用ChatGPT做了一個日語學習插件
ChatGPT 的出現(xiàn)，釋放了工具的生產(chǎn)力，讓思考方式發(fā)生了改變。
本文將從，我的實際體驗，來說明 ChatGPT 的可用性和想象力，以及我怎么通過ChatGPT 來學習。
我日常有在自學日語，星球里的每日計劃是可以看到的。
主要的學習語料來自幾個網(wǎng)站，其中有一個查詞的網(wǎng)站——滬江小D，是我體驗最好的一個日語查詞網(wǎng)站，默認筆記本已經(jīng)添加了超過2300+的詞匯。
但有一個問題，它不能導出。從商業(yè)的角度來講，導出無疑會損害自身的利益，有些可能是和某些詞匯書的商業(yè)合作。
前期查詢的數(shù)量不多，但日積月累下來，已經(jīng)成為了無形的數(shù)字資產(chǎn)。因此，開始想辦法，把單詞保存在自己的服務器。
于是，我弄了第一個版本，直接復制到我的公眾號，符合特定的格式的數(shù)據(jù)會被收錄到我的數(shù)據(jù)庫里。
形
[なり] ?[nari] ②
【名詞】
1.形，形狀；體形，身材；服裝，打扮，裝束。
【接頭/接尾】1.與…相似的形狀（樣子）；作為…的立場，與…相應的，獨特的；唯命是從，照…的樣子，與…一模一樣。
上面的例子，可以到我的#公眾號：iLvc 嘗試。但一段時間后，我就覺得不便利，因為會加重我的操作。
1.復制單詞；
2.找到公眾號；
3.粘貼
4.發(fā)送
四個操作，一兩次的話還可以接受，一篇N2以上的文章查詞次數(shù)在10次以上，更別說看小說和小藍鳥了。
有了需求之后，辦法也總會有的。恰逢，ChatGPT “大行其道”。剛出來時，我就有接觸并弄了賬號（text me），但沒有想到在2、3月份，儼然成了 AIGC 的元年，像處在工業(yè)革命的前夕，技術最開始的變革，并不總是能夠讓人接受。
最近的發(fā)展看來，現(xiàn)在已經(jīng)到了人工智能的奇點。ChatGPT 的發(fā)布，讓世界看到了人工智能的希望，最早研究人工智能在上世紀就已開始，但為什么在今年爆發(fā)了？我雖然不能全面地回答，但可以讓 ChatGPT 它自己來回答。
一個東西，好不好吃，得嘗了才知道。
一個東西，好不好用，得用了才知道。
誠然，有人會舉出一個個的反例。比如狗屎好吃嗎，AI 能喂我吃飯嗎，這種無聊的問題。在問一個問題時，先要認識到自己的問題，是不是一個問題。提問的對象，又沒有必要，適不適合。
我們能夠在網(wǎng)上找到 ChatGPT 的應用案例，但總得自己用過之后，才有話語權。
面對第一種利用公眾號的方式，能不能做出改進？
于是，我想到了，能不能像添加單詞按鈕一樣，點下添加按鈕就能自動保存到我的數(shù)據(jù)庫里，并且還是用ChatGPT來實現(xiàn)編碼功能。
首先，需要對 idea 進行拆解，知道自己要做什么，編寫一個 Chrome 插件并實現(xiàn)下面的內容：
1.獲取頁面上的內容；
2.通過調用接口保存；
進一步拆解和明確任務：
1.獲取頁面上的內容；
獲取單詞、詞性，簡義，詳義等等；
2.通過調用接口保存；
前端發(fā)起請求；
編寫后端接口；
讓 ChatGPT 明白你的指令
最開始的實驗中，我嘗試用與人對話的形式，交代清楚我想做的事情，這部分的記錄沒有保存，但這個過程我很生氣，因為總是達不到想要的效果。
我完全地把我的想法，告訴 ChatGPT：我需要編寫一個Chrome 插件，用插件來實現(xiàn)頁面內容的抓取，并把數(shù)據(jù)通過HTTP接口保存。
