如何利用GPT’s，1 天之内打造你的个性化电子书库

发布于2023年 12月 27日2023年 12月 29日作者:顺水老师

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挑战以 Python 入门级别的经验，借助AI的力量，完成个性化电子书库。

市面上电子书库管理工具

目前主流的电子书库管理工具有 Calibre、Koodo Reader 等，这些软件的优点在于功能完整，使用方便，但是也有各自的局限，比如：

本地电子书导入形成书库后，电子书将被自动拷贝，硬盘占用空间将编程原来的两倍。
大部分电子书阅读器偏重手机端，电脑上的电子书阅读器较少。

定制符合自己个性化需求的电子书库的难点

利用python或者其他熟悉的语言，想要快速定制一款适合自己个性化需求的电子书库，也并非快刀斩乱麻可以实现。对于编程小白的同学，情况可能更为复杂，先不说学习编程语言所花费的时间，即便光是研发、调试、修改的时间，没2~3周估计完不成。像顺水老师这种上班族，更加没有整块的时间用于代码编码，所花费的时间会更长。

AI时代下，如何将打造效率提升10倍？

条条道路通罗马，找到最快那一条。

先看顺水老师花费一天（8小时）时间完成的效果。

怎么做

以下几点是关键：

找到帮手
厘清需求
用对方法

找到帮手：GPT’s

使用 OpenAI 的 GPT’s 这个强大的工具，至于如何创建 GPT‘s 这个工具，几个步骤就可以完成，介绍的文章有很多。

国内的文心一言，星火大模型是否也可以呢？关于这部分请查看顺水老师的另外一篇文章，专门针对这部分内容进行讨论，此处不再赘述。

明确分工：我和AI各自做什么

按照项目管理的思路，首先得有骨干团队以及明确团队分工。这次，我和 GPT’s 组成一个小的研发团队。首先明确彼此的分工。

GPT’s 的角色：骨干软件工程师，UI设计师
我的角色：需求人员，新人程序员，半个产品经理，项目经理，测试人员

为什么是半个产品经理，后文中会提及，结合具体实例，体验会更深。

厘清需求：确定需求优先级

罗马不是一天建成的，微信也一样。

对需要的功能进行梳理，优先级高的功能先做，优先级低的后做。
必需的功能先做，优化功能后做。
按照这个思路，整理电子书项目的功能优先级一览表。

用对方法：找到推进方法

我们使用 PDCA 的方式来推进项目。PDCA 是一个管理和持续改进的方法论，它代表着四个关键步骤：Plan（计划）、Do（执行）、Check（检查）和 Act（行动）。这个方法论被广泛应用于各种组织和领域，用于解决问题、改进流程和实现持续的质量管理。我们用这个方法论来推进这个项目的迭代实现。

P：Plan ，设计问题

D：Do，对 GPT‘s 进行提问，并获取回答

C：Check，检查得到的回答，是否是我想要的答案（说明、功能或代码）

这里的检查包含两种动作：
- 检查 GPT’s 的理解是否正确，还是我们需要提供更多的信息帮助他更好的回答。
- 检查 GPT’s 生成的功能，是否如我们所描述的那样，运行正常且满足需求。

A：Action，对结果进行处理（调优）或是总结经验，开启下一个循环。

Plan：如何设计问题。

这里的难点在于，如何设计对的问题。

问对问题的方法在于结构化思维：从框架到局部、从主干到细节的方法进行。

例如：首先要问的第一个问题是，描述项目背景，让 GPT’s 明白我大概要做什么，让它去思考它需要什么样的信息，才能更好的帮助我完成这个项目。虽然我们最终要的是一个产品，但首先我希望知道，如何才能获得这个产品，而不是一上来就提产品需求，例如：

问题1：（描述项目背景）

我需要研发一个给电脑上的电子书分类的软件，电子书籍都存放在我的 windows 电脑中的文件夹里面，我需要给电子书进行分类，但是由于电子书数量庞大，用文件夹的方式进行管理不方便进行分类，所以有了这个研发电子书分类软件的需求，请协助我完成

GPT’s 回答：

要开发一个用于分类电子书的Windows桌面应用程序，我们可以使用Python语言。这个程序将能够帮助你管理大量的电子书籍，使其分类更加高效和直观。下面是开发这个应用的大致步骤：

1. 环境准备和技术选型

Python版本：选择一个适合的 Python 版本，如 Python 3.7 或更高版本。

图形界面库：使用例如Tkinter或PyQt5这样的库来构建用户界面。

电子书格式处理：如果需要处理特定的电子书格式（如EPUB，PDF），可能需要使用相应的库，例如PyPDF2（处理PDF文件）或EbookLib（处理EPUB文件）。

