使用ChatGPT創建Makefile構建系統：使用Make運行Docker

芯語芯愿（知乎/紛傳/CSDN/）；小石頭的芯語芯愿（微信公眾號）

開發高效現代的構建系統對于滿足開發周期需求至關重要。原先，嵌入式開發者一貫依靠集成構建系統，這些系統使用的是供應商提供的集成開發環境（如Eclipse）。遺憾的是，這些工具隱藏了許多重要細節，一旦與Docker和CI/CD解決方案這樣的現代流程集成，就難免捉襟見肘。

在上一篇《使用ChatGPT創建Makefile構建系統：使用Docker開始入門》中，我們開發了一個自定義的構建系統，創建了一個Docker容器。我們沒有按照傳統方式來創建Dockerfile。而是改用人工智能工具ChatGPT來替我們做了這個系統！

在本文中，我們將繼續此工作，使用ChatGPT創建一個初級Makefile，它可以讓我們構建和加載Docker容器。

定義初始需求

在直接輸入ChatGPT提示之前，你應該停下來思考一下究竟想要這個工具做什么。眼下，你已經有了上一篇文章中的Dockerfile，但你想要創建一個Makefile用于：

1. 構建容器
2. 運行容器

這可能已經足以讓AI自由運行，但我傾向于對輸出保留更多控制權。例如，我想把什么Make 配方與“構建”和“運行”關聯呢?每個人都有自己的命名約定，但就這項練習而言，我想告訴AI創建以下配方：

1. docker_image用來構建容器
2. docker_run用來運行容器

只要你對Docker有所了解，就知道還必須給鏡像和容器提供名稱。我使用的名稱是beningo/cpp-dev。(啊！CPP當然代表C++咯，但我們可是嵌入式開發者！誒錯，我們搭建的鏡像將允許我們為C/C++編譯嵌入式代碼！)

生成Makefile，動手！

有了基本要求，現在該給 Makefile 初步構思一個提示了。我喜歡先給工具提供一些上下文。所以，我第一個提示只是一個簡單的句子：

“這是我為構建嵌入式軟件而創建的Dockerfile，暫時不要對此采取任何行動：”

除了這句提示，我還會粘貼從上一篇文章生成的Dockerfile。我刪除了文本，保持可讀性，也便于管理。

只要你按部就班跟著做，就會發現ChatGPT不可控制地分析這個Dockerfile。你可以忽略它。想想看這類工具是收費的，而且是按照生成文本量（令牌數）來收費的，所以它會提供如此詳細的響應。

上下文設置好后，我們現在就可以要求它按照我們的要求進行操作了：

現在讓我們嘗試運行這個Makefile并看看會發生什么。

?

ChatGPT 生成的響應如下：

還不賴！我們來試試運行這個makefile，看看會發生什么。

使用Make構建Docker鏡像

如果你熟悉運行Makefile，就會知道運行這些命令非常簡單。但你需要先構建鏡像，然后才能運行鏡像。所以，在終端中運行以下命令：

你會看到這樣就會運行Docker，并使用你的Dockerfile來創建容器。我假設你已經把Dockerfile和Makefile放置在同一個目錄下。如果沒有，那么你可能會遇到一些make錯誤。沒關系，只要把它們放在同一個目錄里再試一次即可。(注意：我也假設你如果是嘗試跟著我進行操作的話，那么你應該已經安裝了Docker Desktop！)

你會看到Docker會運行并開始構建容器。輸出可能會很詳細，所以我不會在這里展示。但是，我會展示在已經構建好的鏡像上運行此命令的結果。如下所示：

如你所見，下載工具和配置鏡像總共用了約11個步驟。仔細看，你會發現它構建速度真快！因為我之前運行過這條命令，docker_image什么也不用做。而在你的機器上，可能需要5-10分鐘才能完全運行這條命令。

使用Make運行Docker鏡像

現在你有了一個鏡像，可以通過輸入以下命令運行這個鏡像：

執行此操作時，你可能會看到如下提示：

恭喜！你現在正在運行自己的Docker容器，您還可以構建代碼，并使用鏡像構建中包含的工具。但可能你還沒注意到，這里有一個問題！

如果你將main.c文件放入項目目錄中，并在終端中輸入ls，你會發現看不到自己的代碼！代碼都看不到，該怎么使用Docker容器構建代碼呢?你需要對docker_run 配方做些修改！

返回ChatGPT進行修復

是時候編一條新的提示來修復的問題了。我已經知道問題與docker_run不含-v privilege選項有關。在我自己的Makefile中，我使用的方法如下：

來看看ChatGPT根據新的提示是否能給出類似的解決方案：

結果類似但有些不同：

盡管相似，但有些許差異。首先，我使用了$(PWD)，不是$(shell pwd)。兩者有什么區別呢?我詢問ChatGPT時，得到以下回復：

?

嗯。我說實話。我更喜歡使用shell，這種方法更明確。雖然$(PWD)有效，我以前用的時候也從未遇到過問題，但使用shell能避免路徑變量問題，所以這種方法更理想。(我也不會無條件地接受此結論，而是通過另一個信息來源進行核對)。

我的bash和ChatGPT的/bin/bash之間的差異也類似。只是我的方法更明確，出問題的可能性更低。

通過這些調整后，如果你現在運行：

然后執行ls命令，就會發現，你能訪問本地源碼了。注意：我們現在把容器的訪問權限交給了本地內核。這樣做會帶來安全性問題。這對于Web或云開發者可能不是個好辦法。對于我們這些嵌入式開發人員，僅用來構建代碼可能沒有問題，但你該仔細考量其中風險。

結論

你現在有機會能看到ChatGPT生成Dockerfile，并生成一個簡單的makefile用來運行它。這個工具產生的輸出并不完美，但通過謹慎審查和測試，并提供一些反饋，就可以獲得令人激動的結果。我希望你能明白，你不能簡單地對AI工具視而不見，這些工具在嵌入式軟件開發中已經有了一席之地。

下次，我們將在目錄中放置一些源代碼示例，使用ChatGPT給makefile添加更多功能。用不了多久，我們將擁有一個完全現代化的構建系統，能夠顯著改善嵌入式軟件開發方式。