的一種 解決方案。
比如上面的三句話就是：根據類信息生成 Dart 數據類型，并支持空安全。在當前環境下，就可以基于這種方案去處理同類的任務：
用 Dart 新版本生成一個 dart 類 TaskResult，字段為: final 非空 int 型 cost ， final 非空 String 型 taskName 默認值為 “unknown” ， final 非空 int 型 count，可空 String型taskInfo,final 非空 String型 taskCode
你拷貝代碼后，就是可用的：
上面生成 Dart 數據類比較簡單，下面繼續拓展，比如對于數據類型而言 copyWith 、toJson 、fromJson 的方法自己寫起來比較麻煩。如果現在告訴它：
為上面的類提供 copyWith、toJson 、 fromJson 方法
它會進行提供，說明它具有這個 默認知識儲備 ，但可以看到 copyWith 方法中的字段不符合空安全：
此時可以訓練它的 類型可空 的意識，讓它主動處理類似的問題，也可以直白的告訴它
將上面的 copyWith 方法入參類型后加 ? 號
這樣生成的 TaskResult 類就可以使用了：
class TaskResult {
final int cost;
final String taskName;
final int count;
final String? taskInfo;
final String taskCode;
TaskResult({
required this.cost,
this.taskName = 'unknown',
required this.count,
this.taskInfo,
required this.taskCode,
});
TaskResult copyWith({
int? cost,
String? taskName,
int? count,
String? taskInfo,
String? taskCode,
}) {
return TaskResult(
cost: cost ?? this.cost,
taskName: taskName ?? this.taskName,
count: count ?? this.count,
taskInfo: taskInfo ?? this.taskInfo,
taskCode: taskCode ?? this.taskCode,
);
}
Map<String, dynamic> toJson() {
return {
'cost': cost,
'taskName': taskName,
'count': count,
'taskInfo': taskInfo,
'taskCode': taskCode,
};
}
static TaskResult fromJson(Map<String, dynamic> json) {
return TaskResult(
cost: json['cost'] as int,
taskName: json['taskName'] as String,
count: json['count'] as int,
taskInfo: json['taskInfo'] as String,
taskCode: json['taskCode'] as String,
);
}
}對于一些相對固定的代碼，可以使用代碼邏輯，拼接字符串來生成。如下所示，通過對類結構的抽象化，使用對象進行配置，輸出字符串。我們來思考一下，這和 ChatGPT 生成代碼的區別。
首先，使用代碼生成代碼是一種完全的 冪等行為 。也就是說任何人、在任何時間、任何空間下，使用相同的輸入，都可以獲取到相同的輸出，是絕對精準的。其產生代碼的行為邏輯是完全可控的，人的內心是期待確定性的。
而 ChatGPT 對自然語言的理解，你可以用語言去引導它輸出一些你的需求，比如 ：
以json 格式生成 10 句連續的中文對話，key 為 content包括。另外 time 字段為時間戳 ，type 字段1,2 隨機
到此，相信大家對“Flutter ChatGPT代碼生成器怎么使用”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！
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