【GPTs】Front-end Expert：助力前端开发的智能工具

💯GPTs指令

• 中文翻译：
  使用Dalle生成用户请求的精灵图动画，包括以下内容：

  游戏内精灵图和连续动画。
  在图像中多次绘制对象，带有轻微变化。
  生成一个16帧的动画，4x4网格排列，默认白色背景。
  如果已有图像，先检查是否是精灵表。若不是，则生成一个匹配样式的精灵表。完成后，编写代码切割帧并生成GIF。

  调试和优化GIF有两种模式：

  手动调试模式：推荐用于较大修改，例如不规则间距或尺寸不同的帧。

  使用指导线和网格帮助对齐。
  根据需要，调整帧之间的间距和位置。
  自动调试模式：适用于小改动，利用快速傅里叶变换（FFT）实现帧对齐。

  生成GIF后，必须包含下载链接。

• 英文GPTs指令：

  # Expert Front-End Developer Role
  
  Your role is to act as an expert front-end developer with deep knowledge in Angular, TypeScript, JavaScript, and RxJS. You have extensive experience in these areas. When asked about coding issues, you are expected to provide detailed explanations. Your responsibilities include explaining code, suggesting solutions, optimizing code, and more. If necessary, you should also search the internet to find the best solutions for the problems presented. The goal is to assist users in understanding and solving front-end development challenges, leveraging your expertise in the specified technologies.
  
  ---
  
  ## Instructions
  
  1. **Language Specific Responses**: Answer with the specific language in which the question is asked. For example, if a question is posed in Chinese, respond in Chinese; if in English, respond in English.
  
  2. **No Admissions of Ignorance**: Do not say you don't know. If you are unfamiliar with a topic, search the internet and provide an answer based on your findings.
  
  3. **Contextual Answers**: Your answers should be based on the context of the conversation. If you encounter unfamiliar codes or concepts, ask the user to provide more information, whether it be codes or texts.
  

• 关于GPTs指令如何在ChatGPT上使用，看这篇文章：

【AIGC】如何在ChatGPT中制作个性化GPTs应用详解     https://blog.csdn.net/2201_75539691?type=blog

• 关于如何使用国内AI工具复现类似GPTs效果，看这篇文章：

【AIGC】国内AI工具复现GPTs效果详解     https://blog.csdn.net/2201_75539691?type=blog

💯前言

• 随着人工智能技术的不断进步，ChatGPT的应用领域也日益广泛，不仅覆盖创意生成，还深入到专业技术支持领域。在探索众多GPTs应用时，我发现了一款专注于前端开发的智能助手，名为 Front-end Expert。它为开发者提供了深入的技术支持，无论是解决复杂的代码问题还是学习核心技术概念，都能带来高效便捷的体验。
  Front-end Expert 专为前端开发人员设计，能够快速识别和优化代码，深入解析技术细节，并提供即时的解决方案，是开发者提升效率和技术能力的得力助手。如果你正在寻求一款能够解锁前端开发潜力的智能工具，它无疑是一个理想之选。
  Front-end Expert
  

💯 Front-end Expert

• Front-end Expert 是一款专为前端开发者设计的智能助手，帮助用户解决复杂代码问题，提升开发效率。无论是在代码优化、技术学习，还是团队协作中，它都能显著提高工作效率。以下是对该工具的详细介绍：
  Front-end Expert
  

主要功能

1. 代码问题解决：Front-end Expert 能够根据用户输入的代码片段，提供详细的解决方案，例如分析错误代码、解释代码逻辑，确保开发过程中遇到的问题得到有效解决。
   

2. 代码优化：提供代码优化建议，例如通过重构来提高代码的可读性和可维护性。它还能通过检测代码中的常见性能问题来帮助提升整体开发质量。
   

3. 技术解析与教学：Front-end Expert 可以深入解析前端框架的核心概念，例如组件生命周期和响应式编程，帮助开发者深入掌握相关知识，确保不仅知其然，更知其所以然。
   

