订购 Claude AI 的第二天 它独自完成 文字转语音 flask应用

图二里,删除几个无关的 chats

全程我做的工作:向 AI 提要求,copy / paste 代码,在venv验证运行,向 AI 反馈,总共用了3个 chats.(图中的只有一个 Chat, 删掉的另外两个: Python 库安装排错用的,docker 部署时遇到各自问题 chat )

曾经废弃的项目:text2speech

目录结构

复制代码
your_project/
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── routes.py
│   ├── models.py
│   └── utils.py
├── static/
│   ├── audio/        # 音频文件目录
│   ├── css/
│   │   └── styles.css
│   └── js/
│       └── app.js
├── uploads/          # 上传文件临时目录
├── logs/            # 日志目录
├── templates/
│   └── index.html
├── config.py
├── requirements.txt
└── run.py

程序界面

程序功能, 贴文字或导入文件,使用 Microsoft Edge TTS 生成语音。对, 选择声音、语速调节,声音下载,是 AI 自己带来的。页面风格,我也没有干预。全程只对功能要求。

时间 3/4 是花费这两个部分:等 python ,等库下载,因为 utilis 在 3.10 以后没有了,numpy 在安装时总在报错,解决它们只能用 Py3.9 在 venv 上跑,venv 达到 4.3GB+。另一个浪费时间是在 NAS 上部署,torch 库也来作妖... 中间还有段时间,网速超时,中断了... 又一个小时过去了。

把粘贴、调试、等待(flask 启动,等 AI 回复) 时间算一起,其实很少,或者说真不多,可能不到 1/4。

总结

Chatgpt 付费有 2 年,很香,省吃俭用也要续。用它来获得答案,读、写文章,还有对历史真相的发掘。

半年前开始学 Python,上一次写类似 code 还是 #sh shell script,之后看完 TCP/IP v4 就去做 IT 。现在 AI 火,开始学 Python,对代码不明白的地方问它,检查作业代码时它会给出修改,以及建议。

Claude AI 几天前又引起我的注意是看了某个"讨论",里面有几个人在争吵,有一位说它的代码生成能力远超过 Chatgpt-o1 preview,GPT的 Cavans 也是学的Claude。o1 我用过的,拿它来改善 P3 代码,对前端影响很大,自此之后的前端都用上了style code,后面的项目(时间上的)文件程序也由 2 个文件,变成了 至少有 3 个(app.py index.html script.js styles.css)。

10月23日,我把同样的 P3 代码 drop into Claude AI ,它变成了这样的目录结构:

复制代码
0.Practice/
├── app/
│   ├── routes/
│   │   └── monitor.py
│   ├── templates/
│   │   ├── components/
│   │   │   └── advanced_settings.html
│   │   └── index.html
│   ├── pycache/
│   ├── auth.py
│   ├── database.py
│   ├── logging_config.py
│   ├── models.py
│   ├── monitoring.py
│   └── init.py
├── logs/
├── migrations/
│   └── env.py
├── subtitle/
├── Dockerfile
├── requirements.txt
├── routes.py
├── run.py
├── start.sh
└── Subtitle Generator Project Structure.txt

以前的

复制代码
3.video2subtitle/
├── static/
│   └── script.js (4,751 bytes)
├── subtitle/
│   └── (空目录)
├── templates/
│   └── index.html (10,367 bytes)
├── app.py
├── app.py-Whisper.py
├── dockerfile
├── Readme.txt
└── requirements.txt

Claudi AI 不只是识别了代码内容,还理解了用途。它不仅改变结构,增加功能,在代码的逻辑变化后,已经不识它了,竟然还能运行!这么看,我给代码那都是多于啊!

于是,我把废弃的项目,交给它去完成:

它做出了...

还可以在 Docker上 运行

细心的可以看到:NAS 上的没有文件上传功能。在昨天写这文章时的截图,已经支持 文件导入。

有个错觉,我学 Python 就是为了能看懂 AI 做的程序,挑刺儿。

因为,代码没有我的贡献,您用 Claudi AI 可能会做出更好的内容。没脸上传 Code Files.

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