2024年06月27日玄貓（BlackCat）

正規表示式與大語言模型應用解析

本文探討正規表示式在驗證電子郵件、URL、日期和 IPv4 地址等方面的應用，並解析大語言模型如 ChatGPT 和 Gemini 在軟體開發中的實際應用，包含程式碼生成、市場研究、創意發想等導向，同時也涵蓋了軟體開發流程中的風險評估與創新思維方法。

軟體開發人工智慧

正規表示式 ChatGPT Gemini 大語言模型程式碼生成市場研究

正規表示式是驗證和匹配特定格式字串的有效工具，常用於驗證電子郵件、URL、日期和 IPv4 地址等。大語言模型如 ChatGPT 和 Gemini 則在軟體開發中扮演越來越重要的角色，它們不僅可以協助程式碼生成，還能應用於市場研究、創意發想，甚至風險評估。瞭解並善用這些工具，能有效提升軟體開發效率和品質。本文除了介紹正規表示式的基本用法外，也將探討如何利用大語言模型輔助軟體開發流程，包含如何進行有效的頭腦風暴、市場研究、使用者角色分析等，並提供一些實務案例，讓讀者更深入瞭解這些工具的應用價值。

正規表示式（Regex）模式驗證技術詳解

正規表示式是一種強大的文書處理工具，用於驗證和匹配特定格式的字串。本文將探討如何使用正規表示式驗證電子郵件地址、URL、日期和IPv4地址等常見格式。

電子郵件地址驗證

電子郵件地址的驗證是常見的需求。一個標準的電子郵件地址應以英數字元開頭，後面可跟隨點（.）、連字號（-）或底線（_），然後是「@」符號，接著是更多的英數字元、點和網域名稱。

Regex 模式：`^[a-zA-Z0-9._-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,6}$`

內容解密：

^ 表示字串的開始。
[a-zA-Z0-9._-]+ 匹配一個或多個英數字元、點、連字號或底線。
@ 匹配「@」符號。
[a-zA-Z0-9.-]+ 匹配一個或多個英數字元、點或連字號。
\. 匹配點（.）。
[a-zA-Z]{2,6} 匹配2到6個字母的網域名稱。
$ 表示字串的結束。

URL驗證

URL驗證是另一個常見需求。一個標準的URL可能以「http」或「https」開頭，後面跟著「://」，然後是網域名稱和可選的路徑。

Regex 模式：`^(https?:\/\/)?([\da-z.-]+)\.([a-z.]{2,6})([\/\w .-])\/?$`

內容解密：

^ 表示字串的開始。
(https?:\/\/)? 匹配可選的「http://」或「https://」。
([\da-z.-]+) 匹配網域名稱中的英數字元、點或連字號。
\. 匹配點（.）。
([a-z.]{2,6}) 匹配2到6個字母的頂級網域名稱。
([\/\w .-]*)* 匹配可選的路徑。
\/? 匹配可選的結尾斜線（/）。
$ 表示字串的結束。

日期驗證（MM/DD/YYYY）

日期格式驗證對於確保輸入的日期正確非常關鍵。這裡我們關注MM/DD/YYYY格式。

Regex 模式：`^(0[1-9]|1[0-2])\/(0[1-9]|[12][0-9]|3[01])\/(19|20)\d\d$`

內容解密：

^ 表示字串的開始。
(0[1-9]|1[0-2]) 匹配01到12的月份。
(0[1-9]|[12][0-9]|3[01]) 匹配01到31的日。
(19|20)\d\d 匹配1900到2099的年份。
$ 表示字串的結束。

IPv4地址驗證

IPv4地址由四個0到255之間的數字組成，中間以點分隔。

Regex 模式：`^(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d\d?)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d\d?)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d\d?)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d\d?)$`

內容解密：

^ 表示字串的開始。
(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d\d?) 匹配0到255之間的數字。
\. 匹配點（.），用於分隔四個數字。
重複三次數字匹配模式以驗證四個數字。
$ 表示字串的結束。

與Bash命令互動的虛擬助手

Bash命令是在終端機中輸入的指令，用於與電腦系統互動。它們讓使用者能夠執行多種任務，如在檔案系統中導航、監控系統活動以及操作檔案。熟練掌握Bash命令可能具有挑戰性，尤其是對於Unix/Linux新手。有些命令的寫法可能晦澀難懂，需要花時間和練習才能掌握。

