基于最新 ChatGPT API 實現命令行版 ChatGPT

引子OpenAI 這兩天發布了ChatGPT API，基于gpt-3.5-turbo模型，這是一個 GPT-3.5 的優化版本，用于支持開發者把 ChatGPT 集成到自己的產品中，同時把 API 調用價格降到 $0.002 每千 token，意味著處理 100萬字符的文本只需要 2 美元，也就是差不多十幾塊錢人民幣，效果更好、價格更低，這讓 ChatGPT API 更具性價比，因此這兩天基于 ChatGPT API 的各種套殼應用如雨后春筍般大量冒出。我也來湊個熱鬧，試一試水，正好在我今天新建的 ChatGPT 互助討論群里有人問有沒有命令行版 ChatGPT，那就拿它來開刀吧：

老規矩，還是面向 ChatGPT 編程來實現這個命令行版 ChatGPT 應用。

在《面向 ChatGPT 編程實現全棧開發的 18 種方法》這篇教程中，我在最后說到在面向 ChatGPT 編程的時候，需要牢記兩個原則：第一，知道你在做什么，第二，不要相信 ChatGPT 的代碼。

落地到實踐的時候，就是在與 ChatGPT 合作形成的結對編程聯盟中，作為開發者我們需要承擔代碼設計、架構、編排與審核（CodeReview）的職責，對方案和結果負責，而具體的代碼片段編寫這種純體力活則交由 ChatGPT 完成。

接下來，我們將遵循這個思路實現命令行版 ChatGPT 應用。

代碼設計

如我在微信群里所說，這個需求確實很簡單 —— 通過編程在控制臺應用代碼中調用 ChatGPT API 接口，實現一個命令行版的 ChatGPT，幾十行代碼就能搞定。不過這里仍然需要做一些簡單的設計：

調用 API 需要傳遞 API KEY，我們不希望這個 KEY 硬編碼在代碼中，而是從系統環境變量讀取，從而讓代碼更安全可維護；

調用封裝好的 Go OpenAI 庫與 API 接口進行交互，避免通過 HTTP 協議與原生 API 交互編寫大量重復代碼，讓代碼更簡潔優雅；

(資料圖片僅供參考)

做一個給客戶使用的產品，美觀會帶來更好的用戶體驗，所以我希望即便是命令行應用，也盡可能讓交互和輸出更美觀一些。

對于第 2 點，可以使用 go-gpt3 庫，這是一個通過 Go 封裝的 OpenAI API 調用庫。

對于第3點，可以使用 glamour 庫，這是一個 Go 語言實現的、能夠在兼容 ANSI 終端基于樣式渲染 Markdown 文本的第三方庫，它是讓命令行更美觀的開源項目 Charm 的一部分。

因為項目很簡單，又是在客戶端本地使用，所以不需要做什么復雜的架構，下面直接進入編碼部分。

代碼編寫

面向 ChatGPT 編程的核心就是把需求盡可能準確全面地轉化為 Prompt 傳遞給 ChatGPT，這里有產品需求（來自業務和產品），也有代碼設計和架構上的需求（來自開發者），然后讓它生成代碼，這是作為一個合格的 Prompt 工程師自我修養的必要組成部分。

在《ChatGPT 提示的藝術 —— 編寫清晰有效提示指南（二）》這篇教程中，我已經給大家介紹了編寫清晰有效 Prompt 的原則、做法和技巧，感興趣的可以去看下，這里我先將我的需求轉化為 Prompt 讓 ChatGPT 替我編寫對應的 Go 代碼實現：

代碼優化看起來不錯，基本流程沒問題，但是代碼審核會發現，它現在把輸入的 Prompt 寫死了，并不能動態接收用輸入，而且運行一次后就退出了，這不是 ChatGPT 的問題，而是我們的需求并沒有明確這一點，作為一個完整的需求和程序，需要說明是什么，怎么樣，什么時候開始，什么時候退出。不過細心的同學可能還留意到go-gpt3包引入的時候沒有設置別名，會導致運行時出錯，同時調用的 OpenAI API 接口也不對，最新的 ChatGPT API 接口方法應該是CreateChatCompletion，可能是太新的緣故，ChatGPT 還沒有學習到這里，不過這都屬于 ChatGPT 要優化的點了。以及使用了另一個同名的包，這個也需要明確告知它。細節上還是需要優化，現在我們基于這些要點先來完善我們的 Prompt：

這一次，我們更加細化了程序的行為，用戶輸入start啟動，輸入quit退出，在此期間則不斷讀取用戶輸入，返回 ChatGPT 處理結果并渲染到控制臺輸出，另外，我還在讀取系統環境變量時囑咐通過os.Getenv獲取，因為有時候發現 ChatGPT 輸出不穩定，會嘗試從.env文件讀取OPENAI_API_KEY，當然這不是 ChatGPT 的問題，是我們沒有給出明確清晰的 Prompt。

