? DevGPT 文档编写：先搞懂 “喂给模型” 的内容该怎么写
用 DevGPT 生成代码时，很多人总觉得 “它不够聪明”，其实问题大概率出在文档上。你给的文档越模糊，模型生成的代码就越容易偏离预期。举个例子，有人写 “帮我生成一个登录功能”，结果拿到的代码只有最基础的表单，连验证码、密码加密都没有。但如果写 “电商平台用户登录功能，需要支持手机号 + 验证码登录，密码登录需包含 MD5 加密，登录成功后跳转至个人中心并保存 Token”，生成的代码就能直接用在项目里。
文档里一定要把技术栈和版本信息写死。DevGPT 虽然能识别主流技术，但不同版本的语法差异可能让代码报错。比如用 Python 写后端接口，要说明是 “Django 4.2” 还是 “FastAPI 0.100.0”；前端用 Vue，得说清是 Vue2 还是 Vue3，是否用到 Pinia 或 Vuex。之前见过有人没写版本，模型生成了 Vue2 的过滤器代码，结果他实际用 Vue3，还得手动改成组合式 API，反而浪费时间。
上下文连贯性比你想的更重要。如果分多次生成相关代码，前面的文档要给后面 “埋钩子”。比如先生成用户列表接口，文档里提一句 “后续将基于此接口开发分页和筛选功能”，下次写分页功能文档时，模型能自动关联之前的数据库表结构和返回格式，不用再重复说明基础逻辑。这就像和同事对接，前面说清楚背景，后面沟通才顺畅。
? 精准描述需求：让 DevGPT 少走弯路的核心技巧
别用 “大概”“可能” 这类模糊词，换成具体指标。比如要生成数据处理代码，不说 “处理一下用户数据”，而说 “从 MySQL 数据库 user 表中提取近 30 天注册用户，按注册时间倒序排列，过滤掉手机号为空的记录，最终返回 id、username、register_time 三个字段”。模型拿到这种文档，生成的 SQL 语句和 Python 处理逻辑能直接跑通，不用二次修改。
把业务场景转化为技术语言。很多时候开发者知道要做什么业务，但不会 “翻译” 成模型能理解的技术需求。比如电商的 “购物车合并” 业务，直接说 “合并购物车” 太抽象，改成 “用户登录后，将本地存储的临时购物车数据（localStorage 键为 temp_cart）与数据库中该用户的 cart 表数据合并，相同商品取数量最大值，最终更新数据库并清空本地临时数据”，模型就能精准生成前端存储操作和后端接口逻辑。
给模型 “划重点” 时用结构化表达。可以用列表或分点，但别用生硬的序号，换成 “核心需求 1：xxx”“核心需求 2：xxx”。比如生成支付回调处理代码，文档里写 “核心需求 1：验证支付平台回调参数的签名（使用 MD5，密钥为商户秘钥）；核心需求 2：若验证通过，更新订单表 status 为‘已支付’，并记录支付时间；核心需求 3：返回平台要求的成功标识‘success’，失败则返回‘fail’”。这种结构让模型一眼抓住重点，生成的代码逻辑不会遗漏关键步骤。
?️ 多模态大模型：不止读文字，还能 “看懂” 你的图表和示例
多模态大模型最香的地方，是能结合图片理解需求。比如你画了一张简单的流程图 —— 用户点击 “提交” 按钮后，先验证表单，再调用接口，成功后显示提示框，失败则显示错误信息。把这张图附在文档里，加上一句 “按此流程图生成 Vue3 表单提交代码”，模型生成的代码会严格对应流程节点，连提示框的样式都能贴合你平时的开发习惯（如果之前生成过类似组件）。
代码示例 “喂料” 能大幅提升风格一致性。如果你团队有固定的代码规范，比如函数命名用 “驼峰式”，注释必须包含参数说明，直接在文档里附上一段团队现有代码示例，告诉模型 “按此风格生成用户信息修改接口”。多模态模型会识别代码的格式、注释习惯甚至变量命名偏好，生成的代码不用再调整格式，直接融入项目。