使用ChatGPT輔助Bash命令操作

ChatGPT可以用作虛擬助手，幫助使用者處理Bash命令。以下是一些範例提示：

如何使用Bash命令按修改時間排序列出目錄中的所有檔案？
用於計算檔案行數的Bash命令是什麼？
如何使用單一命令建立目錄並導航到該目錄？
如何將命令的輸出重新導向到檔案？
用於搜尋系統上執行的特定程式的命令是什麼？
如何使用Bash將目錄壓縮成ZIP檔案？
應該使用什麼命令來更改Bash中檔案的許可權？

# 列出目錄中的所有檔案並按修改時間排序
ls -lt

#### 內容解密：
此命令使用`ls`指令列出目錄中的檔案，`-l`選項表示以長格式顯示，`-t`選項表示按修改時間排序。

# 計算檔案行數
wc -l filename.txt

#### 內容解密：
此命令使用`wc`指令計算檔案的行數，`-l`選項表示只計算行數。

# 建立目錄並導航到該目錄
mkdir newdir && cd newdir

#### 內容解密：
此命令使用`mkdir`指令建立新目錄，`&&`運算元用於在前一個命令成功後執行下一個命令，`cd`指令用於導航到新目錄。

GitHub Actions自動化工作流程

GitHub Actions是一個內建於GitHub的持續整合和持續佈署（CI/CD）工具。它允許開發人員直接在儲存函式庫中設定、客製化和執行軟體開發工作流程。基本上，GitHub Actions工作流程是一組自動化的流程，使用YAML語法定義，當發生特定事件（如推播程式碼、建立新問題或排程時間）時觸發。

使用ChatGPT建立GitHub Actions工作流程

ChatGPT可以幫助建立GitHub Actions工作流程。以下是一些範例提示：

建立一個GitHub Actions工作流程範本，用於建立和佈署使用Hugo的靜態網站，並佈署到GitHub Pages。
為Java專案建立一個GitHub Actions工作流程範本，使用Maven，包括編譯程式碼、執行測試和封裝應用程式的步驟。
為Docker化的應用程式建立一個GitHub Actions工作流程範本，包括建立Docker映像、推播到Docker Hub和佈署到Kubernetes叢集的步驟。

# GitHub Actions工作流程範本
name: Build and deploy Hugo site to GitHub Pages

on:
  push:
    branches:
      - main

jobs:
  build-and-deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout code
        uses: actions/checkout@v2

      - name: Build and deploy
        uses: peaceiris/actions-hugo@v2
        with:
          hugo-version: '0.80.0'
          build-dir: 'public'
          deploy-dir: 'public'
          github-token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}

#### 內容解密：
此工作流程使用`peaceiris/actions-hugo`動作建立和佈署Hugo網站，`with`選項用於指定Hugo版本、建置目錄和佈署目錄。

ChatGPT外掛程式擴充功能

ChatGPT外掛程式是利用OpenAI LLM能力的迷你應用程式。它們開啟了使用外部資料函式庫和應用程式的大門。

Codecademy外掛程式

Codecademy外掛程式允許使用者根據目標和經驗水平尋找特定的課程或路徑。它還可以用作技術檔案的快速參考工具，提供檔案和文章的連結。

# 使用Codecademy外掛程式尋找JavaScript陣列資源
Prompt: What is the best doc or article for explaining arrays in JavaScript?

#### 內容解密：
此提示使用Codecademy外掛程式尋找有關JavaScript陣列的最佳檔案或文章。

自定義ChatGPT（GPT）

您可以建立自己的自定義ChatGPT，稱為GPT。這非常容易，通常只需幾分鐘。

建立軟體開發風格GPT

您可以建立一個GPT來強制執行軟體開發風格。這包括命名變數、縮排程式碼和遵循特定的程式設計模式或實踐。

# 建立軟體開發風格GPT
Prompt: Make a system that enforces a software development style guide.

#### 內容解密：
此提示建立一個GPT來強制執行軟體開發風格。

生成式AI工具的進階應用與發展趨勢

ChatGPT的客製化GPT開發與應用

ChatGPT允許使用者建立客製化的GPT模型，以滿足特定的需求。首先，使用者需要提供相關的資訊，例如語言選擇、程式設計規範和特定的使用情境。以Python為例，使用者可以指定所需的程式語言，並提供相關的指導方針和規則。接著，ChatGPT會根據這些資訊建立一個符合需求的GPT模型。

