chatgpt使用及辅助编程方面的体验( 二 ) _编程

2.2 找出代码问题
提问：
package mainmyvar := 1 //errorfunc main() {}以上golang代码问题出在哪里
回答：
2.3 代码优化
【chatgpt使用及辅助编程方面的体验】提问：
func ReadFLVTag(r io.Reader) (t byte, timestamp uint32, payload []byte, err error) {head := make([]byte, 11)if _, err = io.ReadFull(r, head); err != nil {return}t = head[0]dataSize := util.ReadBEinttimestamp = (uint32(head[7]) << 24) | (uint32(head[4]) << 16) | (uint32(head[5]) << 8) | uint32(head[6])payload = make([]byte, dataSize)if _, err = io.ReadFull(r, payload); err == nil {_, err = io.ReadFull(r, head[:4])}return}请对以上代码进行优化，并给出优化前后的对比
回答：
2.4 解释代码
提问：
func WriteFLVTag(w io.Writer, t byte, timestamp uint32, payload net.Buffers) (err error) {head := make([]byte, 11)tail := make([]byte, 4)head[0] = tdataSize := uint32(util.SizeOfBuffers(payload))util.PutBE(tail, dataSize+11)util.PutBE(head[1:4], dataSize)head[4] = byte(timestamp >> 16)head[5] = byte(timestamp >> 8)head[6] = byte(timestamp)head[7] = byte(timestamp >> 24)var tag = net.Buffers{head}tag = append(tag, payload...)tag = append(tag, tail)// Tag Data_, err = tag.WriteTo(w)return}请对以上代码进行解释，并添加注释
回答：
以下是对WriteFLVTag函数的注释：func WriteFLVTag(w io.Writer, t byte, timestamp uint32, payload net.Buffers) (err error) {// 创建长度为11的头部和长度为4的尾部head := make([]byte, 11)tail := make([]byte, 4)// 头部第一个字节表示标签类型head[0] = t// 数据长度为有效负载长度加上11个字节的头部长度dataSize := uint32(util.SizeOfBuffers(payload))util.PutBE(tail, dataSize+11) // 将标签长度放入尾部中util.PutBE(head[1:4], dataSize) // 将数据长度放入头部中// 时间戳占用3个字节，需要进行位移和按位或运算head[4] = byte(timestamp >> 16)head[5] = byte(timestamp >> 8)head[6] = byte(timestamp)head[7] = byte(timestamp >> 24)// 将头部和有效负载合并为一个net.Buffers对象var tag = net.Buffers{head}tag = append(tag, payload...)tag = append(tag, tail)// 将合并后的数据写入io.Writer中_, err = tag.WriteTo(w)return}这个函数的作用是将FLV标签写入一个io.Writer对象中。函数接受标签的类型、时间戳和有效负载，然后创建一个FLV标签，包括一个长度为11的头部、有效负载和一个长度为4的尾部。头部包括标签类型、数据长度和时间戳，尾部包括数据长度。然后将这个标签写入io.Writer对象中。这个函数的核心是构建FLV标签，首先计算标签的长度和各个字段的值，然后将它们放入标签的头部和尾部。最后，将头部、有效负载和尾部合并到一个net.Buffers对象中，并将这个对象写入io.Writer中。
结束语
通过这几个月对的使用，发现自己已经非常依赖它了，查资料用它，系统架构设计用它，写代码用它，编写文档也用它，虽然国内还没有城市的类似的产品，但是相信不久的将来基于LLM的应用会无处不在。