AI提效实例-借助AI高效生成Markdown格式的超链接

我在学习谷粒商城的过程中，每集都写一篇博客笔记，为了方便查找，把所有博客都汇总到一起谷粒商城笔记汇总，如下。

现在一共有142篇笔记。

之前每发表一篇就把地址记录下来，虽然麻烦，还可忍受。

后来有点懈怠，写了10篇、20篇才记录，这时就很头疼了，要把每一篇打开，然后copy标题和url，按markdown格式编写链接，还要修改序号，看起来简单，重复的操作非常消耗耐心，且没有价值。

后面我想到了一个办法，F12打开CSDN内容管理界面控制台，把接口返回的文章列表信息复制到通义千问或者Kimi，让AI给我生成链接，效率就高多了。

提示词如下。

从后往前遍历文件中的数组，提取每一项中的articleId和title，按照如下模板"""[{index}，{title}](https://blog.csdn.net/epitomizelu/article/details/{articleId})"""，index从109开始，每次加1。

结果前面不要加序号，也不要用双引号包裹。

AI生成的结果非常完美，就是我想要的结果。

痛点分析

假设我们要整理一系列技术文章的链接列表，通常的做法是打开每篇文章，复制标题和链接，然后手动按照Markdown格式编辑好每一条记录。这个过程看似简单，但当文章数量较多时，这项任务就变得非常繁琐。此外，手动操作还容易出现遗漏或格式不一致的问题。

解决方案

为了解决这个问题，我们可以利用AI工具来自动化这部分工作。在这里，我将展示如何使用通义千问来快速生成Markdown格式的文章链接列表。

使用步骤

1. 准备数据：首先，我们需要准备好要整理的数据，这些数据可以是来自于数据库导出、API接口获取或其他方式收集的一系列文章信息。

2. 构建指令：接下来，根据我们的需求构建指令。在这个例子中，我们需要让AI从后往前遍历数据，并按指定的Markdown格式输出链接列表。这里的关键在于指定模板格式，确保AI能够理解并正确地应用它。

3. 调用AI工具：使用通义千问，发送指令并附带数据文件，等待AI处理并返回结果。

4. 接收结果：AI会根据给定的指令处理数据，并返回按照Markdown格式组织好的链接列表。

实例演示

假设我们有一份包含多篇文章的数据文件，文件中每条记录包括articleId和title两个字段。我们的目标是从后往前遍历文件中的数组，提取每一项中的articleId和title，并按照以下Markdown格式输出：

[index, title](https://blog.csdn.net/epitomizelu/article/details/articleId)

其中index从109开始递增，每次加1。

下面是具体的指令：

从后往前遍历文件中的数组，提取每一项中的articleId和title，按照如下模板"""[{index}，{title}](https://blog.csdn.net/epitomizelu/article/details/{articleId})"""，index从109开始，每次加1。

结果前面不要加序号，也不要用双引号包裹。

通过调用通义千问并传递上述指令和数据文件，我们可以得到如下格式化的链接列表：

[109，谷粒商城实战笔记-利用大模型工具将DSL转换为Elasticsearch High-Level Client Java代码](https://blog.csdn.net/epitomizelu/article/details/140906140)
[110，谷粒商城实战笔记-128-商城业务-商品上架-sku在es中存储模型分析-关键](https://blog.csdn.net/epitomizelu/article/details/140917007)
...
[127，谷粒商城实战笔记-152-缓存-缓存使用-整合Redis](https://blog.csdn.net/epitomizelu/article/details/141019308)

总结

通过使用通义千问这样的AI工具，我们可以极大地提高工作效率，减少重复劳动，确保文档格式的一致性和准确性。这种方式特别适合处理大量的数据整理工作，不仅节省了时间，还能避免人为错误，让我们的工作更加高效和专业。