工作使用AI场景

某一些点使用AI帮助做一些事情还是很方便和提升效率的。每个点看起来小，但是综合起来也不少。

识别复杂数据的图

需要拿到客户现场的一些数据，超级长或者复杂，但是无法直接拷贝出来。如果一个个的字母手打，那将是地狱级别的。

所以最好的方式就是给AI识别一下了

使用DeepSeek，截取主要的部分，上传图

latex 复制代码

识别图中的内容，注意一些容易混淆的字母，比如0和O,1和l等这类的字符，不用换行

经过了一系列的思考，给出的内容经过对比，还令我惊讶的，只有两个字母错了。识别准确度还很高的。

另外还能继续对结果进一步处理，比如：

plain 复制代码

帮我这段按照成对的括号换行，以文本输出

最终输出结果还是很爽的，很清晰。还可以统计使用了哪些字段等。

发现这两天DeepSeek的能力提升了很多哦。

写一些模拟服务

需要开发一些对接别人的服务，开发完后，需要调试。因此就需要写一些简单的http服务，可以让AI生成一些python起的服务。

由于开发在内网，所以使用的是内网部署的AI服务，是使用的Ollama API

告诉ai使用python启动一个http的POST或者GET服务。
返回参数：
给AI一个Java定义的返回对象，让其生成一些模拟的JSON格式数据。

相对之前手动搞json，开发服务，还是快很多的。

进行格式化

使用最多的还是格式化json数据，由于内网开发不能使用互联网的工具。直接给AI还是很方便的。不过后来在idea上搞了个插件。

不仅格式化json，各种都行。比如上面所提到的识别图片内容的格式化。要是一个个手打不就废了。

翻译一些字段

可以当做翻译软件使用。

最大的一次用途是整理数据库表字段，可恶的是表字段都没有中文说明，一共好几千个。索性拷贝到AI，直接翻译。看效果还说的过去，无论咋样都比自己一个个找可方便太多了。

解释源码

可以帮助解读一些源码。前段时间让DeepSeek帮助解释Redisson中的Lua脚本，给出的内容是相当的好。能极大的帮助理解实现原理。

lua 复制代码

-- 1. 数据打包：将任务ID(ARGV[2])和编码值(ARGV[3])打包为二进制结构
local value = struct.pack('Bc0Lc0', 
    string.len(ARGV[2]),  -- 1字节无符号整数（ID长度）
    ARGV[2],              -- ID字符串（长度由前值决定）
    string.len(ARGV[3]),  -- 4字节无符号整数（值长度）
    ARGV[3]               -- 编码值字符串（长度由前值决定）
);

-- 2. 添加到有序集合：以超时时间(ARGV[1])为分数
redis.call('zadd', KEYS[2], ARGV[1], value);

-- 3. 推入队列尾部
redis.call('rpush', KEYS[3], value);

-- 4. 检查是否成为队列头（最早到期任务）
local v = redis.call('zrange', KEYS[2], 0, 0);  -- 获取有序集合第一个元素
if v[1] == value then 
    -- 5. 发布通知：当新任务成为最早到期任务时
    redis.call('publish', KEYS[4], ARGV[1]); 
end;

并会给出一些核心的设计思想

查找方法，提供思路

日常开发中，如果只想到思路，但是实现没有想到，就可以让AI帮助给些思路和方法。

举个栗子：

让DeepSeek给出一个Quartz定时任务中断与停止方法

欢迎补充~