現在再來看 ChatGPT 輸出的代碼，就更完善了：

package mainimport ("context""fmt""os""strings""github.com/charmbracelet/glamour""github.com/common-nighthawk/go-figure"gpt3 "github.com/sashabaranov/go-gpt3")func main() {// 獲取 OpenAI API KeyapiKey := os.Getenv("OPENAI_API_KEY")if apiKey == "" {fmt.Println("請設置 OPENAI_API_KEY 環境變量")return}// 初始化 Glamour 渲染器renderStyle := glamour.WithEnvironmentConfig()mdRenderer, err := glamour.NewTermRenderer(renderStyle,)if err != nil {fmt.Println("初始化 Markdown 渲染器失敗")return}// 輸出歡迎語(命令行應用啟動界面)myFigure := figure.NewFigure("ChatGPT", "", true)myFigure.Print()fmt.Println("輸入 start 啟動應用，輸入 quit 退出應用")// 創建 ChatGPT 客戶端client := gpt3.NewClient(apiKey)if err != nil {fmt.Printf("創建客戶端失敗: %s\n", err.Error())return}messages := []gpt3.ChatCompletionMessage{{Role:    "system",Content: "你是ChatGPT, OpenAI訓練的大型語言模型, 請盡可能簡潔地回答我的問題",},}// 讀取用戶輸入并交互var userInput stringfor {fmt.Scanln(&userInput)if strings.ToLower(userInput) == "start" {fmt.Println("ChatGPT 啟動成功，請輸入您的問題：")} else if strings.ToLower(userInput) == "quit" {fmt.Println("ChatGPT 已退出")return} else if userInput != "" {messages = append(messages, gpt3.ChatCompletionMessage{Role:    "user",Content: userInput,},)// 調用 ChatGPT API 接口生成回答resp, err := client.CreateChatCompletion(context.Background(),gpt3.ChatCompletionRequest{Model:       gpt3.GPT3Dot5Turbo,Messages:    messages,MaxTokens:   1024,Temperature: 0,N:           1,},)if err != nil {fmt.Printf("ChatGPT 接口調用失敗: %s\n", err.Error())continue}// 格式化輸出結果output := resp.Choices[0].Message.ContentmdOutput, err := mdRenderer.Render(output)if err != nil {fmt.Printf("Markdown 渲染失敗: %s\n", err.Error())continue}fmt.Println(mdOutput)messages = append(messages, gpt3.ChatCompletionMessage{Role:    "assistant",Content: output,},)}}}

gpt3 別名和 CreateChatCompletion 方法調用相關的代碼還是需要手動調整，不過這也是我前面說的面向 ChatGPT 編程的原則之一，最后一定要審核 ChatGPT 的代碼，它目前對于最新的知識還是有一定的遲滯性。

代碼細節我就不展開解釋了，有不明白的地方可以參考我在《面向 ChatGPT 編程實現全棧開發的 18 種方法》這篇教程中代碼解釋部分提供的方法自行去基于 ChatGPT 查看。

效果展示最后我們在終端體驗一下這個命令行版 ChatGPT，我這里使用的是 Windows WSL 終端，Windows 終端本身體驗其實不太好，尤其是中文輸入的時候，刪除字符特別費勁，且很容易造成消息變形，如果是 Mac 或者 Ubuntu 終端可能效果會更好一些。首先我們啟動這個應用，如果沒有設置OPENAI_API_KEY這個系統環境變量（運行export OPENAI_API_KEY={你的 OpenAI SECRET KEY}命令設置即可），會提示你設置：

如果已經設置，會進入下面這樣的啟動歡迎界面：

輸入start即可啟動應用，然后我們在命令行輸入問題，回車，就會將問題提交給 ChatGPT，ChatGPT 處理的結果會返回并輸出到控制臺，這里的格式經過了 Glamour 庫的美化：

因為是 for 循環，所以你可以持續提問、得到答案，直到輸入quit退出應用。

終端需要能夠訪問 OpenAI API 才能調用成功，這意味著命令行也要支持科學上網。

好了，這就是我們基于最新 ChatGPT API 實現的命令行版 ChatGPT 應用，因為 ChatGPT API 是前兩天才發布的，所以看起來 ChatGPT 并沒有學習到這個最新的 API 如何調用，存在遲滯性，進而導致編寫的代碼并不能直接滿足需求，需要人為介入去修改，希望未來 ChatGPT 能夠在這一塊上有所進化。

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關鍵詞： 系統環境 這是一個 可以使用