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PS：虽然，我们应该以预训练的 Prompt 作为当前的目标，通过将大量的数据训练。但是，作为一个没有 AI 训练资源的普通人，这个价格太昂贵了。于是，我们探索能否基于工作流的方式，来构建半自动化编程。

LR; DR 版本，四要素：

周末，我们在 ClickPrompt 上添加了一名为 “步步惊心” 的工作流式的 Prompt 交互功能，在这个功能里，你可以设计自己的日常工作流，将它与 AI 结合到一起。在过程中，ClickPrompt 会提供一个编辑器，让你修改上一步的输出，修改完只需要继续 one click 即可。

诸如于，你在开发一个新的功能，而在那之前，你需要先分析一下需求，包含它的边界条件等等。在我们构建了工作流的情况下，只需要

1. 在第一步中，我输入新功能的名称和简要描述。

2. 当我点击“下一步”按钮时，Prompt 自动提供一些可能的需求和边界条件。

3. 如果我需要修改需求或条件，我可以使用编辑器对其进行修改，并点击“确认”按钮。

4. 然后我可以继续进行下一步操作，比如编写代码或进行测试，同时 ChatGPT 可以帮助我更快地分析需求和边界条件，并提供有用的建议和反馈，提高我的工作效率和准确性。

随后，我们也可以继续要求 ChatGPT 帮我们编码。

PS：这是一个未 100% 完成的 demo 示例，只是为了更好的启发大家

接着，让我们来看 ClickPrompt 的示例《用户故事》（【【网址】】/zh-CN/chatgpt-startling-by-each-step/user-story/）。

首先，我们需要定义一个能继续让 ChatGPT 理解的需求，它需要尽可能的详细。于是，我们的 prompt 就相当的长，如下图所示：

在这个 prompt 里：

• 我们定义了处理的流程，并尽可能减少 ChatGPT 的返回结果，为了省钱……。

• 定义了输出的格式，相当于验收条件。

• 为了避免他说废话，直接让他回复 OK。

然后，点击 prompt 之后，我们就可以继续往下。

随后，我们提供了一个简单的 Textarea（等哪天有空换成好一点的编辑器），用户就可以复制他的大致需求进来，然后让 AI 进行分析：

所以，我们只需要继续点击即可，等待 AI 给我们的答案，如下图所示：

由于，我们已经限制了 AI 给的输出格式，所以可以作为下一个需求的输出。

在第三步里，我们提供了三种输出方式：时序图、测试用例、代码模板，按自己的需要选择合适的点击即可。这里以测试用例为例：

继续无脑的 click 之后，我们得到了纯代码，由于我们限制了输出只有 Java 代码，所以到这部分就是：

如果我们集成了工作流，就可以直接扔到代码库的对应位置了。

结合上面的工作流之后，认为一个结合 AI 的自动化的工作流应该包含四个要素：

• 场景模板化，即预设各种常见的工作场景，为用户提供快捷的开始工作的方式。

• 交互式环境，包括但不限于输入框、按钮、编辑器、错误信息、帮助文档等，使用户能够与系统进行交互和反馈。

• 格式化输出，为用户提供规范的输出结果，避免信息过载或无用信息。

• 流程与工具集成，将不同的工具和流程集成到一个自动化的流程中，提高工作效率和准确性。同时，通过 AI 技术的支持，让系统能够智能化地处理数据和信息，进一步提高工作效率和准确性。

简单来说，就是我们依旧需要碳基生物作为检查官，来检查硅基生物输出是否合理？

PS：在流程与工具上，我们在本周我们看到了一个?ChatGPT-CodeReview?的工具，它将流程结合到了 GitHub 的工作流中。

既然可以用Robocorp自动化Nightcafe's AI生成图片流程，使用其他RPA工具在midjourney或者本地部署的stable diffusion上自动化生成图片的解决方案还会远吗？

而当艺术创作都可以自动化进行，还有多少流程是不能自动化的？

这应该算是AI的进化，却又可能是人类的悲哀。

全文完

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