大家好，我是米开朗基杨。
上篇文章给大家介绍了👉如何将 N 个 ChatGPT 账号接入微信，今天就来给大家演示一下如何利用 ChatGPT 帮我工作，让自己有更多的时间摸鱼！
上篇文章还没看的赶紧去看👇
我将 9 个 ChatGPT 账号接入微信，我现在整个人都麻了...
作为一名云原生搬砖工程师，我经常需要给各路大神演示各种 Demo 环境，奈何自己太菜，总是会遇到各种各样的小问题，有时候需要花上半天时间来解决问题，太折磨人啦！我太菜啦！
于是乎我冒出个想法，ChatGPT 不是上知天文下知地理啥都会嘛，想必云原生也不在话下喽。我想让他给我整个 Gin 应用，然后通过 GitOps 的方式把它部署到 Kubernetes 集群中，这点小小的需求对他来说应该不过分吧？？
不试不知道，以试吓一跳。ChatGPT 给出的方案质量高的吓人啊，挑不出啥毛病来，大家可以一起来鉴别一下。
首先需要说明一下规则：ChatGPT 只是一个语言模型，他只会说话，所以我只能向他描述我的需求，然后他给我提供详细的方案和编排文件，最后我再到实际环境中去验证。
编写代码，构建镜像
第一步当然是编写应用代码，并构建 Docker 镜像推送到镜像仓库中。
我提出的需求如下：
这是 ChatGPT 的回答：
我按照 ChatGPT 的指示操作完了之后开始运行容器进行测试：
$ docker run -d -p 8080:8080 yangchuansheng/my-gin-app完美！👇
部署到 Kubernetes
接下来我需要将应用部署到 Kubernetes 中，并将编排文件上传到 GitHub 仓库。
对话开始：
这里面有几个难点需要 ChatGPT 理解：
我想部署一个多副本的 Deployment；
我想看看 ChatGPT 能不能记住我之前提到的用户名。
下面是 ChatGPT 的回复：
我选择使用 KubeSphere 来验证该方案的正确性，毕竟鼠标点两下就完事了。
首先新建一个工作负载，将 Deployment 的内容粘贴进去：
成功运行了 3 个副本：
再创建一个服务：
最后再创建一个应用路由：
ChatGPT 给出的 Ingress 编排文件是有问题的，还是之前的旧语法（因为他从互联网上获取的知识只停留在 2021 年），这也不能怪他，我自己改下吧。
打开页面验证：
完美！！！
使用 GitOps 进行部署
最后一个挑战：让他给我提供一个 ArgoCD 的持续部署方案。
对话开始：
这里也有几个难点：
我希望 ChatGPT 能够理解我在使用 ArgoCD，并给出相应的 Application 编排文件；
我要看看 ChatGPT 能不能记住我之前说过的 DockerHub 用户名和 GitHub 用户名。
来看看ChatGPT 的回复：
他给出的编排文件还是有点小问题，我给他提供反馈，告诉他哪里有问题，最终在我的引导下给出了正确的编排文件：
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Application
metadata:name: gin-app-k8snamespace: argocd
spec:destination:namespace: gin-app-k8sserver: https://kubernetes.default.svcsource:repoURL: https://github.com/yangchuansheng/gin-app-k8spath: ./targetRevision: HEADproject: defaultsyncPolicy:automated:prune: trueselfHeal: truesyncOptions:- createNamespace=true创建 Application 成功：
查看应用路由：
访问应用 URL：
完全没问题！离了个大谱！
自己不用写一行代码，就实现了一个半自动的 CI/CD 流水线。
我是该高兴呢？还是该恐惧呢？
总结
ChatGPT 表现出来的能力确实令人震惊，他就像一个潘朵拉魔盒，你永远不知道他还能做什么，只能不断去尝试，让人又期待又害怕呢，渣男！
从今天起我就是云原生摸鱼专家，工作上的事情麻烦找 ChatGPT，谢谢🙏
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