大家好，我是小盒子。上次推文：当代码遇见AI：IntelliJ IDEA开启ChatGPT插件，分分钟成为高效程序猿！详细介绍了ChatGPT插件，让代码编写更加智能化。

一、前言

二、场景实战

2.1 场景一：智能化快速生成代码和优化代码

示例1：帮我写一个日期相关的java方法，入参是一个"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"格式的日期字符串，要求出参是Date类型。

第一问：

Question :

帮我写一个日期相关的java方法，入参是一个"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"格式的日期字符串，要求出参是Date类型。
Answer :

Share icon
以下是一个Java方法，可以将“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”格式的日期字符串转换为Date类型：
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
 public class DateUtil {
    public static Date parseDate(String dateString) {
        SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        try {
            return format.parse(dateString);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }
}
这个方法使用了SimpleDateFormat类来解析日期字符串，将其转换为Date类型。格式化字符串“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”与入参日期字符串的格式对应，通过调用format.parse()方法来实现转换。这个方法还会处理异常情况，如果发生异常，将返回null。 
 要使用这个方法，只需要在你的代码中调用parseDate()方法，并传入日期字符串参数即可。例如：
String dateString = "2022-01-01 00:00:00";
Date date = DateUtil.parseDate(dateString);
System.out.println(date.toString());
这将输出日期的字符串表示形式，例如：“Sat Jan 01 00:00:00 GMT 2022”。

如下图所示：

就像一个贴心的小助手一样。

第二问：如果日期字符串为空，则抛出异常，且对字符串进行url解码，因为有些请求会有编码格式问题

针对上面的方法，新增了一个异常处理机制。另外，使用了URLDecoder类对字符串进行URL解码，从而避免了一些请求的编码格式问题。真是超级听话的小助手啊。

第三问：将日期时间字符串解析为Date对象，字符串格式支持"yyyy-MM-dd"和"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"，字符串应该为URL编码后的字符串或纯数字字符串（代表天数） 如果传入的字符串为纯数字，则代表当前时间后该天的23:59:59，例如传入"180"代表当前时间往后推180天的23:59:59。

第四问：请问这个方法是线程安全的吗？若不是改为线程安全的。

这个方法使用了ConcurrentHashMap和ThreadLocal对象，确保了SimpleDateFormat对象在多线程环境中的线程安全性。也许给出的结果并不是最优的，但是至少给你提供了一些思路。

提问技巧：需要将你的需求尽可能的描述清楚，整合为一个问题，如下：

请帮我写一个Java方法，输入参数是一个字符串，要求输出参数是一个Date类型，并满足以下优化要求：
1.如果日期字符串为空，则抛出异常，并对字符串进行URL解码。
2.输入字符串格式支持"yyyy-MM-dd"或"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"或纯数字字符串（代表天数），如果传入的字符串为纯数字，则代表当前时间后该天的23:59:59，例如传入"180"代表当前时间往后推180天的23:59:59。
3.保证线程是安全的，且不能有性能问题
4.每一行都加上详细的注释

2.2 场景二：快速生成SQL及优化SQL语句

提问技巧：需要将你的需求尽可能的描述清楚，整合为一个问题，如下：

在mysql5.7中有一张表为user_role_ext，字段为USER_ID，ROLE_ID，EXPIRE_DATE，TYPE，现在要根据ROLE_ID='19b9e0a0-168e-462f-bdb1-9658d819832d'为条件查询对应的结果集，并根据查询出来的结果集去插入新的数据，新数据只改变ROLE_ID且值为'7ebef8a1-db0d-41ed-be69-c5f7b2a4190d',有大概20万条数据，请给出完整sql，不能锁表，不能有性能影响。

我们来测试一下效果：

2.3 场景三：根据注释快速编写代码

// 获取数据
// 数据来源为http://api.example.com/get_data
// 需要处理的数据有field1, field2, field3
// 将数据存储到MySQL数据库中
// 数据库的地址为192.168.0.1，数据库名为test，用户名为root，密码为1234

ChatGPT会根据注释自动生成Java程序，如下所示：

import com.example.demo.repository.MySQLRepository;
import com.example.demo.service.DataProcessService;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

import java.util.Map;

@Controller
public class DataProcessController {

    private final String api = "http://api.example.com/get_data";
    private final MySQLRepository mySQLRepository;

    @Autowired
    public DataProcessController(MySQLRepository mySQLRepository) {
        this.mySQLRepository = mySQLRepository;
    }

    @GetMapping("/")
    @ResponseBody
    public String process() throws Exception {
        RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
        String result = restTemplate.getForObject(api, String.class);

        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        Map<String, String> data = objectMapper.readValue(result, Map.class);

        DataProcessService.processData(data.get("field1"), data.get("field2"), data.get("field3"), mySQLRepository);

        return "DataProcessed";
    }

}
程序员可以根据自己的需要修改此代码。

2.4 场景四：自动化重构Java代码

如下示例：

public void postInit(KeycloakSessionFactory factory) {
    Timer timer = new Timer();
    AsyncUserRoleExpireTask myTimerTask = new AsyncUserRoleExpireTask(factory, "user-role-expire-task");
    // 每小时执行一次过期策略
    timer.schedule(myTimerTask, 60 * 1000L, 60 * 60 * 1000L);
}

上面的方法为每小时执行一次过期策略

提问技巧：请将下面的方法改为整点定时每小时执行一次，且线程是安全的，不能有性能影响（既要改变方法本意，又要求其优化代码）

2.5 场景五：通过ChatGPT生成技术博客

2.6 场景六：提高文档质量

2.7 场景七：利用ChatGPT进行代码审查

2.8 场景八：提高语言翻译质量

2.9 场景九：自动生成测试代码

2.10 场景十：自动生成HTML网页

2.11 场景十一：自动生成Swagger API文档

2.12 场景十二：快速生成Shell脚本

2.13 场景十三：自动生成Markdown文档

2.14 场景十四：生成表单输入验证器

2.15 场景十五：优化SQL查询性能

2.16 场景十六：替换项目中的文本内容

2.17 场景十七：生成数据模型

2.18 场景十八：生成测试用例

2.19 场景十九：根据需求生成报告

2.20 场景二十：自动生成Python脚本

2.21 场景二十一：根据日志文件智能排查错误

2.22 场景二十二：生成Kubernetes清单文件

2.23 场景二十三：快速部署Jenkins

2.24 场景二十四：自动备份MySQL数据库

2.25 场景二十五：自动生成Vue组件

2.26 场景二十六：根据代码自动生成文档注释

2.27 场景二十七：自动化生成API测试脚本

2.28 场景二十八：快速生成代码缺陷汇报

2.29 场景二十九：提高运维文档质量

三、总结

· END ·

如果这篇文章对您有帮助或者有所启发的话，请帮忙三连暴击点赞、转发和在看。您的支持是我坚持更新的最大动力。