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标题: DeepSeek造核,ChatGPT封装,Qoder封神,Gemini 执笔:我如何指挥AI军团“束缚”客服消费力? [打印本页]

作者: IMeYQk 时间: 7 天前
标题: DeepSeek造核,ChatGPT封装,Qoder封神,Gemini 执笔:我如何指挥AI军团“束缚”客服消费力?
大家好，我是 [若依框架教程]。

明天是2026年日更应战的第 2 天。

01 场景：回绝做“人肉复读机”，让服务回归价值

你能否有过这样的时辰？

作为一名客服或运营人员，每天面对 99+ 的用户弹窗，回答的永远是那几个车轱辘话：“怎样退款？”、“发货了吗？”、“为什么连不上网？”。

你感觉本人不像个人，更像是一个只会 Ctrl+C 和 Ctrl+V 的“人肉复读机”。

更让人头秃的是，公司为了沉淀阅历，还要求你：“把这些成绩记录上去，整理成 Excel，填写处理方案，我们要建立企业知识库。”

一边是处理不完的琐碎咨询，一边是繁琐单调的文档录入。这种低效、高强度的机械休息，正在耗费人的精神，掩盖了服务本来应有的温度。

当时，我就冒出了一个想法：

在这个 AI 时代，能不能把这些反复的、单调的“脏活累活”交给 AI？

假如能让 AI 自动读取成千上万条历史聊天记录，自动分析用户意图，自动提取“成绩-方案”对，直接生成高质量的知识库，那么：简单的咨询，AI 可以秒回，精准处理；人类客服，可以从机械休息中束缚出来，去处理那些真正复杂的、需求心情安抚和专业判别的高价值成绩。

为了验证这个想法，我指挥 DeepSeek、ChatGPT、Qoder 和 Gemini 组建了一支“全自动开发军团”。

面对 2000 多个格式混乱的客服日志文件，我们只用了一个下午，就完成了从数据清洗到知识库构建的全过程。

02 第一棒：DeepSeek —— 硬核的“逻辑架构师”

面对杂乱的历史数据（Excel/CSV/TXT），第一步也是最难的一步：如何从混乱的对话中提取出结构化的Json ？

我把这个需求投喂给 DeepSeek。它的表现非常“深沉”且硬核，真正完成了从“自然言语”到“技术代码”的跃迁。

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🤖 战报：它没有给我讲空话，一口吻写了几百行 Python 代码，用“正则表达式（Regex）”直接生成了核心处理方法，用他几乎完成了 90% 的核心逻辑，把我的想法变成了实真实在的代码地基。

虽然它写的正则在面对极端脏数据时略显理想化，但“骨架”是非常扎实的。

03 第二棒：ChatGPT —— 极致体验的“产品经理”

核心逻辑有了，但怎样跑起来？我把 DeepSeek 的代码扔给 ChatGPT，让它帮我搞定工程化。

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这时分，ChatGPT 展现了它可怕的“产品交付思想””。它似乎知道我是为了给小白用，或者为了方便疾速部署，它试图把“代码”封装成“软件”，让技术细节透明化：

🤖 战报：一键环境搭建：它生成了 requirements.txt 和 run.bat等多个文件，让我只需求双击就能运转，完全不需求懂命令行。让我震惊的是，它甚至自动建议直接生成一个可执行的紧缩包链接给我下载（虽然最后他告诉我他无法直接生成可执行紧缩包的链接，但是这一定是将来的趋向）。

虽然它生成的途径辨认代码在我的本地电脑上有些“水土不服”（出现途径 Bug），但它的交互设计满分。

04 第三棒：Qoder —— 全场封神的“技术合伙人”

重头戏来了。

DeepSeek 的正则有破绽，ChatGPT 的途径有 Bug，项目在本地跑不通。这时分，集成在 IDE 里的 Qoder 上场了。它，是当之无愧的 MVP。

它不只仅是个修 Bug 的工具，它表现得像一个这就坐在我身边的高级技术专家。

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🤖 战报（封神时辰）：

* Context Aware Debug（上下文感知修复）：我不需求把报错复制粘贴，它直接读取我的本地日志，一眼看穿了 ChatGPT 写错的途径拼接成绩，一行代码修复，跑通了 2000 个文件的遍历。

* 逻辑重构与兜底：针对 DeepSeek 正则漏掉的边缘数据，Qoder 结合我本地的 Excel 样本，微调了核心正则逻辑。

* 自动提案（最强点）：在帮我跑测试脚本时，Qoder 并没无机械执行。它自动发现清洗后的数据里短少了 answer_count（回答数量）这个关键目的，并向我发起提案：“检测到数据中短少统计维度，建议更新加强器逻辑以保留 answer_count，这对后续分析很重要。”得到确认后，它自动重写代码并验证。

这种“带脑子工作”、自动发现人类盲区的才能，才是 AI 协作的将来。

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05 第四棒：Gemini —— 最后的“技术布道师”

项目跑通，数据清洗终了。最后，我把整个过程的截图、代码片段扔给了 Gemini。

🤖 战报：你如今看到的这篇文章，就是 Gemini 帮我梳理的。它读懂了 DeepSeek 的架构，惊叹于 ChatGPT 的封装，记录了 Qoder 的神操作，帮我把这次技术实际沉淀了上去，他还把大家都夸了一个遍，是当之无愧的“高情商”AI。

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06 总结：AI 协作的终极外形

这次实战让我看清了不同 AI 的“最佳生态位”：DeepSeek 担任设计蓝图，ChatGPT 担任产品呈现，Qoder 担任工程完成，Gemini 担任阐明归档，共同构成一个高效的“虚拟团队”。

07 下一步：从“清洗数据”到“垂直范畴专家”

指挥 AI 军团清洗这 2000 多个文件，只是束缚消费力的第一步。

我的目的非常明白：基于这些清洗好的真实问答数据，构建一个真正可用的、懂业务的“企业知识库 AI”。

目前数据曾经 Ready。接上去，我将进入深水区：

* 模型微调 (Fine-tuning)：训练一个懂我们行业“黑话”的专属模型。

* RAG 搭建：配合向量数据库，处理模型幻觉成绩。

🚧 正在调研的神器...

目前我正在研讨 Dify、FastGPT 这样的编排平台，以及 LLaMA Factory 这样的微调工具。

不知道大家在“知识库落地”或“公有模型训练”方面，有没有什么压箱底的工具引荐？

我会持续更新这个项目的停顿。假如你也对"用 AI 束缚消费力"感兴味，欢迎在评论区留言交流，我们一同把这个 Pipeline 跑通！

(本文由 DeepSeek 提供逻辑，ChatGPT 搭建框架，Qoder 修复润饰，Gemini 执笔撰写，人类最后点赞)

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