人工智能帮你一键生成完美架构图

简介

架构图通过图形化的表达方式,用于呈现系统、软件的结构、组件、关系和交互方式。一个明确的架构图可以更好地辅助业务分析、技术架构分析的工作。架构图的设计是一个有难度的任务,设计者必须要对业务、相关技术栈都非常清晰才能设计出来符合需求的架构图。

实践演练

  1. 有明确的业务的需求:业务需求必须要清晰不能模棱两可。如果业务需求不够清晰,那么在写提示词的之前,需要提前梳理一下业务需求,将它转换成ChatGPT可以理解的形式。
  2. 确定输出的格式:ChatGPT无法直接生成图形文件,但是可以通过plantuml等各种文字转图片的工具间接生成。
  • 提示词:现在我需要设计一个测试平台产品,这个产品需要包含测试用例的管理、用户管理、测试用例执行、执行记录管理,请根据以上信息帮我生成一张使用Plantuml绘制的类图。

以下是使用ChatGPT绘制出来的类图:

由上图可以看出 ChatGPT 将我们提到了的几个业务对象通过类的方式表示出来,甚至还罗列了可能包含的方法,如此一来便可以间接通过ChatGPT 以及 plantuml 工具生成对应的架构图。

总结

在这次实践中,我们使用了ChatGPT 提示词的以下技巧:

  1. 写清楚需求:明确产品的需求,让生成的架构图更贴近需求。
  2. 系统地测试变化:如果中间步骤输出的信息不满足需求,可以通过提示词进行纠正与补充。
  3. 将复杂的任务拆分为更简单的子任务:直接生成图片或文件 ChatGPT 无法完成,但是可以通过曲线救国的方式简介生成架构图代码,然后再转换为图片。
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10-19 15:58
浙江大学 C++
之前做过一段时间的后端,后跳到量化开发。量化开发实习半年后被leader performance review的时候评价:“基本功不扎实”。在工作期间的确有包括不理解业务等原因导致的工作失误和低效情况。还有就是根据工作特性而缺少的编程语言知识:比如c++怎么写高效(什么时候用忙等什么时候用sleep)、python的一些相同功能的写法哪些高效哪些低效(例:pandas列选择和行选择、按列运算等)。还有就是一些糟糕的开发习惯:比如github提交pr的时候,会因为命名问题、commit数量等被打回。这些在之前都被我归类为特定业务领域的知识,但是现在被leader批评后开始反思,是不是我把一些本该掌握的基本知识忽略掉了。遂问问朋友们我遗漏了哪些基本功?我自己认为的基础知识:1. 计算机科学部分:数据结构,计算机组成,计算机网络,操作系统,数据库系统,编译原理。2. 编程语言部分:c++,python语言的八股+coding编程练习。3. 工程部分:git语句、docker、k8s、conda、pip、linux、g++的常用语句4. 其他:由于业务领域原因,比如pandas这类格外的基本功要求,我也是存在不足的。现在属于是缺啥补啥的阶段。诚问朋友们还有哪些知识领域需要注意学习的?以及不论是我上面提到的知识还是大家补充的知识,有没有比较好的学习平台/方法可以分享一下
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