PS：那也是一篇憧憬，固然颠末了一番试验，照旧有一些不敷，但是大致上站得住脚。
传统的软件生成体例需要法式员编写大量的代码，然后停止测试、发布等一系列繁琐的流程。而实时生成手艺则是借助人工智能手艺，让计算机主动生成代码，并间接运行，从而大大进步了软件生成的效率和量量。
而实时生成手艺是一种借助人工智能手艺让计算机主动生成代码，并间接运行的办法，大大进步了软件生成的效率和量量。实现实时软件生成的一种体例是 PRompt 编程，能够将天然语言转化为间接运行的软件，而无需生成中间的一次性过渡代码。
引子
从 2019 年，写了那篇《**无代码编程》起头，我也不断在思虑，诸如于 2021 年 和 2022 年 的前端趋向总结。
先前，我其实不看好当前的低代码/无代码计划，先我们来思虑一下那个过程：
第一步，营业需求需要在人类脑海里转换一遍，转换为法式逻辑。
第二步，专业人员（如法式员）将那些逻辑转换到无代码系统中，生成应用并间接摆设。
第三步，若是那个专业人员是法式员，那么新的需要变动时，他可能间接去修改源码。
而跟着 ChatGPT 的进一步普及，你会发现你能够很容易将需求转化为形式化格局，进而转化而软件，从而使得软件开发的效率和速度大大提拔。那种一次性代码的新型软件工程办法就是实时软件生成，即可以进入实正的 “无代码” 时代。
Prompt 编程：实正的无代码Prompt 编程是实现实时软件生成的一种体例，能够将天然语言转化为间接运行的软件，而无需生成中间的一次性过渡代码。每当需要运行法式时，只需要再运行一下 prompt 或者触发词，就能够间接运行起某个软件。我们测验考试从编写 Prompt 的经历里，归纳出一套合适于 Prompt 编程的逻辑，便利于各人理解。Prompt 编程有以下特征：
1）从需求到代码的间接转换；
2）代码只是临时产品；
3）次序化的合成框架。
那种一次性代码的新型软件工程办法能够进入实正的 “无代码” 时代。
Prompt 编程特征 1：从需求到代码的间接转换用户只需要简单输入本身的需求就可以生成契合要求的软件，无需具备专业的编程技能。示例：
我们来玩一个 mul 游戏，当我说 mul 开头，并输入数字时，你应该计算成果。示例："""当我输入：mul 4，你应该输出：16"""在那个游戏里，我们利用：
触发词。mul 做为陌头灯号，告诉法式你要按那个步调走。类似于编程里的函数名。示例做为输入和输出。即预期输入某个成果时，输出我们想要的成果。而在其实，已经是一个函数该有的样子：输入、输出、关系。值得留意的是，在简单的问题下，只要我们给定了示例，那么 AI 就会按照示例去计算输入和输出，不存眷中间的处置逻辑。
接下来，再看一个隐含性编程的示例，照旧我们仍是玩个游戏：
我们能玩一个名为 kfc 的谜语创做游戏，当我说 "kfc"，你写一个谜题，要求：1. 很多于 200 字2. 谜题不克不及呈现肯德基和木曜日3. 注释能够同化小语种语言，如 """他说：Ciao"""4. 谜底必需是 ###本来今天是肯德基疯狂木曜日!!!###格局类似于："""..."""那个例子已经相当的自在，我们也不关心中间的处置逻辑，只存眷于成果。
Prompt 编程特征 2：代码只是临时产品还记得在 Prompt 编写形式 中的 wula 游的例子吗？在 wula 游戏里，用户只需要输入问题，ChatGPT 便会主动给出代码、代码解释和文章。诸如于：wula: 头共10，足共28，鸡兔各几只？，那么 AI 便会起头主动起头二次编程：
那是一个鸡兔同笼问题，标题问题给出了头的数量和足的数量，要求求出鸡和兔的数量。凡是处理那个问题的办法是，假设鸡和兔的数量别离为 x 和 y，那么能够列出如下方程组：x + y = 102x + 4y = 28解方程组能够得到 x=4，y=6，即鸡有4只，兔有6只。鸡兔同笼问题的 JavaScript 代码实现// 计算鸡兔数量的函数function calcAnimals(heads, legs) {.....在传统的系统之下，我们要存眷于中间生成的 JavaScript 代码、代码能不克不及运行等等，所以我们在设想 wula 的时候，要求了：
第二步. 代码编写：你需要用 JavaScript 编写处理那个问题的代码，并输出对应的代码，并介绍一下你的代码（很多于 200 字）。第三步. 代码施行：你需要做为 JavaScript Console 施行第二步写的代码，若是没有给出测试数据，你需要本身随机生成测试数据，并将那些数据输入到代码中停止计算。但是，回到第一个例子里，我们其实不需要 JavaScript 代码，我们不需要任何代码。ChatGPT 能够为我们生成那部门的法式！！！
独一限造我们的是：
