接入飞书的 ChatGPT 对话机器人，SAM 来了
是的，原来的 ChatGPT 机器人樱木，倒下了
非常可惜。原本的初衷，是想拉近每一位读者，与高科技之间的距离。但红线就在那里，碰不得
之后，我没有死心，想突破下，但见到大批微信机器人倒下后，我醒了。这事儿不简单。懂得都懂，这儿就不展开了
幸好，飞书还留着口子。但，我预判，窗口期也不会太长。于是我花了 3 个小时，重新搭出来一套飞书版的 ChatGPT 对话机器人 - SAM ，给朋友们体验
很多朋友对高科技总是嗤之以鼻，认为这又是一次和"元宇宙" 一样的炒作。还有朋友体验了 ChatGPT 后，依然嘲笑，"就这，也配叫智能？"
在群里观察近 1周，我发现大部分人，对于使用 ChatGPT 提高效率，还是存在一定误解。
比如，有的小伙伴，上来就一个宏大的问题，“我怎么挣到 100万”。这样的问题，你希望一个机器人能出很好的策略，有点异想天开
再比如，“樱木，给我写一个爬取微博的爬虫”。我的天，期望放低点好不好。
所以，不是 ChatGPT 低能，而是你们开启的方式，就有点偏。
ChatGPT 机器人，背后调用的是 ChatGPT API，我不能左右它的任何行为。请拿起板砖，准备找我算账的朋友，先冷静冷静。我也在观察和调试它，保障它走在正确回答问题的方向上
为此，我做了开头的那个视频，从一个 SQL 程序员角度，来看怎么使用它
总结下，ChatGPT 帮了我这些忙：
- 编程手册指南
- 编程示例宝典
- Bug 和调优参谋
- 简单程序自动化
编程手册指南：程序员平常看文档最多。遇到一个新的特性，要知道功能和用法，都得上官方文档找。但有些文档，写的格式，不满意，或者太啰嗦，没有精要版本时，ChatGPT 来了。它嚼碎了文档，并且能照你要求的字数，回答你提出的问题
编程示例：说实话，pivot/unpivot 行列转换，就我自个儿，还经常搞蒙。我在自己写的编程小册上，记满了笔记和示例。想不出来，就查查笔记。现在好了，ChatGPT 直接给出一个示例，就相当于我的随身笔记。类似，C#, Java, Python 链接数据库的示例，平日里都靠笔记和记忆，或者搜索，现在问问 ChatGPT, 无论什么语言，都给整理得很工整，连注释都是中文的
Bug 和调优参谋：ChatGPT 在这一领域，相当于半自动咖啡机。作为使用它的程序员，预设好特定参数，它才开始工作。比如把有 Bug 的代码给它看，它能找到。但前提是，使用它的人，必须知道这段代码可能是有 bug 或者性能问题。直接把 500行的代码，扔给它，希望它找到解决方案。这，不现实。
简单程序自动化：ChatGPT 最神的地方在于，我们把特定动作，比如备份一个数据库，丢给它，它真的马上就生成一段代码。哪怕稍微复杂的任务，只要描述够精细，比如 “用 Java 写一个读取 Oracle 表 Employee 的类”，它真的能完整生成这么一个 Java 类
说 ChatGPT 要替代人，那还真不是 ChatGPT 被发明的目的。
如果使用者对某个领域没有一定鉴别能力，任由 ChatGPT 一本正经胡说八道，那也是发挥不了作用的。
就跟太极拳手要赢重量级拳手，自己没有一定力量，光靠所谓的“四两拨千斤”，那只能成为马大师。
ChatGPT 真正能发挥作用，是在人正确引导的大前提下。大家都在抱怨 ChatGPT 低能的时候，不知道有没有耐心，就同一个问题，换不同的问法提问，观察下它在不同的问法下，产出有什么不一样？
看到有些群友着急的问法，我有时会帮着一起问机器人。因为我也想知道，到底是 ChatGPT 真不能回答，还是回答这类问题，需要特定的提问格式。在多次转变提问方式后，往往能得到正确的回答
所以，我还是建议，一开始玩 ChatGPT 时，留在群里多看别人，是怎么提问的，多观察别人提问的结构和问法，对于自己使用 ChatGPT 会有极大帮助。而不是上来就要机器人的私信
最后，一个好的回答，来自提问者的知识框架，和语言素养。你知识面宽，就越容易得到全面的答案；你的语言素养越好，描述简单准确，机器人越能给你想要的答案。
我很后悔，当年没听语文老师的话，好好学。现才发现，这是内容第一生产力