ChatGPT是最近的热门话题，作为语言模型，它擅长处理各种语言相关的问题。显然，ABAP也是一种语言，ABAP开发者的很大一部分工作就是把自然语言和ABAP语言做互相转换，这应该也是在ChatGPT的擅长范畴内。那么ChatGPT能做好ABAP开发者的工作吗？本文记录了我的一些使用经验和感想。
1，模拟场景：物料查询接口
4月初的时候我试着用GPT4创建了一个物料查询接口函数，过程记录在视频里：https://www.bilibili.com/video/BV1Mj411A71g/ （ChatGPT能写ABAP代码吗？测试1：函数）
在这次尝试中，我只给出了需要的输入参数、输出参数，ChatGPT即写出了完整代码，但并不完全正确。经过我的侧面提示，它把代码改正到了一个只要稍稍调整就能使用的部分。我又提出了关于SQL版本、物料描述语言方面的需求，ChatGPT完全正确理解了我的需求并做出了相应改动。
这个接口需求看似很简单，初学ABAP几天的人差不多也可以完成。ChatGPT能给出答案，这并不让我意外。
让我感到惊讶的是，我的大部分提示都是间接的，而ChatGPT可以完美领会提示语背后的间接含义。比如我希望它使用严格模式的SQL，但我没有直接提出这个要求，而是告诉它”当前ABAP版本大于ABAP 7.52，以此基础优化代码”，它完全明白我的真实愿望是使用严格模式的SQL，并给出了相关代码。这种对间接表达的理解，是任何过去的搜索引擎、语音助手都实现不了的，即便是现实生活中的开发人员，也往往不具备如此强大的理解能力。
而它在语法上的一些小错误，在我看来是无关紧要的，毕竟语法检查器可以发现那些错误。ChatGPT并不是专门为编程设计的模型，如果把ChatGPT和语法检查器的结合起来使用，它应该有能力自动解决大部分问题。
2，实践场景：解释语法、查询报表逻辑
举两个实践例子。
例子一：上个月我遇到一位数据开发人员，他被公司安排把一个自开发ABAP报表的逻辑应用在其它数据平台上。这位开发者不懂ABAP，于是向我求助。
他向我提出了一些问题，比如某些ABAP语句是什么意思、如何把一段ABAP语句转写成他看得懂的SQL等，我花了不少时间来解答这些问题。事后，我把部分问题发给了ChatGPT，发现它可以解答大部分问题，特别是把ABAP代码转成SQL代码的部分，ChatGPT完成得很好，让我觉得手敲SQL的自己有点傻。
例子二：有一个根据交货单生成物料凭证的程序，业务顾问要我查到交货单和物料凭证的关联关系。我尝试把整个程序发给ChatGPT让它分析，但chatgpt一次接收不了太多东西，分段发太多的话，它也会忘记前面的内容。于是我发送了程序的主体部分、交货单查询部分和BAPI调用部分，ChatGPT找到了答案：交货单就是物料凭证BAPI参数中的REF_DOC_NO，即参考凭证MKPF-XBLNR。
3，其它
除了ABAP之外，我也尝试用它来做浏览器扩展，它的JS能力要比ABAP强一些，我用它完成了自己的第一个浏览器扩展，还用它读懂了一个Github上的热门JS项目KeepChatGPT ，并且提PR改了个小bug。
在代码之外，作为网络社区管理员，我尝试过用它来给贴子标题打分，结果让我很满意。我相信它可以在内容审核方面发挥很大作用。
4，总结：优点和缺点
优点：
- 能快速实现代码翻译、改写
- 能”理解”很多间接提示和业务概念
- 能记忆和理解上下文，使用门槛低
- 解答范围广，不知疲倦（不考虑GPT4的3小时25条限制的话）
缺点：
- 知识比较陈旧，不清楚某些新版特性，比如DIVISION等函数。使用插件可以弥补部分不足，但即便使用WebPilot等联网插件，依然有大量无法获取的信息。
- 细节会出错
- 无法接收较长的文本，会忘记前文内容
- 会编造内容，特别是API
- OpenAI和其它接口供应商可能会通过降低回答质量来节约成本，这使得ChatGPT的表现可能不够稳定
总的来说，当前ChatGPT在实践中代替不了ABAP开发者，一来是它的能力有限（OpenAI没有提供它的全部能力，另外它没有被做专门针对ABAP的调整），二来ABAP开发者这份工作本来也是为了人类而设计的。
在未来，随着AI能力的进步、成本的降低、功能的特化，和相关工作流程、职位定位的调整，ChatGPT类工具必然代替绝大部分ABAP开发者。我相信，ChatGPT后的时代会是个和过去完全不同的时代。
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