1、原则
在开始之前，有两个故事分享给大家：
第一个故事。有一家日本最大的化妆品公司，收到了用户的投诉。用户抱怨买来的肥皂盒是空的。为了防止再发生这样的事故，他们辛苦地发明了一台 X 光检查器，能够透视每一个出货的肥皂盒。
同样的事故发生在一家没有钱的小公司。他们的解决方法是买一台强力的工业电扇，对着肥皂盒猛吹，被吹走的就是空肥皂盒。
第二个故事。美国太空总署（NASA）发现在太空失重状态下，航天员无法用墨水笔写字。于是，他们花了大量经费，研发出了一种可以在失重状态下写字的太空笔。
俄国人：用铅笔。
这两个故事都遵循了 Unix 哲学，也是 Unix 系统的指导思想：Keep it simple, Stupid，即著名的 KISS（keep it simple, stupid），意思是'保持简单和笨拙'。
你的编程目标应该尽量简单，你可以将多个编程目标组合起来，形成一个所谓的管线（pipe），然后按照顺序执行下去。每个小目标最终组成大目标，这一点尤其在 GPT 编程里面很重要：每次让 GPT 只完成一件小事。
2、基础知识
当我们谈到 API 时，可以将其想象为一种桥梁，它允许不同的软件系统之间进行交流和互动。
API 是应用程序编程接口（Application Programming Interface）的缩写。它是一组定义了软件组件之间如何相互通信的规则和协议。可以将 API 看作是一种约定，它规定了两个软件之间如何发送请求和接收响应。
举个例子来说，假设你去餐厅吃饭。在这种情况下，你是客户（Client），而餐厅是提供服务的服务提供商（Provider）。在点菜时，你不需要去厨房自己做饭，而是通过服务员（API）向厨师（后端）发送请求，并从厨师那里获得烹饪好的菜品的响应。在这个例子中，服务员就是餐厅的 API，它提供了一个交互的接口，使你能够与厨师进行沟通，点菜和获得食物。
类似地，计算机程序之间也需要进行交流和数据共享。API 就像是一个服务员，它定义了一组规则，使得不同的软件程序能够相互通信和共享数据。通过 API，程序可以发送请求（比如获取数据、执行特定操作）并接收响应（比如返回所请求的数据或执行结果）。
总而言之，因为 API 在现代环境中非常重要，寻找 API，成功调用 API，组合 API，其实能够完成很多事。API 通常是由大厂提供，它是一种允许不同软件之间进行通信和交互的规范，提供了一种简单、标准化的方式，让你使用别人写好的功能。
我们今天的目标是：制作一个程序，让它能够调用 OpenAI 的 API，并完成一个简单的埋词。
3、开始编程
接入 API 之前，最开始的事情一定是去把目标 API 的文档贴给 GPT。像这样，我们找到 OpenAI 的官网，并找到ChatGPT 聊天的 API。
寻找文档的方法，这个就不要问 GPT 了，因为 GPT 的知识库问题，我们一定去搜索引擎找。这属于要求绝对确定性的知识，要分清楚确定性知识和可生成性的知识。
这个时候你看到的应该是这些内容。
作为小白你肯定到这一步就歇菜了，密密麻麻的代码劝退你。一般这个时候直接让浏览器给你翻译成中文，找到你想要的那个，让界面看起来是这样的（Chrome 浏览器都是自带功能），鼠标右键，翻译。
于是你的界面看起来就变成这样了。
注意到左边的菜单了吗，里面每一步都是你需要的东西，从里面找到那个你想用的 API。然后不要管右边的代码。
点击右边的复制，我知道你肯定不知道这段代码是什么意思，这个时候直接问 GPT。
注意！！！！
很多新手的倒在了这一步：基础环境搭建。而究其原因竟然只是因为没有安装成功环境。
这里教大家一个技巧，剥洋葱：深入进到主流程里面的分流程，让我们再基于第一个问题更详细地问它。
看到了么，这是一个剥洋葱的过程。GPT 也不曾知道你当前的进度和段位，所以你完全可以把它的指引贴过去，问它如何操作，甚至问它如何验证是否已经完成，它就会给出你答案。
这也正是我在直播间经常说的，逮住 GPT，一顿猛挖，问出屎来。
当我们完成分流程之后，时刻回到主流程。
我们回到主流程中，继续做 2,3,4 步：创建一个目录 project，创建一个文件 main.py，并且用一个代码工具打开它。
它的每一步，都是无比正确的回答，而这每一步里面可能都暗含更多的知识点。这些都做完了以后，最终你应该到达如下界面（我选的是 VSCode (Visual Studio Code)，这个最好用）。
如果你已经成功抵达了这里，那么恭喜，你已经一只脚迈进来了，你已经完成了所有的基础准备工作，编码前的所有准备工作。
而接下来你要做的就是不断修改代码，让它按照你的意志执行下去，进入第三阶段，让 GPT 帮助你写代码的阶段。
注意：骚操作要来了，如何让 GPT 帮助你编码。
总原则就是，告诉他你要写啥。这里我们要接 API，所以：我把官方文档整个复制了一下（这里指的是 API 的文档），然后喂给 GPT，并且要求他干活。
于是 GPT 很听话的基于 API 文档写了一段代码。
笑纳，并且复制。
它很贴心告诉我们，需要替换这两个位置，我们替换成自己的东西。那个 your-model-id，我们就用 3.5 吧，省钱，所以是 gpt-3.5-turbo。
import requests
import json
url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
}
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
print(response.json())
所以替换完的代码看起来应该是这样的。
修改完代码别忘记保存（CTRL+S）。
回到主流程（时刻不要忘记我们最开始问 GPT 的问题），让我们直接运行一下看看。
使用这个玩意，可以方便地在 VSCode 里运行，就不用去 CMD 里运行了（这个 GPT 没说，这是来自于常年的经验）。
执行代码，注意红圈里面的文件名和你创建的文件名是一致的，这样是 GPT 说的第六步。
一万个报错哈哈哈，这是正常的，写程序没报错才叫奇怪！
我们直接把整个报错信息帖给 GPT，看看它怎么说。
这里他扯了一堆有的没的，总的来说就是因为链接问题，这里必须补一个玩AIGC 相关的硬知识。
只要你调用 OpenAI 的 API，你必须走魔法，很多朋友在部署暗黑版的时候，也看到了类似的报错提示，这一切的一切都是因为我国网络环境造成的。所以按照暗黑版的方式，建立一个 start.sh 吧！
新建一个 start.sh 文件，并在文件中写入如下（这些代码的意思是，告诉它，你要使用魔法端口）。
export http_proxy=http://127.0.0.1:7890
export https_proxy=http://127.0.0.1:7890
python main.py
再次运行。
成功的调用了 OpenAI 的 API，但是它的回复看起来都是英文，让我很不爽，那就改代码，我们在预埋词中要求，一切回复必须用中文。
再次运行：
好了，到这里，我们的目的已经达到了。
记住，这些工作你只需要做一次，而一旦成功，你将走进一个新的大门：Hello world。