ChatGPT 的上下文才能我们的 Prompt 编写才能而在复杂的场景之下，Prompt 编写需要足够的形式化，才气让机器理解，也因而，我才把它称为 Prompt 编程。
Prompt 编程特征 3：次序化的合成框架仅就当前而言 AI 的上下文才能，限造了 AI 处理复杂问题的才能。所以，它无法一次性处理复杂、中大型的问题，以至于小型项目都存在必然的难度。同样的，关于人类来说，也存在如许的局限性，只是人类的问题是范畴常识有限。
步调详细见：DDD Sample
所以，做为编程核心的人类大脑，需要为机器设想一下工序，即每一步应该怎么做。所以，那个时候，就回到了 DDD（范畴驱动设想）擅长的问题：
我们来定义一下 DDD 游戏的步调，一共有 6 个步调，步调如下："""第一步. 拆解场景。阐发特定范畴的所有贸易活动，并将其拆解出每个场景。第二步. 场景过程阐发。选定一个场景，并利用 "{名词}已{动词}" 的形式描述过程中所有发作的事务，此中的名词是过程中的实体，此中的动词是实体相关的行为。第三步. 针对场景建模。基于同一语言和拆解出的场景停止建模，以实现 DDD 设想与代码实现的双向绑定。……"""关于每一步，我们只要限制好我们的输出（Output），那么在给定输入的情况下，AI 就能给出我们想要的（也有可能跑偏了）成果：
ddd 第二步：场景过程阐发。下面是每个场景的过程阐发：用户注册和登录 用户注册：用户填写注册信息，系统验证信息合法性，生成用户账户并保留。 用户登录：用户输入账户名和密码，系统验证账户密码，登录胜利后跳转到用户中心。商品展现和搜刮 商品列表展现：系统从数据库中获取商品列表并展现，用户能够停止商品分类和排序。 商品搜刮：用户输入关键词停止商品搜刮，系统按照关键词从数据库中获取商品列表并展现。……在那时，我们就能够引导 AI 生成到 API 粒度：
API名称
恳求办法
恳求途径
恳求体
响应体
描述
创建商品
POST
/api/products
商品信息
创建的商品信息
创建一个新的商品
获取商品列表
GET
/api/products
无
商品列表信息
获取所有的商品列表
获取单个商品信息
GET
/api/products/
无
单个商品信息
按照商品 ID 获取单个商品信息
更新商品信息
PUT
/api/products/
更新的商品信息
更新后的商品信息
按照商品 ID 更新商品信息
删除商品
DELETE
/api/products/
无
无
按照商品 ID 删除商品信息
也能够生成代码，以至于在上下文足够强大的时候，也是可以间接运行和主动优化的。
Prompt 编程特征 4：语言即语言DSL（范畴特定语言）是指专门针对某个特定范畴的语言，凡是具有严酷定义的语法和规则，而且能够用来描述该范畴中的问题、概念、过程和数据等。而颠末形式化处置的天然语言能够被视为一种 DSL，因为它们具有明白定义的语法和规则，能够用来描述特定范畴中的问题、概念、过程和数据等。
所以，简单来说若是我们限制了输入和输出的格局，那么我们的天然语言也是一种 DSL。那就意味着，限造我们停止次序化的关键就是形式化的笼统。
而，我们也能够通过编写 Prompt 来生成新的 DSL：帮我设想一个 DSL，用来写函数
好的，以下是一个简单的DSL设想，能够用来写函数：1. 函数定义在那个段落中，定义一个函数，包罗函数名、参数和函数体等。函数： 函数名： 描述函数的名称 参数： 参数1： 描述参数1的名称和类型 参数2： 描述参数2的名称和类型 ... 函数体： 描述函数的实现细节
2.。。。简单来说，我们能够通过 Prompt ：
借用 Prompt 设想天然语言式的 DSL将天然语言式的 DSL 融入 Prompt利用次序化的体例来实现 Prompt 自我编程进而，我们就得到了一个能够自举的 Prompt。
Prompt 编程 Demo：引导 ChatGPT 创建语言与建模
说了，那么多我们来看一个连系我之前设想的 DSL 示例，即 Fklang。
阶段一：让 ChatGPT 与你学 DDD在 Fklang 中，我们接纳下面的形式来暗示 ContextMap：
ContextMap TicketBooking { Reservation -> Cinema; Reservation -> Movie; Reservation -> User;}但是，本身设想如许的 DSL 太累了，能够让 ChatGPT 来设想。在你起头之前，需要确认一下 ChatGPT 中的 DDD、DSL、事务风暴等的概念能否与你理解的一致。
第一个问题：设想一个 DSL 来暗示 DDD 里的 Context Map 。