事情都是前置條件的，如果前置條件完成不了，后面再怎么有想法也沒有用。
這一小節(jié)，可以單獨寫一篇 Prompt 的文章。如果想看的話，可以留言。
Chrome 插件怎么寫
所以，第一步，我應該讓ChatGPT 告訴我一個 Chrome 插件要怎么寫，按照教程新建文檔，并且我又找了用 vue3 寫Chrome插件方式。
當在瀏覽器中，成功地看到我“寫”的插件在上面時，還是很激動人心。
顯示按鈕
第二步，怎么在頁面上顯示一個按鈕。
在這個過程中，我嘗試讓ChatGPT明白我的意圖，但給我的總是在插件的彈出頁面也顯示一個按鈕。這讓我一度很氣憤，就要罵它是個“智障”。其實，我才是那個智障。
在刷資訊時，我看到了一個可以免費使用 ChatGPT-4 網(wǎng)站，這一次，很快就把功能實現(xiàn)了。在 Prompt 上應該是差不多的，只能說 ?ChatGPT-4 確實比 ChatGPT-3.5 要厲害。（但沒過幾天那網(wǎng)站就收費了，后續(xù)沒特別指明，均用的ChatGPT-3.5）
獲取指定內容
如果要評一個最耗時間的過程，就是這一步的，也是編寫 插件中 最重要的部分。
通過上面兩張圖，可以知道一個單詞的構成，有單詞本身、讀音、詞性、定義，示例等部分。
需要注意，ChatGPT 可接受的文本是有限的。所以，還需要拆分，就如上面兩張圖。
把結構整理發(fā)給ChatGPT，得到如下回復。
上面的代碼，不一定是有效的。最麻煩的部分來了，調試，反復調試。如果結果不對，就需要告訴 ChatGPT ，哪里不對，讓它改進。如果JSON格式不對，也可以自定義格式給它。
截取部分的圖，經(jīng)過反復的折磨與調教后，我得到了想要的結果。按照同樣的方式，把剩下的內容完善，并且 ChatGPT 的自學習能力，讓它很快理解，并給出了答案。
單詞 json 結構
實現(xiàn)后端
后端這塊，我嘗試用以前沒有用過正好能學習的——mongodb 做為數(shù)據(jù)庫，同樣我讓 ?ChatGPT 用給我一個用 ?docker 安裝 mongodb 的案例。
接著，讓 ChatGPT 給一個 Spring boot 集成 mongodb 的案例，并且用上面生成的 JSON 結構，生成一個符合 mongodb 規(guī)范的 Java 模型。
然后，復制代碼，運行，調試。
解決問題的過程，就是明確地告訴它，你需要做什么，盡量把任務拆解，讓ChatGPT 明白各個部分，再讓它組合在一起。
實現(xiàn)效果
就像視頻內容中提到，或許以后我們的工作內容主要在創(chuàng)意（idea）而不是實現(xiàn)，實現(xiàn)可交由對應 AI 工具來實現(xiàn)。
當然，AI并不是全能的。李開復在《AI未來進行式》中提到，對目前的AI來說有三點是不足：1.創(chuàng)造力；2：同理心；3：靈活性。如果，不想被AI所淘汰，那么找擇業(yè)和學習，可以從上面三個點出發(fā)。
工具的變革，徹底釋放了生產(chǎn)力，也帶來了無限的想象空間。通過讓ChatGPT 寫插件來解放過去繁復的操作，并且在這個過程中，知道了怎么寫一個 chrome 插件和怎么使用 mongodb ，這些都是我之前不知道，在實踐中學會，獲得知識和能力也更深刻。
在另一方面，也要求我們要持續(xù)學習，盡早樹立終身學習的觀念，這也是我的目標，也一直在實踐。
擁抱變化，善用工具，終身學習，實現(xiàn)自我。
——Lvc 23.04.08?于深圳和平
04.10 改