结合数据样本让生成更 “落地”。比如要生成数据清洗代码，只说 “清洗用户地址数据” 不够，附上几条实际数据样本（如 “北京市朝阳区 建国路 88 号”“上海市 徐汇区淮海中路 1000 号”），模型能识别其中的规律（省份 + 城市 + 区 + 详细地址），生成的代码会自动处理空格、冗余字符，甚至能提取出省份、城市等字段，比单纯文字描述精准 10 倍。
? 效率翻倍：多模态助力下的 DevGPT 使用场景实测
批量生成重复逻辑时，多模态能帮你 “偷懒”。比如开发管理系统时，增删改查接口是高频需求。之前要逐个写文档，现在可以这样做：先准备一张包含 “用户、角色、权限” 三个模块的表结构对比图，文档里写 “按此表结构，生成每个模块的新增接口，要求包含参数校验和事务处理”。多模态模型会识别三个模块的字段差异，分别生成对应的接口代码，连字段校验规则（比如用户表的手机号格式、角色表的名称非空）都能自动匹配，原本 2 小时的活现在 20 分钟搞定。
复杂业务逻辑拆解更清晰。遇到订单状态流转这种多分支逻辑（比如待支付→支付中→已支付→已发货，或待支付→超时取消），光用文字描述容易遗漏分支。可以画一张状态流转图，标清每个状态的触发条件（如 “支付超时” 触发 “取消订单”），文档里补充 “根据此图生成状态流转的 Python 判断逻辑”。模型生成的代码会包含所有分支，甚至会自动加上日志打印，方便后续调试。
前后端协同开发时减少 “沟通成本”。前端要根据后端接口写调用逻辑，以前得等后端文档写完。现在后端用 DevGPT 生成接口时，文档里附上接口返回的 JSON 示例（比如 {"code":200,"data":{"id":1,"name":"test"},"msg":"success"}），前端直接把这个示例和 “生成 Vue3 接口调用函数” 的需求传给 DevGPT，多模态模型能识别 JSON 结构，生成的调用函数会自动处理数据解析和错误提示，前后端同步开发效率直接拉满。
? 避坑指南：这些文档 “雷区” 会让多模态优势失效
别让无关信息干扰模型。有人写文档时，把项目背景、历史问题全堆进去，比如 “这个功能之前由张三开发，后来因为性能问题重构，现在要重新做”。多模态模型虽然能处理多类型信息，但无关内容会分散注意力，可能忽略核心需求。正确做法是：只保留技术相关内容，多余的背景一句都别加。
图片别太 “随意”。用流程图辅助时，别手绘得模糊不清，也别用带水印、多余文字的图片。模型识别图片时，模糊的线条或无关文字会被误读，比如把 “取消订单” 的箭头看成 “确认订单”，生成的代码逻辑直接反了。建议用 Axure、ProcessOn 画清晰的流程图，只保留必要的节点和箭头。
别指望模型 “猜需求”。即使是多模态大模型，也没法凭空知道你的隐性需求。比如生成支付相关代码，不说 “需要对接微信支付 V3 接口”，模型可能默认生成支付宝接口；不说 “要处理支付超时”，生成的代码可能少了定时任务逻辑。所有你觉得 “理所当然” 的需求，都得明明白白写在文档里。
用 DevGPT 时，文档不是 “写给模型看的任务”，而是 “和模型的高效沟通工具”。多模态大模型让这种沟通从 “单文本” 变成 “图文结合”，但核心还是 “你说得越清楚，它做得越到位”。试过把这些技巧用在实际项目里，代码生成效率至少提升 60%，大部分时间不用再改生成的代码，能把精力放在核心业务逻辑上 —— 这才是工具该有的价值。
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