AI + Flask + Docker:从实际需求到完整解决方案
同事每个月需要统计学生出勤率,我看了下,90个左右的学生,表格需要手动数,太耗时间,想起自己以前学数据处理的情形,很像;再想到现在ai助手这么多,干脆试试一行代码不写看看能不能出来一个程序;一试吓一跳,真不用写一行代码,给我做规划,写代码,调试,部署,一气呵成;感觉快失业了。
下面是我跟ai聊天,完成任务后,让他做的整理总结,姑且做个记录吧。
1️⃣ AI 工具的强大之处
在这次项目中,我深刻体会到 AI(比如 ChatGPT)在实际编程任务中的高效帮助。无论是代码优化、问题排查,还是技术方案设计,AI 都能快速提供解决方案,并且随着沟通深入,能够逐步调整代码逻辑,直到最终实现完整功能。
在这次实践中,我主要使用 AI 来:
- 需求分析与功能规划
- 代码编写与优化
- 错误调试与修复
- Docker 部署方案设计
- 网络与安全问题排查
这不仅极大提升了开发效率,还让我能专注于更核心的业务逻辑,而不必陷入重复性的细节调试。
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