建立GPT模型的步驟

命名與圖示設定：為GPT模型命名，並可使用DALL·E 3生成圖示或上傳自定義圖示。
組態模型引數：在Configure頁籤中，上傳相關的風格或組態檔案，以確保GPT模型遵循特定的程式設計規範。
測試與驗證：在右側面板中測試GPT模型的功能，確認其是否符合預期。
儲存與分享：完成測試後，儲存GPT模型，並可透過OpenAI的GPT應用商店分享給其他使用者。

OpenAI GPT應用商店的資源

OpenAI為使用者提供了一個豐富的GPT應用商店，包含了多種針對不同領域的GPT模型。例如：

GPTavern：透過「prompt-gramming」方式教授程式設計，提供超過20個熱鍵和75個起始專案。
DesignerGPT：專注於建立和託管具有美學價值的網站。
Screenshot To Code GPT：能夠將網頁截圖轉換為乾淨的HTML、Tailwind和JavaScript程式碼。
Mindmap/Diagram/Chart—PRO BUILDER：幫助使用者視覺化程式碼和資料函式庫結構，支援拖曳式編輯器。
Code Guru：提供程式碼審查、撰寫提取請求、生成和最佳化函式、撰寫測試和註解現有程式碼等服務。

Google Gemini的發展與功能

Google對ChatGPT的出現做出回應，推出了自己的生成式AI平台Bard，後更名為Gemini。Gemini提供了免費版本和收費的高階版Gemini Advanced，後者使用了Google最先進的Ultra 1.0語言模型，能夠處理更複雜的程式設計場景。

Gemini的主要功能

跨平台支援：Gemini提供了網頁版和行動版應用，支援Android和iOS平台。
多模態輸入：使用者可以透過文字、語音或圖片與Gemini互動。
擴充套件功能：Gemini支援擴充套件（Extensions），目前主要與Google應用程式整合，如Flights、Hotels、Maps等。
即時網路存取：Gemini能夠即時存取網路，並在回應中提供引文以驗證來源。

生產力工具中的程式設計應用

生產力工具如Excel和Google Sheets不僅可用於資料處理，還具備內建的程式語言，以擴充套件其功能。例如：

Excel中的VBA：Visual Basic for Applications是一種強大的程式設計系統，用於自動化任務、建立自定義函式和分析資料。
Google Sheets中的Google Apps Script：類別似於JavaScript，用於自動化任務並與Google應用程式整合。

軟體開發中的大語言模型（LLM）應用

在軟體開發領域，大語言模型（LLM）如ChatGPT、Gemini和Claude正逐漸展現其強大的功能和潛力。本章將探討這些LLM在軟體開發中的實際應用，特別是在程式碼生成、外掛支援、即時網頁瀏覽和處理大量資訊等方面的表現。

Gemini在Excel中的應用

Gemini在處理Excel相關任務時表現出色。它可以幫助使用者理解複雜的公式、建立VBA指令碼，甚至分析Excel試算表。例如，當使用者提供一個複雜的Excel公式時，Gemini可以輕鬆解析並給出解釋。

示例：解釋Excel公式

Prompt：解釋以下Excel公式：=SUM(OFFSET(A1,1,0,COUNT(A:A),1))

Gemini能夠理解並解釋這個公式，幫助使用者理解其背後的邏輯。

#### 內容解密：

此公式結合了多個Excel函式，用於動態計算某一列的總和。具體來說：

OFFSET(A1,1,0,COUNT(A:A),1)：從A1單元格開始，向下偏移一行，選擇一列資料，高度為A列非空白單元格的數量。
SUM(...)：對上述範圍內的數值進行求和。

