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在文章里，作者分享了自己做這個項目的原因和整個過程。大模型的能力已經足夠幫助我們完成不少工作，而這些經驗，希望能給大家帶來不少啟發。

其實做到現在這個程度，我的這個項目已經算是做完了，目前只剩下上傳的問題。上傳因為又要搞定服務器還要搞定域名，復雜程度有點超過我的預期了，所以就到這開始做復盤。

其實做這個項目的最開始就是覺得自己沒啥事干，而且之前也想過要做類似的東西，所以一時興起開始做這個東西。因為知道GPT可以幫忙寫代碼，所以從一開始我就將GPT看做了我整個項目最重要的伙伴，在使用的時候它也米有辜負我的期望。

項目最開始的時候，我按照自己對于這個項目大概的范圍進行了判斷，而且列舉了幾個我可能涉及到的會對自己有阻礙的項目，將復雜任務拆分之后，得到幾個問題：

1. 數據來源
2. 技術實現
3. 上線配置

然后針對以上幾個問題，開始對互聯網資源進行檢索。

檢索的時候其實也嘗試了chatgpt和copliot的搜索，感覺chatgpt雖然能給結果，但是因為給的結果不夠我進行篩選，也有可能是我prompt給的比較簡單所以它沒有達到我預期的效果，而copliot的表現則是非常的糟糕，無法依據上下文反饋，查詢的時候以生成邏輯為重而忽視了本身是作為搜索引擎的助理存在的本質，導致在查詢的時候一點作用都滅有。

我自己在通過互聯網搜索找到了對應數據（bing，csdn）之后，就遇到了需要對大文件縮減體積以及對數據庫進行清洗整合的任務，對于這些任務，通過GPT來寫python其實體驗還是很不錯的，GPT對于數據庫的理解很全，只要把字段名稱、文件路徑等等正確的給與GPT，它可以很快而且很準確的生成你需要的代碼來幫你處理對應數據。不僅可以縮減體積，還可以把多個文件整合。

而對我自己來說，在整合多個文件的時候其實最主要還是要記得把文件內的字段進行重命名，要按照一個標準去寫字段名稱，要不然就會碰到字段錯誤啊，大小寫識別不出來啊之類的問題。還有就是最好能夠整合出來一個數據處理的SOP，做這個項目主要就是做數據處理去了。

數據處理結束，就是整個頁面和功能的建設，其實這一步就相對來說簡單了，只要和GPT說明清楚要實現什么，它很快就搞定了，甚至可以幫我做基礎的設計，只要和它說明風格，它就可以按照要求生成一個簡單的可以使用的網頁。然后因為做的時候可以看到數據，也就可以進一步對數據進行篩選，所以多做了幾個篩選功能，對于我來說應該是足夠了，不過感覺應該還有什么可以做的事情，只是我暫時還沒有想到。

說到最后，也算是自己從0到1完成了一個小項目，這個小工具之后給佛哥來上線之后，可能會做一些維護，但是應該也不多。我在想要不要把之前的做點啥的數據庫也整理一下，看看能不能有機會學一下python在互聯網里面爬一下有些什么能做的事情做個簡單數據庫出來然后也支持掉。

總的來說，GPT的存在真的在一定程度上對產品經理來說是個福報，想要做一點小功能，完全不用學習代碼，可以用自然語言表達自己的需求然后GPT就會幫你完成你想要的代碼，真的還挺爽的。