2. 需求分析

分类方式：决定是按照书名、作者、出版年份、类型等属性分类。

界面需求：设计一个直观、易用的界面，包括书籍列表、分类选项和书籍预览等。

书籍信息读取：程序需要能够读取电子书的元数据，如标题、作者等。3. 设计应用程序结构

主界面：显示书籍列表和分类选项。

书籍扫描器：扫描指定目录中的电子书并读取其信息。

分类系统：允许用户创建分类，并将书籍归入相应类别。

预览功能：可选，如果希望在应用中直接预览电子书。

4. 编码

界面设计：使用Tkinter或PyQt5编写界面代码。

书籍扫描与分类：编写扫描电子书并根据元数据或用户输入进行分类的逻辑。

数据存储：考虑如何存储书籍信息和用户分类，可以使用简单的文件系统或者轻量级数据库，如SQLite。

5. 测试和优化

功能测试：确保所有功能按预期工作，如书籍扫描、分类功能等。

用户体验优化：根据测试结果调整用户界面和交互流程，确保应用易于使用。

6. 打包和部署

使用如PyInstaller等工具将你的应用打包成可执行文件，方便在Windows上部署和运行。

同时它给出了一个简单的代码框架

此时我们就知道了整个项目的推进流程。

Do：获取回答。

这里比较简单，就像和人一起交流一样，提出问题，他就会回答。

Check：如何做检查

梳理得到的回答，得到有价值的信息，忽略无效的信息。

这里还是以回答1为例，GPT‘s 给出了项目的推进流程和项目框架代码，从这些信息中，梳理出对我们有价值的信息：

整个项目的推进流程，这很重要，但是我们要在这个基础上进行优化，具体怎么优化，这就是下一步 Action 的内容。
一个简单的框架代码。但这是无效信息，因为按照整个项目推进的流程，目前我们还处于环境准备和技术选型阶段，并不是“设计应用结构”或者“编码”阶段，因此，虽然他给出这段代码，但对于还没有掌握到足够的信息，就给出的回答，对我们来说是无用的。

另外，我们的角色是产品经理，我们希望的是 GPT‘s 顺着我们的思路来推进项目，由我们这个产品经理来主导项目推进的节奏。

Action：如何做处理

就是将有用的价值的信息沉淀，变成项目的一个组成部分，并记录结果，开启下一个循环。

以上一个步骤得到的检查结果为例，重点梳理流程部分，我和 GPT‘s 已经有了分工，“设计应用结构”或者“编码”都应该主要是骨干软件工程师的事情，这部分是由 GPT‘s 来完成的，所以这部分我合并成一个“设计及编码”过程，我来辅助“骨干软件工程师”，设计的总体思路可以由我来出，但是具体细节交给“软件工程师”，我们并不希望连一个按钮摆在哪里的这种基础问题，一开始都由我们来思考（为何是半个产品经理）。

最后我们得到最终的项目流程是：

环境准备和技术选型（ GPT‘s ->我）
需求分析（我-> GPT‘s）
设计及编码（GPT‘s）
测试和优化（我）
打包及部署（ GPT‘s ->我）

举一个例子

由于流程过程很长，整个对话过程不在文章中展示，第一和第二个步骤相对也较为简单，开启多轮 PDCA 循环，将需求告诉 GPT‘s，再根据 GPT‘s 的回答，筛选出其中正确的信息并告知GPT保留这些信息，再询问 GPT‘s 如何按步骤安装编程环境即可。文本重点对第三部分“设计及编码”，也就是整个项目的核心进行举例。

这时我们已经完成了需求分析和环境搭建。

Plan：设计问题。

此时提出的问题，也不是告诉我代码怎么写，而是接下来我需要干什么。

问题n：

好的，需求差不多就是这些，请告诉我接下来应该怎么做，我的电脑上已经安装了python3.9 , tkinter，以及sqlite、pycharm这些编程所需要的软件了。

Do：获取回答

Check：检查

GPT’s 回复的内容非常多。

首先，按照我们提问的方针，从整体到局部，这次ChatGPT回复的内容全面而重要，都是我们所需要的，因此这一个 PDCA 循环中，我们先检查“第1步，设置项目结构”。

项目结构的划分对于每一个项目而言都非常重要，如果不太了解每个文件夹的含义，可以开启多个 PDCA 循环，让 GPT‘s 逐渐帮我们解释每个文件夹及每个文件所承担的任务。

根据我个人经验，我认为可以保留项目结构，其中 db_manager.py 和 main_window.py 这两个文件是核心文件，应该需要首先创建出来，其余文件，按需进行创建。

其次，步骤3和步骤4，只是一个代码框架，并不是代码的内容，因此可以看出它没有给出正确答案，直接忽略。

然后，步骤5~步骤8，都是提示，简单过一遍，待电子书主要功能实现后，再进行优化。
这里需要注意的是步骤8，开发建议和学习资源，建议开发的同时进行测试，避免出现大量 Bug。

Action：做处理

按照项目结构创建各个文件夹
创建 db_manager.py 和 main_window.py 文件

再举一个例子

Plan：设计问题

完成前两个步骤，让 GPT‘s 从第三个步骤给我们详细说明。

好的，前两步我都已经完成了，请从第3步开始，逐步告诉我代码和进行解释，目前我已经创建了database/db_manager.py文件