Как использовать GPT при разработке под CMS

Попросил Чат-GPT проанализировать код и рассказать об архитектуре. К сожалению он даже не увидел ссылку в подвале, но после явного тыкания носом согласился что ссылка есть и мы начали анализ. Вот что вышло:

Человек:
Теперь ты ее знаешь. Можешь изучить исходный код?

GPT:
Я не могу напрямую скачать и изучить исходный код, но ты можешь загрузить его сам с официального сайта, а затем прислать мне файлы или интересующие тебя фрагменты кода. Тогда я смогу их проанализировать и помочь с разработкой модулей или пониманием архитектуры Coffee CMS. 🚀

Человек:
Вот ядро
... скопировал сюда код файла .cms/index.php
что ты можешь сказать об архитектуре?

GPT:
Архитектура Coffee CMS довольно минималистична и построена вокруг системы хуков, которые управляют потоком выполнения. Основные моменты:

1. Глобальный массив $cms
   • Используется для хранения конфигурации, маршрутов, хуков, статуса запроса и других данных.
2. Хуки как механизм обработки
   • Определены 6 начальных хуков (query, template, echo, write, admin, api, cron).
   • Последовательность выполнения задаётся в $cms["hooks"].
   • Модули могут добавлять свои функции в эти хуки, что делает CMS гибкой.
3. Загрузка конфигурации и модулей
   • Загружается config.php, если он есть.
   • Подключаются файлы с функциями (*.fn.php).
   • Затем загружаются файлы модулей (mod/*.mod.php).
   • Также могут загружаться модули, специфичные для шаблона.
4. Маршрутизация
   • Все маршруты хранятся в $cms["urls"].
   • Они сортируются, чтобы более длинные пути обрабатывались раньше коротких.
   • Выполняется поиск соответствия `preg_match`, и если совпадение найдено, устанавливается нужный хук.
5. Основной цикл выполнения
   • Пока есть активный хук, вызывается do_hook($cms["hook"]), после чего хук заменяется следующим в цепочке.
6. Отладка и логирование
   • При включённом debug записывает данные в debug.log.php.
   • Есть закомментированные строки для логирования производительности (perf.log).

Вывод
Coffee CMS следует классической модульной архитектуре с хуками и простым маршрутизатором. Это делает её лёгкой и расширяемой, но также накладывает ограничения, так как вся логика проходит через массив `$cms`, что может затруднить дебаггинг и внесение изменений.

Человеческий вывод
Вполне можно использовать GPT для анализа кода Coffee CMS и просить его подсказать как делать модули. Тем более что код модулей специально сделан в "детском стиле" чтобы быть понятным большему количеству кодеров.