最近ChatGPT大火呀，ChatGPT可以写出相似于真人程度的文章，并因其在许多知识领域给出详细的回答和清晰的答案而迅速获得关注，证明了从前认为不会被AI取代的知识型工作它也足以胜任，对于金融与白领人力市场的冲击相当大，但其事实准确性参差不齐被认为是一重大缺陷，其基于意识形态的模型训练结果并被认为需要小心地校正。

那么它代码优化功能到底咋样呢？下面是我的测试:

这是一段正式在应用中的代码，大致实现逻辑是将后端给的数组转换成antv g2的折线图需要特定格式，图例如下：

https://antv-g2.gitee.io/zh/examples/line/basic#curved

元数据大致是：

目标结构：

请忽略type后面的中文值

以下是我实现这个功能写的一个函数：

参数map就是提供的k-v中文映射，data就是原数组

接下来让ChatGPT优化一下：看看有多大的优化空间

他将map单独提出去了，这个无所谓小问题

除了上面的它还给了第二个优化方式，如下：

用Array.prototype.concat取代我的扩展符

#前端#

简单的总结一下：

将函数的参数定义成变量（这里为啥它这么优化不是太清楚） 用es5替换es6（原因也不知道为啥，我估计是效率问题）

总的看起来还是可以的。顺便问一句，你们在处理这种图表的时候是后端直接返回图表需要的数据结构还是前端自己再组装一次呢？