在运维领域，ChatGPT 可以带来行业革命性的改变。它可以提供实时故障定位、监控警报、自动化任务和知识查询等功能。同时，AutoGPT 作为自动化工具，提供高效、便捷的自动化任务和插件开发与集成，进一步提升了运维工作的效力和质量。
平常工作中，ChatGPT可否作为我们强有力的生产力工具？接着往下看～
最早使用ChatGPT 是让它帮忙写脚本。我们让ChatGPT实现一个简单的需求：对20W个IP，依照分级发布要求生成一个脚本，将文件进行拆分。可以看到：它理解了我们的要求，给出了脚本示例。 随着与ChatGPT的交互，它可以对脚本进行不断完善、修正输出的结果。
利用ChatGPT对语言和代码的理解能力，可以帮我们解析复杂SQL、根据SQL示例对SQL依照要求进行修改和优化；利用ChatGPT的交互能力，你还可以给它提供表结构，然后让ChatGPT帮你根据需求进行优化。
ChatGPT也能够根据你输入的代码，进行检查并提供修改意见；在代码处理方面，还可以帮助我们自动生成测试用例、生成代码框架、自动生成重复的代码等功能。其他能力有待大家去发现。我们还可让ChatGPT 帮助我们提取关键信息，写好总结。比以下面这个例子，让ChatGPT帮助提取一篇论文的核心信息。这篇论文《Power Provisioning for a Warehouse-sized Computer 》是在一个项目中用到的，文章重点介绍了如何对机房整体负载进行建模。
它还可以利用于数据预测和趋势分析。以下是让ChatGPT 判断一组数据的拟合函数。由于与ChatGPT 进行对话有字数要求，所以它还没法拿到全量的数据，如果将它集合进数据系统中，可以有更好的效果。
我们来让ChatGPT根据需求帮我们设计一个系统。具体需求是：我想开发一个程序，这个程序的主要目的是帮助对所有管理的机器进行自动的故障维修。具体的需求是实现以下几个功能：
- 故障判断：有两种方式，一是自动轮询机器的359接口，接回会返回机器的故障信息，二是检查机器能不能 ping通 来判断故障；
- 对发现故障的机器，将机器上的业务进程迁移走，并通知业务；
- 不断轮询已发维修单的机器，直到维修终了后，再将机器接入线上环境，并通知业务机器已维修终了；
提供可视化的界面。
ChatGPT可以大致理解我们对系统的要求，然后提供给我们一个公道的建议。如果将ChatGPT 与代码编辑器相结合，帮助我们进行系统设计方面，估计会让我们的平常工作效力更加事半功倍。
【注意】以下使用的是ChatGPT4.0 ，经过比较，ChatGPT3.5 在处理一些专业的问题上，或者有些力不从心。通过ChatGPT 你可以大致了解当前浑沌工具的现状、优劣等，结合当前现状，我决定使用 ChaosBlade 作为浑沌工具。根据ChatGPT给的大致方案，你可以复制它的内容，稍微改进后，构成自己大致方案的模版：
接着，让 ChatGPT帮忙生成基于 ChaosBlade工具的各个实验操作命令。不过，我们是需要验证各个命令的有效性、影响的，特别是故障注入终止的命令会不会有效。完成这些，我们的大致方案就制定好了。你可以拿着方案去评审、测试环境进行验证。终究在生产环境进行演练。
