應用ChatGPT實戰(zhàn)高層設計(High Level Design)
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高層設計的原則
ChatGPT輔助案例系統(tǒng)的高層設計
應用ChatGPT實戰(zhàn)數據庫設計
數據庫設計與ChatGPT的協作
生成數據庫表結構應該遵循的原則
利用ChatGPT完成數據庫設計
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前端工程化與ChatGPT
ChatGPT輔助前端測試
利用ChatGPT提高Web可訪問性
ChatGPT生成案例系統(tǒng)的前端代碼
利用ChatGPT提升SQL數據分析能力
利用AIGC輔助SQL語句編寫、調試、客戶端使用以及集成SQL Copilot/AI工具方法
SQL數據庫應用中的Prompt核心要素
SQL數據庫應用中需要考慮的關鍵要素,包括環(huán)境信息、數據庫Schema、SQL功能需求、輸出規(guī)范、完整代碼段和報錯信息反饋
選擇數據庫類型、安裝配置MariaDB(MySQL)、加載導入數據和導出數據步驟
解決SQL復雜數據查詢
跨表關聯、條件判斷、子查詢、窗口函數、分組聚合等復雜查詢的示例和解決方法
實現SQL高效數據清洗和轉換
數據格式轉換、字符串操作、空值處理、數據去重、歸一化標準化、多行數據聚合和多個查詢結果合并等操作
應用ChatGPT實戰(zhàn)軟件測試
利用ChatGPT制訂測試計劃
利用ChatGPT生成測試場景
利用ChatGPT生成測試用例
利用ChatGPT生成測試數據
利用ChatGPT進行缺陷管理和回歸測試
利用ChatGPT為自動化測試提供建議
ChatGPT生成測試報告
應用ChatGPT實戰(zhàn)系統(tǒng)運維
ChatGPT在系統(tǒng)監(jiān)控中的應用
ChatGPT在故障定位中的應用
ChatGPT在性能優(yōu)化中的應用
ChatGPT在漏洞檢測中的應用
應用ChatGPT實戰(zhàn)研發(fā)管理
利用ChatGPT生成項目管理計劃
利用ChatGPT制定技術管理規(guī)范和流程
利用ChatGPT撰寫與維護技術文檔
利用ChatGPT進行知識管理
ChatGPT協助培訓與技能提升