毕竟现在是真枪实弹的干。
以前在大学写代码，就等于在训练场打靶，现在是上战场，写代码的难度，和质量要求，完全不是一个档次。
张伟立马叫来小玲，给小组六人，一人每月报销20美金，让他们全部开通一个ChatGPT会员。
以后‘日清日结’会议，需要每人分享，用AI写代码的经验、成果。
同时对于一些好的经验成果，编写一份材料，分享到函数商城的论坛区。
从今天开始强制要求使用AI，学会用先进工具，学会站在巨人肩上。
今晚加班，张伟打算教会大家如何使用ChatGPT。
张伟这个老六，真是把AI玩出了花啊。
张伟给他们说，写代码这种苦力活，完全不用自己亲自动手，有清华、北大、麻省理工的大牛帮我们写。
于是张伟就开始了神操作。
张伟直接在SAP里，找到了一个日期转换的函数。
张伟没有一秒钟的思考、迟疑，直接把ABAP代码，复制到ChatGPT，并给ChatGPT指令：“请按照这个ABAP函数代码，帮我生成一个一模一样的，Java函数。”
于是六人看到了震撼的一幕。
10秒不到，一个Java版本的函数搞定了。
因为是一模一样转化生成，这个过程就像，告诉ChatGPT，把这段英文，翻译成中文，那么简单直接。
把六人看的直接惊掉下巴。
这帮程序员，都只顾着埋头赶路，不知道坐飞机赶路才是最快的么。
哈哈！工欲利其事必先善其器啊。
然后就是一眨眼就，写完了代码。
ChatGPT回复：
.......
卡卡128行源代码，就这样丝滑的输出来了。
....
这代码风格，这代码写法，这代码注释，那简直了啊.......。
对于张伟这种英文稀烂的人来说，只能用流口水来形容了。
第二招，不管是Java、C#、还是unity，张伟把需求简单的描述下，告诉ChatGPT，帮我编写出具体的Java代码，C#代码。
然后，10秒不到，搞定。
剩下的就是把代码复制到程序里，进行debug调试。
ChatGPT不能写很复杂的一个需求，但是你只需要把复杂需求，拆分成具体的20个小需求，然后一个一个让他来写，保管比你自己写来得快，来的标准，来的漂亮。
现在程序员唯一需要做的是，拆解需求，调试bug，甚至连注释ChatGPT都帮你写好了。
代码的规范程度，程序命名的规范程度，简直堪称超级大厂，再也不会出现类似张伟这种败类奇葩，用自己的名字当函数的变量了。
......
张伟，连续给大家讲解了，很多种，如何用AI，赋能提高工作效率的方法。
同时张伟把自己这些方法，录制成了小视频，放到了函数商城的论坛板块。
张伟这一波操作下来，直接颠覆了这帮人的三观，完全没见过这样写代码，码农还能这么当的。
主要还是这群大学生，对AI的认知，还是有点低了，其次每月20美金，在学校，他们还是有点拙荆见肘啊。
而现在好了，这反而一下子，拉近了大学生，和组长之间的差距了。
这就像，你是一个普通人，和泰森赤手空拳打架，你必输无疑。
可是突然，你和泰森，同时每人，都捡到一把手枪，看似很公平，可是现在反而最担心的其实是泰森啊。
瞬间，二位组长，有种脊背发凉的感觉了。
哈哈！
要的就是这个效果，二位组长，你们可要小心了哦。
当然ChatGPT生成的代码也有问题。
如果有bug怎么办？
直接把运行后的bug丢给ChatGPT，甚至都不用你描述bug，直接把BUG原文丢给GPT就行了。
5秒不到，GPT就告诉你了，如何修改这个BUG。
写代码就变得这么丝滑。
张伟接着review，发现对建立第4层：字段层，进度非常的缓慢，兄弟们为了精准，还各种去考证。
张伟又给大家表扬了一把王炸。
张伟这个老六，直接给GPT下令：“帮我罗列出SAP最常用的100张表。”
5秒不到。
GPT回复：
下面是 SAP系统中最常用的 100张表，涵盖了财务（FI）、物料管理（MM）、销售与分销（SD）、生产计划（PP）、人力资源（HR）、基础数据等常见模块。这些表广泛用于开发、报表、接口与调试。
1.基础数据（主数据）表名描述
MARA：物料主数据（基本信息）
MAKT：物料描述（多语言）
........
然后，六人再次石化，下巴掉了一地！
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