教ChatGPT编写Fluent UDF

先把家伙事儿都准备好（板凳和ChatGPT），然后开干。

首先我提出自己的需求。

Fluent UDF是Fluent中利用C语言自定义其功能的工具。请编写一段Fluent UDF程序代码，定义入口边界速度为$$v = 2*y+3$$。

”

这里担心ChatGPT不知道啥是Fluent UDF，所以事先说明了一下，后面让其编写UDF。公式可以用$$括起来，这样ChatGPT能够将其识别为公式。

ChatGPT输出为：

代码中存在很多的问题。不过ChatGPT居然知道先包含头文件udf.h，也知道需要调用UDF宏DEFINE_PROFILE，而且将入口速度还给命名为inlet_velocity，不止如此，DEFINE_PROFILE宏包含有3个参数也都写对了。不过下面的实现代码就惨不忍睹了。

下面人工对其第一次纠错。

上面的程序存在错误。完成此程序代码，需要首先利用F_CENTROID得到 坐标，然后利用F_PROFILE宏得到速度表达式。另外边界赋值需要放在循环中，此时应该使用begin_f_loop进行循环。重新修改上面的程序。

”

第一次纠错后的输出如下所示。

看起来似乎好多了，程序的基本框架没问题了，不过F_CENTROID宏参数写错了，而且获取y坐标的方式也错了。

人工对其第二次纠错。

上面的程序大部分内容是正确的，但是依然存在错误。F_CENTROID宏有三个参数，第一个参数是数组。修改一下上面的程序。

”

第二次纠错后ChatGPT的输出如下所示。

还是有错误，需要进行第三次纠错。

F_CENTROID宏的定义有错误。应该先定义一个数组，然后利用该数组作为F_CENTROID宏的第一个参数。此数组的第2个元素为 坐标。修改上面的程序。

”

第三次纠错后ChatGPT的输出为：

这次ChatGPT自信满满地说自己的输出内容都是正确的。

这段代码的确可以正确地编译并运行。

ChatGPT输出的代码如下：

#include "udf.h"

DEFINE_PROFILE(inlet_velocity,t,i)
{
  real y, v;
  face_t f;
  real x[ND_ND];
  
  begin_f_loop(f,t)
  {
    F_CENTROID(x,f,t);
    y = x[1];
    v = 2*y + 3;
    F_PROFILE(f,t,i) = v;
  }
  end_f_loop(f,t)
}

不过可能是ChatGPT对Fluent UDF缺乏训练，导致所有的代码一行注释都没有。

这里说一说自己的感觉：

1. ChatGPT的确挺好玩儿的，不过想要真正的用于提高生产力，目前似乎还无法脱离人的参与。
2. 在专业领域应用ChatGPT其实还是有门槛的，对使用者的专业素养有要求，否则输出的结果好坏无从判断。
3. 问题输入的形式（输入数据）对输出质量有直接影响。
4. 目前尚不清楚ChatGPT会不会持续学习（训练的数据不知道是否会被保留），不过在同一个会话中似乎是可以的。就比如上面的训练完成后，再编写类似的UDF，成功率非常高，不过如果退出会话再创建新的会话，则一切还得从头开始。

昨天有人留言说我们使用ChatGPT是帮助米帝训练AI然后被用来打我们自己，但我想不明白的是，如果真是这样的话，这么好的武器米帝为啥不用呢（明显ChatGPT不对咱们提供服务的）。个人观点，只要是能提高生产力的工具且米帝不让咱们使用的，那就一定是好工具，要大用特用。假如以后证实用户使用的确会帮助ChatGPT进行训练，我觉得筒子们不妨尝试着将ChatGPT训练成共产主义接班人。

不过还是期待国内的科技巨头早日能够推出自己的产品。

（完）