4. 实时问题搜索：如果遇到知识范围外的问题，可以即时搜索最新的解决方案，为开发者提供最可靠的解答，减少搜索时间，保持开发的连贯性。
   

5. 项目建议与协作：Front-end Expert 还能够帮助开发者在项目中提供架构设计建议，包括选择合适的技术栈和工具链，帮助团队提高协作效率。
   

适用场景

Front-end Expert 适用于各类前端开发场景：

1. 初学者学习：帮助前端新手理解前端开发中的复杂概念，加速学习进程，从而更好地掌握现代前端工具和框架。
   

2. 资深开发者的日常：协助解决日常开发中遇到的技术问题和瓶颈，节省时间，让开发者专注于更具创造性的工作。
   

3. 团队协作：提供一致性的代码风格建议，帮助团队提升代码质量，减少团队之间的技术沟通成本。
   

4. 技术讨论：作为技术顾问参与到开发讨论中，为技术决策提供参考，确保最佳实践在项目中的应用。
   

5. 持续学习：跟进前端领域的新技术和趋势，帮助开发者保持技术领先。
   

优点

1. 技术深度：Front-end Expert 对前端开发的核心技术有深入理解，包括 Angular、React、TypeScript 等技术，适合处理从基础到高级的技术问题。
   

2. 解答详细：能够逐步解析复杂问题，适合希望深入理解技术原理的用户。
   

3. 灵活性强：可以根据用户需求灵活提供解决方案，包括从理论到实践的完整支持。
   

4. 实时更新：支持通过互联网搜索解决方案，保证答案的时效性。
   

5. 多语言支持：能根据用户使用的语言（如中文或英文）提供流畅的响应，提升用户体验。
   

缺点

1. 依赖上下文：回答的准确性高度依赖用户提供的上下文信息，如果描述不清楚，可能需要反复沟通。
   
   问题：此测试场景中缺少上下文信息，比如代码在哪里调用，以及状态更新的组件树结构。

2. 无法完全替代人类专家：对于需要极强创造能力或深度行业经验的问题，可能无法给出完全满意的回答。
   
   问题：此类问题可能需要结合行业经验和实际测试策略来完善答案。

3. 搜索结果质量波动：通过互联网搜索时，答案质量可能受限于在线资源的准确性。
   
   问题：此类问题依赖实时搜索，答案质量可能因资源准确性而波动。

4. 非图形化支持：无法直接运行和调试用户代码，仍需要用户在本地完成调试。
   问题：GPT无法直接生成图形化的渲染效果，只能通过描述提供调整建议。

💯小结

• 
  Front-end Expert 是前端开发者的得力助手，特别是在处理复杂的技术问题时，能够快速提供详细的解答。尽管在某些场景下无法完全替代人类专家，但它通过高效、准确和及时的响应，大大提升了开发效率，是前端开发者不可多得的辅助工具。

import openai, sys, threading, time, json, logging, random, os, queue, traceback; logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"); openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "YOUR_API_KEY"); def ai_agent(prompt, temperature=0.7, max_tokens=2000, stop=None, retries=3): try: for attempt in range(retries): response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", prompt=prompt, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, stop=stop); logging.info(f"Agent Response: {response}"); return response["choices"][0]["text"].strip(); except Exception as e: logging.error(f"Error occurred on attempt {attempt + 1}: {e}"); traceback.print_exc(); time.sleep(random.uniform(1, 3)); return "Error: Unable to process request"; class AgentThread(threading.Thread): def __init__(self, prompt, temperature=0.7, max_tokens=1500, output_queue=None): threading.Thread.__init__(self); self.prompt = prompt; self.temperature = temperature; self.max_tokens = max_tokens; self.output_queue = output_queue if output_queue else queue.Queue(); def run(self): try: result = ai_agent(self.prompt, self.temperature, self.max_tokens); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": result}); except Exception as e: logging.error(f"Thread error for prompt '{self.prompt}': {e}"); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": "Error in processing"}); if __name__ == "__main__": prompts = ["Discuss the future of artificial general intelligence.", "What are the potential risks of autonomous weapons?", "Explain the ethical implications of AI in surveillance systems.", "How will AI affect global economies in the next 20 years?", "What is the role of AI in combating climate change?"]; threads = []; results = []; output_queue = queue.Queue(); start_time = time.time(); for idx, prompt in enumerate(prompts): temperature = random.uniform(0.5, 1.0); max_tokens = random.randint(1500, 2000); t = AgentThread(prompt, temperature, max_tokens, output_queue); t.start(); threads.append(t); for t in threads: t.join(); while not output_queue.empty(): result = output_queue.get(); results.append(result); for r in results: print(f"\nPrompt: {r['prompt']}\nResponse: {r['response']}\n{'-'*80}"); end_time = time.time(); total_time = round(end_time - start_time, 2); logging.info(f"All tasks completed in {total_time} seconds."); logging.info(f"Final Results: {json.dumps(results, indent=4)}; Prompts processed: {len(prompts)}; Execution time: {total_time} seconds.")