先介绍一下本人的“技术”背景，由于多年的互联网工作经验，虽然没有任何开发经验，但是对于技术方面的基础的逻辑有一些基本概念，也有一段时间看过一点python基础知识的书（大概1/4本），所以对参数、变量、函数这些基础概念有一定了解。但是始终还是没有掌握任何开发语言，也没有任何开发经验。
在这个小程序的开发过程中，我没写过一行代码，甚至连注册账号，填写信息、下载开发组件这些也都是ChatGPT教我的，在开发项目方面我和纯小白没有什么区别。全部过程里我几乎只负责提需求、执行ChatGPT的指令和反馈。但如果只是这样，我可能不会写下这篇文章，因为ChatGPT并不总是能解决所有问题，在好几个“关键”时刻，反而是由我给ChatGPT提供解决方案和思路，“帮助”它走出困境，“提示”它发现错误。在数据库的表结构方面，我还向程序员朋友请教了几个问题，帮我节约了很多时间，少走了些弯路。
这个项目让我对AI目前在编程方面的能力有了更深入的认知，我可以负责任的说，以目前的AI能力，提需求、给反馈然后全程无脑复制粘贴是完成不了开发的。整个开发过程更像是我和ChatGPT之间相互合作，相互补足，有时候它“无脑”输出，我就得负责发现问题。有时候我“无脑”复制粘贴，它负责发现问题。有时候我俩都犯错，然后一起找问题。随着我对它和代码越来越了解，我们之间也越来越默契，开发的体验也越来越好。
我总结了几个小白使用ChatGPT开发需要注意的点：
- ChatGPT4和3.5能力相差巨大，最明显的就是对过往聊天记录的关联（虽然4也不能做到像人一样把历史记录都记住并应用），如果只用3.5我想可能很难完成这个项目，所以如果真的要用ChatGPT开发一定要用4。我只在4的用量用完之后才用3.5顶一下。有一次我用3.5搞了半天的功能，交给4一下就解决了。
- 一定要抱着开放学习的心态进行开发，不要想着我不用学任何东西，完全靠AI。开发的速度其实还是取决于对“技术”的掌握程度，而ChatGPT仅仅只是降低了门槛。如果真的完全不想学，如果有足够的耐心和提问技巧，也许也能完成开发，但是我想那会是一个比多少学一点痛苦很多倍的过程。
- 要试图了解每一段代码的作用，至少做到大概知道。也要了解清楚代码之间的逻辑关系，这有助于找到问题所在。在这方面初期尽量多问ChatGPT。可以把整段代码贴给它修改，它修改后，要对调整的地方有一些了解。因为有时候整段代码贴回去后，会发现原来能用的功能都不能用了。如果不知道改了哪里，会有很大麻烦。
- 我遇到最频繁的问题，就是变量，参数，字段，页面等命名前后不一致产生的问题，由于我没有开发经验，初期都是复制粘贴ChatGPT给的代码，所以这些命名都是由ChatGPT完成的。到后面它经常会在需要同一个值时给出和之前不一样的值，比如有的地方用“bottleList”，有的地方用“newBottleList”或者“gameList”，有的地方返回“列表创建成功”，但是在接收的时候却需要判断“创建成功”。它只能根据当时的需求来给出代码，但是在这些方面不能做到前后一致。所以在开发初期和过程里，一定要提前把这些命名和值定下来，自己找个地方存起来。在开发的时候，要直接用这些命名告诉ChatGPT，而且不要图省事少打几个字母或者忽略大小写。因为对于小白来讲，不知道在哪就出问题了。
- 不要幻想把整个需求给ChatGPT（但是至少你得给一遍，让自己也对步骤有一些大概的了解），它就能告诉你所有的步骤要怎么做，以及下一步该怎么做。事实上，ChatGPT对于全局架构的能力是很差的，这一点需要由人来把控。比如要有几个页面，每个页面上实现什么功能，之间的关系是什么，哪些需要保存到数据库，以什么形式保存。
- 不要过于信任ChatGPT，在开发过程中会逐步摸到它的一些能力边界，所以也大概知道它会在什么地方犯错和忽略一些信息。比如ChatGPT在项目最开始就提过要把数据保存在云数据库中，我开始没仔细看或者给忘了。而当我提出要有地方保存数据时，ChatGPT又让我在本地建一个data文件夹并把数据保存在这个文件夹下的文件里（它也给忘了）。最后我费了好一番功夫才知道云数据库是怎么回事。有时候当一个需求在两个地方都提过，而它给出的方案和代码不一样的时候，就要小心了，最好问问它两者之间有什么区别。
- 每次只能解决一个点，描述越详细，ChatGPT解决的效率越高。每次问ChatGPT的问题越多越粗，它给的答案也是粗略的，往往无法推进进度。所以耐心就很重要，把需求一点点拆解，拆解到每一个细小的功能点，解决了一个问题再进行下一个问题。