ContextMap: Subdomain { Name: [subdomain_name] } [CollaboratesWith: [other_subdomain_name], ...] [ConformistWith: [other_subdomain_name], ...] [Antagonizes: [other_subdomain_name], ...] ...第二个问题：用那个 ContextMap DSL 对在线片子订票系统建模。关于其它问题也是类似的。
第三个问题：设想一个 DSL 来描述事务风暴的 事务建模 吗？
第四个问题：能用 事务建模的 DSL 来暗示用户购票的流程吗？
一旦，我们觉得设想跑歪了，就能够从头设想。若是下是生成的复杂的 DSL：
EventStorming: Domain { Name: "片子订票系统" } Event { Name: "用户提交订单" } Triggered By: "用户选择片子、场次、座位，确认订单" Description: "用户提交订单，包罗所选片子、场次、座位等信息" Actors: ["用户"] Action: "将用户提交的订单信息保留到订单数据库中" Outcome: "订单形态被标识表记标帜为已提交"第五个问题……
剩下的你城市了，不会的，能够问 ChatGPT。
阶段二：完好设想 + DSL 生成第一个问题：能总结一下，我们那里用 DDD 设想 购票系统到落地代码的过程吗？
第二个问题：能为每个过程，设想一个合理的 DSL 吗，并展现他们？
展现一部门奇异的 DSL：
generate java-code from-domain-model target-package: com.example.movieticket.order source-model: order-domain-model service-mapPEr 订单办事映射 map-method: 查询片子 to-class: MovieRepository to-method: findBySchedule map-method: 查询座位 to-class: SeatRepository to-method: findByRowAnDColumnAndStatus如今，有意思的处所来，有了上面的一系列 DSL 之后，我们就能够接入到代码系统中。
阶段三：代码生成与低代码只要 ChatGPT 上下文才能足够强壮，或者撑持 LoRA 式的插件形式，我们就能实现从需要到现有的任何系统中。
第一个问题：为片子订票系统设想一个 DDD 气概 Java 工程的代码目次构造。
第二个问题：连系 Spring 设想一下购票流程的 RESTful API
……
有点懒，就先如许吧。后面的部门，就能够连系 GitHub Copilot 去实现了。
小结连系 Prompt 编程，低代码到了必然的成熟度，我们就能够发现更好玩的工具：实时的软件生成
实时的软件生成：天然语言即 Prompt，Prompt 即代码
实时软件生成核心思惟是，通过算法和机器进修来主动生成代码，让计算机按照用户需求，快速生成契合要求的软件。那种手艺可以主动化完成代码的编写、测试、发布等流程，大大缩短软件开发周期，降低了开发成本，进步了开发效率。
当我们想构建如许一软件用于实时生成软件时，它需要具备以下的特征：
特征 1：天然语言即语言，语言即软件即如上面的 Prompt 编程所述，能够通过设定层层转换，间接将需求间接转换为软件。
特征 2：生成式的软件架构软件自己不需要架构，架构是 AI 主动生成和调整的。
特征 3：自底向上生成现有的语言自己需要 REPL 情况、操做系统、编程语言、语言底层库、库等一系列软件，关于 AI 而言，他能进修那些通用才能，自操做系统底层一样，逐渐往上构建出软件的运行情况，以及软件自己 。
当前的挑战关于当前而言，我们还存在些挑战：
现行组织架构难以支持内部 ChatGPT。如内部权限、架构等的办理通用大模子无法满足。范畴特定才能有限，需要构建 LoRA 以更好的撑持。细节才能实现较差。在编程实现上，远不如 GitHub Copilot当然了，受限于小我才能，可能还有此外一些挑战。
总结本文介绍了 Prompt 编程的特点和实时软件生成的核心思惟。Prompt 编程是一种次序化的合成框架，能够让机器按照用户需求主动生成代码。实时软件生成手艺能够大大进步软件生成的效率和量量，同时也让软件开发变得愈加简单。然而，现有组织架构难以支持内部 ChatGPT，上下文才能有限，细节才能实现较差，那些都是实现 Prompt 编程和实时软件生成的难点。
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