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chatGPT助力医保接口开发

chatgpt中文网2024-07-06612

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在下面的文章中，用到反射来设计医保接口，因为国内的医保接口有一个特点，就是接口基本是统一的，接中传的数据是有一定规律的，这样方便对接后业务级的升级扩展，所以在对接医保接口时，就很容易用OOP来设计一个微框架来对应。

用反射开发医保接口

桂素伟，公众号：桂迹.NET架构小技巧（3）——反射，架构人员法宝I

当设计完微框架后，剩下的就是累活儿了，就是把几十个接口的输入和输出实体类，把微框架的要求定义出来，这种工作费时费力，还容易眼花。

chatGPT登场了，这也是chatGPT最擅长的领域了，做一些基本的，重复的工作。

还是用例子说明吧，下面是一个读卡接口的一部分，我们看看用chatGPT怎么实现。本例chatGPT生成是用visual chatGPT studio在visual studio 2022中生成的。

首先从医保接口文档中，把实体类复制出来，然后给出提示：

把上面数据生成C#实体类，名称是BaseInfo，并保留原来的名称，加上注释

    //1 psn_no 人员编号 字符型 30 Y    //2 psn_cert_type 人员证件类型 字符型 6 Y Y    //3 certno 证件号码 字符型 50 Y    //4 psn_name 人员姓名 字符型 50 Y    //5 gend 性别 字符型 6 Y Y    //6 naty 民族 字符型 3 Y    //7 brdy 出生日期 日期型yyyy-MM-dd    //8 age 年龄 数值型 4,1 Y    //9 expContent 字段扩展 字符型 4000    //把上面数据生成C#实体类，名称是BaseInfo，并保留原来的名称，加上注释

下面是就生成的代码：

    ///     /// BaseInfo    ///     public class BaseInfo    {        ///         /// 人员编号        ///         public string psn_no { get; set; }
        ///         /// 人员证件类型        ///         public string psn_cert_type { get; set; }
        ///         /// 证件号码        ///         public string certno { get; set; }
        ///         /// 人员姓名        ///         public string psn_name { get; set; }
        ///         /// 性别        ///         public string gend { get; set; }
        ///         /// 民族        ///         public string naty { get; set; }
        ///         /// 出生日期        ///         public DateTime brdy { get; set; }
        ///         /// 年龄        ///         public decimal age { get; set; }
        ///         /// 字段扩展        ///         public string expContent { get; set; }    }

下一步如果chatGPT的收费便宜了，可以把一个文档扔进去，让它自动生成全部实体类。不过现在还是需要把文档中的输入输出数据复制进来，生成对应的实体类。

还有一类工作比较繁琐，显示医保返回的数据到窗体上，表格相对好处理，单项数据就得定义控件一个一个处理了，这个工作也可以让chatGPT帮我个实现。

还是用人员接口为例，上面的BaseInfo就是读卡后返回的其中一项人员基本信息，我们可以先给chatGPT做个事例，在窗体上定义一个属性的显示样例：人员编号。

因为窗体的可视化操作，都会在自动生成对应的代码，我们只需要告诉chatGPT，按照人员编号属性的样子生成其他属性就行了。


首先要生成定义所有属性的Lable，提示如下：

参照psn_no_display_Lab和psn_no_Lab两个Labe，生成上面数据的Label定义

 private Label psn_no_display_Lab; private Label psn_no_Lab;

 //1 psn_no 人员编号 字符型 30 Y //2 psn_cert_type 人员证件类型 字符型 6 Y Y //3 certno 证件号码 字符型 50 Y //4 psn_name 人员姓名 字符型 50 Y //5 gend 性别 字符型 6 Y Y //6 naty 民族 字符型 3 Y //7 brdy 出生日期 日期型yyyy-MM-dd //8 age 年龄 数值型 4,1 Y //9 expContent 字段扩展 字符型 4000 //参照psn_no_display_Lab和psn_no_Lab两个Labe，生成上面数据的Label定义

篇幅所限，没有粘贴生成的代码，这里每个属性会生成两个Lable的定义。

接下来，把BaseInfo属性生成对应的Lable给实现了，然后提示：

参照psn_no_display_Lab和psn_no_Lab两个Label，生成BaseInfo实体类中各属性对应的Label，其中注释作为每个**_display_Lab的Text值，生成硬编码，不要使用反射

psn_no_display_Lab = new Label();psn_no_Lab = new Label();SuspendLayout();// // psn_no_display_Lab// psn_no_display_Lab.AutoSize = true;psn_no_display_Lab.Location = new Point(39, 48);psn_no_display_Lab.Name = "psn_no_display_Lab";psn_no_display_Lab.Size = new Size(68, 17);psn_no_display_Lab.TabIndex = 0;psn_no_display_Lab.Text = "人员编号：";// // psn_no_Lab// psn_no_Lab.AutoSize = true;psn_no_Lab.Location = new Point(114, 47);psn_no_Lab.Name = "psn_no_Lab";psn_no_Lab.Size = new Size(49, 17);psn_no_Lab.TabIndex = 1;psn_no_Lab.Text = "psn_no";// // Form1// AutoScaleDimensions = new SizeF(7F, 17F);AutoScaleMode = AutoScaleMode.Font;ClientSize = new Size(800, 450);Controls.Add(psn_no_Lab);Controls.Add(psn_no_display_Lab);Name = "Form1";Text = "Form1";Load += Form1_Load;ResumeLayout(false);PerformLayout();
//1 psn_no 人员编号 字符型 30 Y//2 psn_cert_type 人员证件类型 字符型 6 Y Y//3 certno 证件号码 字符型 50 Y//4 psn_name 人员姓名 字符型 50 Y//5 gend 性别 字符型 6 Y Y//6 naty 民族 字符型 3 Y//7 brdy 出生日期 日期型yyyy-MM-dd//8 age 年龄 数值型 4,1 Y//9 expContent 字段扩展 字符型 4000//参照psn_no_display_Lab和psn_no_Lab两个Label，生成BaseInfo实体类中各属性对应的Label，其中注释作为每个**_display_Lab的Text值，生成硬编码，不要使用反射

篇幅有限，没有把生成的代码粘上来，当然结果要与人中编号的两个lable相同，这里可能不同时刻生成的代码会有偏差，这时就要调整提示语句，反复尝试，以达到自己想要的结果。这时，回到设计界面，就会看到各个属性的对应Lable已经存在，这时，只需要按自己的顺序和设计排版就可以了。

再有就是当读卡后，要把返回的数据反写到上面定义的控件中，这里，我是用GithubCopilot实现的，当把人员编号赋值后，其他属性就Tab，Enter就可以了，当然，也可以让visual chatGPT studio来生成，你可以试试哦！

 var person = new BaseInfo() {     psn_no = "psn_no",     psn_cert_type = "psn_cert_type",     certno = "certno",     psn_name = "psn_name",     gend = "gend",     naty = "naty",     brdy = DateTime.Now,     age = 1,     expContent = "expContent" }; psn_no_Lab.Text = person.psn_no; //借助Github Copilot，实现赋值 psn_cert_type_Lab.Text = person.psn_cert_type; certno_Lab.Text = person.certno; psn_name_Lab.Text = person.psn_name; gend_Lab.Text = person.gend; naty_Lab.Text = person.naty; brdy_Lab.Text = person.brdy.ToString(); age_Lab.Text = person.age.ToString(); expContent_Lab.Text = person.expContent;

其实使用chatGPT最费时间的是，它生成的代码功能问题不大，可能规范与你期望的不一样，这时就可给样例，完善提示，增加引导，来达到自己想要的了。



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