這種組合能夠動態地對某一列的資料進行匯總，特別是在資料量不固定時非常有用。

Gemini在程式碼生成中的表現

Gemini支援超過20種程式語言，能夠生成多種程式碼。例如，使用者可以要求Gemini生成一個將攝氏溫度轉換為華氏溫度的TypeScript函式。

示例：生成TypeScript函式

Prompt：生成一個將攝氏溫度轉換為華氏溫度的TypeScript函式。

Gemini提供了相應的TypeScript程式碼，並附上了解釋。

#### 內容解密：

function celsiusToFahrenheit(celsius: number): number {
    return (celsius * 9/5) + 32;
}

此函式接受攝氏溫度作為輸入，並根據華氏溫度轉換公式進行計算，最終傳回華氏溫度值。

Claude的優勢

Claude是另一個功能強大的LLM，其上下文視窗高達100,000個標記，能夠處理大型程式碼列表。此外，使用者還可以上傳檔案，如PDF。

示例：生成JavaScript函式

Prompt：編寫一個反轉字串的JavaScript函式。

Claude提供了相應的JavaScript程式碼。

#### 內容解密：

function reverseString(str) {
    return str.split("").reverse().join("");
}

此函式首先將輸入字串分割為字元陣列，然後反轉陣列，最後將陣列重新組合成字串，從而實作字串反轉。

軟體開發的早期階段：想法、規劃與需求

在軟體開發的早期階段，如何產生創意、進行規劃以及定義需求是至關重要的。本章將重點介紹如何利用ChatGPT進行有效的頭腦風暴、市場研究以及專案規劃。

頭腦風暴

每天都有成千上萬的軟體產品問世，因此要創造出真正傑出的產品並非易事。然而，利用像ChatGPT這樣的大語言模型，可以進行有效的頭腦風暴。

示例：頭腦風暴技巧

Prompt：有哪些技巧可以用於新產品創意的頭腦風暴？請利用網路進行研究。

ChatGPT提供了多種有用的頭腦風暴方法，例如：

腦力激盪法
心智圖法
SCAMPER法

#### 內容解密：

這些方法各有其特點和適用場景。例如，腦力激盪法鼓勵自由發想，而心智圖法則能夠視覺化地組織想法。SCAMPER法則是一種創新的技巧，透過替換、組合、調整等方法來產生新創意。

軟體開發與市場研究中的創新思維與實務應用

在軟體開發過程中，如何產生創新的想法並進行有效的市場研究，是決定專案成敗的關鍵因素。本文將探討多種創意思維方法，並結合ChatGPT的實際應用，展示如何利用AI工具提升軟體開發與市場研究的效率與成效。

創意思維方法的多元應用

軟體開發的第一步往往是產生創新的想法，而這個過程可以透過多種創意思維方法來實作。以下是三種常見且有效的方法：

1. 5 Whys：深度問題分析法

5 Whys是一種簡單卻強大的問題分析方法。透過不斷地問「為什麼」，我們可以逐步深入問題的核心，找出根本原因。這種方法不僅適用於問題診斷，也能幫助我們在軟體開發初期就預先發現潛在的問題。

2. Bad Idea：反向思維的啟發

刻意產生一些糟糕的想法，看似違反直覺，卻能意外地激發創意。透過討論這些壞點子為什麼不可行，我們往往能間接發現好的解決方案。這種方法鼓勵團隊成員無所顧忌地提出想法，從而促進創新思維的發展。

3. Starbursting：以問題為導向的創意激發

Starbursting是一種以問題為中心的創意思維方法。透過使用星形圖表，我們可以系統性地提出各種問題，如誰、什麼、何時、何地、為什麼和如何等。這種方法能夠全面地探索軟體產品的各個導向，從而產生更全面的創意。

Starbursting實務範例：軟體產品創意開發

讓我們以開發新的軟體產品為例，展示如何應用Starbursting方法：

誰會使用我們的軟體？目標使用者的特徵是什麼？
什麼是我們軟體要解決的核心問題？它與現有解決方案有何不同？
何時是使用我們的軟體的最佳時機？何時應該推出新版本或進行更新？
何地可以使用我們的軟體？是否支援多平台或特定裝置？
為什麼我們的軟體是必要的？它能為使用者帶來什麼獨特價值？
如何實作軟體的功能？如何建構、銷售和提供支援？

