用Codex写Python脚本批量处理图片,速战速决准时下班
今天下午17点多的时候，同事微信说要帮忙整理270台车辆资料，然后今晚提供给客户。收到压缩包解压之后发现每一台车辆单独一个文件夹，里面有七八个图片文档，整理的要求是将这些图片中的3张行驶证还有2张绿本进行合并后再以车牌加后缀重命名，瞬时心中一凉，我想准时下班……有事情还是要做的，随即打开几个文件夹找一下规律，看能不能进行批量处理了——图片文件名称都是以扫描时间为流水的方式作为命名，根本没有规律可言，所以这条路走不通。想起之前整理扫描件的时候，有注意到一个情况：如果是画面内容越多的话，文件越大。如果是内容越少的话，相对文件越小。顺着这个规律，大概查看了十个文件夹左右，发现它们按大小降序排序之后，都是有规律的：每个文件夹数量可能是不一样，有些文件夹它可能是7个文件，有些是8个文件等等，但它统一都是第一第二张为绿本照片。然后倒数第二、第三、第四张为行驶证的照片。所以按照这个逻辑，我就让 Codex 帮忙写个 Python 的脚本。不到一分钟之后，脚本就已经完成。当我运行脚本，以为大功告成的时候，发现行驶证并没有按倒数第二、第三、第四张去合并，我就郁闷了，Codex今天变得笨了吗？只能直接去反问，它是按怎样的逻辑去执行的？发现原来是行驶证那里提示词表达不清被误解了，花1分钟让Codex修改，花1分钟执行脚本，花2分钟抽查10台车辆图片没问题，接着让值班同事快速检查一遍。能解决问题不用我加班的AI才是好AI，喝一口水瞄一眼电脑屏幕右下角，下班，去附近公园慢跑一公里～如果你也在摸索，希望我们都能慢慢找到更适合自己的，欢迎一起交流。