- 非常重要，解决问题往往不是一个方法，有时候ChatGPT无法实现复杂的功能，需要我们想到别的解决办法。（具体的案例下面会提）
总结的部分基本就是这么多，以后想到了可能还会再写文补充。下面讲讲实际的开发历程和踩的几个大坑。
我开发的这个微信小程序名叫“喜好瓶子”，就是可以创建瓶子列表然后往瓶子里加水再分享记录的一个小程序，这个在程序员眼里可能是个小到不能再小的项目，从想法到上线花了1个多月的时间，由于是利用业余时间开发的，实际开发周期大概在两到三周左右。
项目开始于有一天我无意中在网上刷到一个“喜好瓶子”的帖子，发现一堆跟贴的网友在求原图，而且所谓的“原图”也已经明显被涂改了很多次。所以我就冒出个想法，要是有个小程序，既可以玩又可以分享还可以自定义瓶子不就能满足所有人需求了么，最好样子还能好看一点。而且这个小程序的功能应该并不复杂。
由于平时工作已经几乎离不开ChatGPT了，所以我自然想到如果完全由它来开发，以我的“技术”水平能不能把它做出来呢？然后我就开始了这个尝试，结果第一个礼拜过去，我就差点放弃了。
项目起步还是非常顺利的，除了我一开始就问ChatGPT能不能用python（我唯一有那么一点了解的语言）开发小程序，然后被告知要用JS、HTML、CSS这3个我只知道名字的语言。
我先是整理了我对整个项目的功能描述，了解了大概的开发步骤，在ChatGPT的指导下注册微信小程序，下载开发者工具，创建项目和文件。然后在第一个功能实现上，就卡死了。
我想实现用手指上下移动改变瓶子中水位的高低的效果，所以我先用keynote（我认为这是新手绘图神器）画了一个瓶子长这样：
用keynote画的瓶子
然后到了开发水位变化的效果，其实ChatGPT一开始就告诉我两种方案，用多张图片（我能理解）或者使用Canvas动态画出水位（完全不知道是什么东西，听着就很复杂）。
但是后面它又给出了用CSS模拟水位效果的代码，由于瓶子宽度在每一个高度上不同，无论我和ChatGPT怎么努力，我都无法实现完美的效果，要么可以上下移动宽度不变，要么宽度整体改变无法局部改变。
在这个功能点上，我和它死磕了3天，然后放弃了。我转念一想，虽然用CSS控制水位可以轻量化小程序，并且实现像素级的控制精度，但是这两点对于我的需求来讲似乎不是重点。用图片也有更多优势，比如水可以更漂亮。我也可以通过换图片来改变瓶子的形状而不用再重新写代码。
所以我就用midjourney画了个瓶子长这样：
然后又用keynote画了水位成了这样：
再用PS加了发光效果成了这样：
当我提出用图片方案替代CSS方案后，ChatGPT用了一段代码就解决了我们死磕了3天的问题。
第二个遇到的卡了很久的问题是在云函数上，我根据ChatGPT的指示创建了云函数也写好了代码，可是怎么也不工作。搞了半天之后，在一次回答中我发现它提到上传，我才知道这玩意还要上传到服务器才能工作（废话，不然能叫云函数），而且还要在本地安装什么node_modules（我到现在也不知道是什么东西），而且还是每一个云函数文件夹下都要安装（我第一次给装到了云函数根目录下）。这些步骤ChatGPT有时候会默认你是知道的，如果不是自己发现，可能会被卡死。
第三个坑就是在数据库上，除了上面提到的从本地改成云以外。在创建集合（表）时，每建一个新集合就得调整集合的权限，这个我完全没概念。出现问题时ChatGPT一直说查看数据库访问权限，我没意识到每一个表还单独有权限需要设置，后来还是去搜索引擎解决了问题。
然后就是字段问题，ChatGPT一方面跟我说用户的openid是敏感字段，不建议我保存，建议我为每一个用户单独创建一个随机ID。一方面在接下来的很多需求里，它又让我去用openid作为识别条件，把我搞的一团晕。每次问他就是来回来去的用哪个都行。最后我发现直接用openid就行了，不需要什么单独的userid。
想写的内容差不多就这些，本文应该不算是教程，只是做一些记录和心得。这个过程中我最大的感受就是，ChatGPT的能力在开发过程里是没有变化的，甚至随着聊天记录越来越长它的前后关联能力反而越来越差，而我的能力在提升，所以开发的过程越来越顺，最后能用ChatGPT做到什么程度其实取决于我的能力边界而不是它的。
所以接下来我还会继续探索使用ChatGPT开发项目，并且我不打算专门去学习任何一门编程语言，我要看看只和AI一起开发项目，是否也可以掌握编程语言（我隐隐觉得似乎可行，就好比把一个不会外语的人放到外国环境中，最后他可以学会他日常用的语言。）
