背景

最近听了八叉的一个ChatGPT讲座，讲的是怎么将ChatGPT训练成范畴专家，这样咱们就可以用它来处理该范畴的各种问题。

整个讲座中最让我形象深刻的便是训练办法，它是通过让ChatGPT向咱们发问，然后由咱们给出答案的办法进行训练。这和我日常运用ChatGPT的办法完全相反。

训练办法

榜首步：输入已知需求

咱们需求把当时已知的需求输入给ChatGPT。幻想一下，当咱们需求别人完成一项使命时，要做的榜首件事便是向其介绍使命的基本情况。

第二步：让ChatGPT发问

在输入已知需求后，咱们需求确认ChatGPT是否了解需求。这里最重要的是，要让ChatGPT在不了解需求时提出问题。这就像，在咱们介绍完使命的基本情况后，总要问上一句，“有没有问题？”。

这是最关键的一步。ChatGPT能够帮助咱们发现已知需求中的遗失点，这一般能够引起咱们更深层次的思考。

第三步：答复问题并再次让ChatGPT发问

在ChatGPT提出问题后，咱们要先给出答案，然后回到第二步，看ChatGPT是否还有问题。这就像，在咱们答复完别人的问题后，总要问上一句，“还有问题吗？”。

第四步：重复上述步骤直到ChatGPT没有问题

不断的重复第二步和第三步，直到ChatGPT没有任何问题。这是一个由分散到收敛的进程，刚开始时问题会许多，但随着信息输入的增多，问题会越来越少。

第五步：输出完好需求

在ChatGPT没有任何问题后，咱们可以让其输出一份它了解的完好需求。这份需求便是咱们的范畴模型，在输入该模型后，ChatGPT可以愈加准确的处理该范畴内的问题。

示例

基于上述训练办法，我让ChatGPT帮我完善了一个爬虫程序的需求。

已知需求

在已知需求中，我对架构，技术栈和事务逻辑做了描绘。

在需求描绘完成后，我让ChatGPT在不了解或需求澄清时进行发问。

榜首轮发问

ChatGPT榜首轮问了三个问题

1. 在URL不能拜访或返回错误时，程序该怎么处理？
2. 怎么实现守时使命？是运用程序外部的守时使命仍是程序内部的守时使命？
3. 怎么对S3上的文件进行命名？

第三个问题我没有考虑过，这是ChatGPT找到的榜首个遗失点

第二轮发问

ChatGPT第二轮问了六个问题

1. 是否支撑同时爬取多个URL?
2. 在S3上传失利时，程序该怎么处理？
3. 怎么获取S3的鉴权信息？
4. 上传到S3的文件是否有巨细约束？假如有，约束是多大？
5. 在主动爬取时，咱们是否需求给用户返回信息？主动爬取是否是一个后台进程？
6. 假如一次爬取的时刻超过了5分钟，程序该怎么处理？(在原始需求里，主动爬取的时刻距离是5分钟)

第四个和第六个问题我没有考虑过，这次ChatGPT帮我找到了两个遗失点。

第三轮发问

ChatGPT第三轮问了六个问题

1. 假如程序关闭时爬取操作正在进行，是否要停止爬取操作？
2. 假如S3上传失利，是否需求重试？假如要，重试几回？
3. 主动爬取的时刻距离是否可配置？仍是固定在5分钟？
4. 程序是否需求支撑一些特定的返回值？例如301。
5. 程序是否需求对一些异常做特殊处理？
6. 程序运用的是哪种日志结构？

榜首个，第二个和第四个问题我没考虑过，这次ChatGPT帮我找到了三个遗失点。

第四轮发问

ChatGPT第四轮问了六个问题

1. 是否需求支撑HTTPS？
2. 爬取时是否有不同的恳求办法？例如POST或PUT。
3. 爬取时是否需求设置HTTP Header？例如Authorization。
4. 爬取时是否需求设置查询参数？假如需求，S3的文件名要怎么生成？
5. 错误音讯的格式是什么？
6. 程序是否需求支撑不同的S3区域？

榜首个，第二个，第三个和第四个问题我没有考虑过，这次ChatGPT帮我找到了四个遗失点。

第五轮发问

ChatGPT第五轮只问了一个问题

1. 在爬取时是否需求限速？例如，假如某个网站对每分钟的恳求数量有约束，咱们是否需求处理？

这个问题我现已考虑过，但没有写在已知需求里

完好需求

在没有问题后，ChatGPT输出了它所了解的完好需求

总结

在我榜首次听到这种训练办法时，我其实不太信任ChatGPT的发问能够收敛，但事实胜于雄辩，它不但能够收敛，而且还可以找到非常重要的遗失点，让需求愈加完备。