第216章 学会站在巨人肩上（2/2）

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！

张伟把这100张表全部保存了起来。

然后又给chatgpt下命令：“帮我把这张“mara”里的字段，换成现在tob软件最科学的技术命名方式命名，然后输出。”

瞬间，chatgpt回复：

以下是 sap表 mara（物料主数据）中的主要字段，采用现代软件开发中常见的技术命名方式（如 java、typescript、python等语言常用的驼峰命名法），以便更好地集成到当前的系统中。

mara表：字段命名映射（sap原字段→技术命名）

sap：字段名技术命名（驼峰式）：含义

mandt：clientid：客户端编号

matnr：materialnumber：物料编号

ersda：createddate：创建日期

.....

张伟在6人震惊的眼中，没到5分钟，就搞定了10张表的1519个字段的命名。

同时在sap里写了一个匹配的sql，把所有的技术设定也一并copy了过来。

就这样，张伟没到1小时，把他们觉得难如登天，计划要十几天工作量的工作，谈笑间就搞完了。

排重后，剩下5135个技术字段名，全部一股脑导入到，张伟让小军构建的第四层缩放规则里去了。

张伟这种操作模式，直接把6人完全整不会了，完全整无语了。

他们一致认为，自己这个‘码农’是个假码农，张伟这才是真码农。

张伟这波对ai应用赋能的展示，对他们来说，直接彻彻底底颠覆了他们6人对编程、对ai的认知。

ai，对于现在的人类，就等于从冷兵器时代，突然进入了热武器时代。

这就像当年八国联军，用马克沁、加特林机枪，仅仅4挺，就把1万多手握冷兵器的御林军打的溃不成军、死伤大半。

可见掌握先进工具，将是拥有多么可怕的战斗力。