透過這些問題的探討，我們可以更清晰地定義軟體產品的方向和功能，確保其符合市場需求。

結合ChatGPT進行創意生成與市場研究

ChatGPT作為一種先進的AI工具，可以在創意生成和市場研究中發揮重要作用。以下是一些具體的應用範例：

特定領域的創意生成
- 開發針對老年人的健康管理應用程式
- 為大學生設計財務管理工具
- 為忙碌的專業人士創造語言學習應用

這些prompt幫助我們快速聚焦特定領域，並產生符合目標使用者需求的功能設計。

市場研究與使用者角色分析
- 使用ChatGPT進行目標市場分析
- 建立詳細的使用者角色（User Personas）
- 設計市場調查問卷，收集潛在使用者的意見和偏好

使用者角色分析例項

透過ChatGPT生成的使用者角色，我們可以獲得以下詳細資訊：

使用者的基本屬性（年齡、職業、興趣等）
他們在專案管理軟體中的需求和痛點
他們對軟體功能、易用性、成本等因素的重視程度

這些資訊對於設計符合市場需求的軟體產品至關重要。

市場趨勢分析與風險評估

在軟體開發過程中，瞭解市場趨勢和評估潛在風險同樣重要。歷史上許多知名軟體產品的失敗案例，如Friendster、Microsoft Zune、Google Wave等，都為我們提供了寶貴的教訓。

軟體專案風險評估要點

市場需求評估：判斷是否有真實的市場需求
競爭分析：瞭解現有競爭對手的狀況
技術可行性：評估技術實作的難度和成本
使用者接受度：預測新產品被使用者接受的速度

透過結合ChatGPT進行市場研究和分析，我們可以更全面地評估這些因素，從而降低專案失敗的風險。

正規表示式（Regex）模式驗證技術詳解

電子郵件地址驗證

Regex 模式：^[a-zA-Z0-9._-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,6}$

內容解密：

URL驗證

Regex 模式：^(https?:\/\/)?([\da-z.-]+)\.([a-z.]{2,6})([\/\w .-]*)*\/?$

內容解密：

日期驗證（MM/DD/YYYY）

Regex 模式：^(0[1-9]|1[0-2])\/(0[1-9]|[12][0-9]|3[01])\/(19|20)\d\d$

內容解密：

IPv4地址驗證

Regex 模式：^(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d\d?)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d\d?)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d\d?)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d\d?)$

內容解密：

與Bash命令互動的虛擬助手

使用ChatGPT輔助Bash命令操作

GitHub Actions自動化工作流程

使用ChatGPT建立GitHub Actions工作流程

ChatGPT外掛程式擴充功能

Codecademy外掛程式

自定義ChatGPT（GPT）

建立軟體開發風格GPT

生成式AI工具的進階應用與發展趨勢

ChatGPT的客製化GPT開發與應用

建立GPT模型的步驟

OpenAI GPT應用商店的資源

Google Gemini的發展與功能

Gemini的主要功能

生產力工具中的程式設計應用

軟體開發中的大語言模型（LLM）應用

Gemini在Excel中的應用

示例：解釋Excel公式

#### 內容解密：

Gemini在程式碼生成中的表現

示例：生成TypeScript函式

#### 內容解密：

Claude的優勢

示例：生成JavaScript函式

#### 內容解密：

軟體開發的早期階段：想法、規劃與需求

頭腦風暴

示例：頭腦風暴技巧

#### 內容解密：

軟體開發與市場研究中的創新思維與實務應用

創意思維方法的多元應用

1. 5 Whys：深度問題分析法

2. Bad Idea：反向思維的啟發

3. Starbursting：以問題為導向的創意激發

Starbursting實務範例：軟體產品創意開發

結合ChatGPT進行創意生成與市場研究

使用者角色分析例項

市場趨勢分析與風險評估

軟體專案風險評估要點

Regex 模式：`^[a-zA-Z0-9._-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,6}$`

Regex 模式：`^(https?:\/\/)?([\da-z.-]+)\.([a-z.]{2,6})([\/\w .-])\/?$`

Regex 模式：`^(0[1-9]|1[0-2])\/(0[1-9]|[12][0-9]|3[01])\/(19|20)\d\d$`

Regex 模式：`^(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d\d?)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d\d?)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d\d?)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]?\d\d?)$`