1分钟生成BAT清理脚本原型:快马平台体验

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
快速生成一个BAT脚本原型,功能需求:1.基本文件清理功能 2.支持指定目录和文件类型 3.简单的日期过滤 4.输出基本执行结果 5.可扩展的代码结构。要求代码简洁但完整,保留明显的扩展接口,注释标记出可定制部分,生成后可直接测试运行。
  1. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近工作中经常需要清理测试环境的临时文件,手动操作费时费力,于是想写个BAT脚本自动化处理。作为非专业开发者,我尝试用InsCode(快马)平台的AI辅助功能快速生成原型,整个过程出乎意料地顺畅。

一、需求梳理与平台选择

我的核心需求其实很明确:

  1. 基础文件清理功能(删除指定类型文件)
  2. 可自定义扫描目录和文件扩展名
  3. 按最后修改日期过滤旧文件
  4. 显示操作日志便于追踪
  5. 保留后期添加日志记录、异常处理等扩展空间

传统方式需要查命令语法、反复调试,而在快马平台只需用自然语言描述需求,AI会自动生成可运行的BAT脚本框架。

二、原型生成关键步骤

  1. 输入需求描述 在平台对话框直接写明:"生成可清理指定目录下特定类型文件的BAT脚本,支持按日期过滤,要求有执行结果输出和扩展接口"

  2. 获取初始代码 平台生成的脚本包含以下核心模块:

  3. 使用set命令定义目标目录和文件扩展名的变量
  4. 通过forfiles命令实现日期过滤(如删除7天前的.log文件)
  5. del命令执行删除操作
  6. 输出已删除文件计数和错误统计

  7. 快速测试验证 直接在平台编辑器运行测试,发现两处优化:

  8. 添加了/s参数实现子目录递归扫描
  9. 增加了if exist目录校验避免路径错误

  10. 标记扩展接口 脚本中特别用::TODO:标注了可定制部分,比如:

  11. 白名单目录排除功能
  12. 删除前确认提示
  13. 日志文件输出路径

三、实际应用中的经验

在真实环境使用时,我通过平台反复迭代了三次:

  1. 第一次调整:发现网络驱动器路径需要特殊处理,在AI建议下增加了UNC路径检测
  2. 性能优化:当文件量过大时,用dir命令替代forfiles提升扫描速度
  3. 安全加固:禁止删除系统目录的关键文件类型(如.dll/.exe)

整个过程最省心的是不需要本地搭建环境——平台内置的BAT调试工具能实时看到运行效果,错误信息也直接高亮显示。

四、为什么推荐这个方式

对比传统开发流程,用快马平台做脚本原型有三大优势:

  1. 零环境依赖:浏览器打开即用,无需安装任何开发工具
  2. 即时反馈:输入需求后10秒内获得可执行代码,修改后立即看到变化
  3. 学习友好:生成的代码结构清晰,注释详细,非常适合新手理解BAT语法

示例图片

虽然最终部署时还是需要保存为本地.bat文件运行,但平台节省了90%的前期开发时间。对于需要快速验证想法的场景,这种"描述-生成-测试"的闭环体验确实高效。建议有类似临时脚本需求时,可以优先尝试这种轻量级开发模式。

体验链接:InsCode(快马)平台

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
快速生成一个BAT脚本原型,功能需求:1.基本文件清理功能 2.支持指定目录和文件类型 3.简单的日期过滤 4.输出基本执行结果 5.可扩展的代码结构。要求代码简洁但完整,保留明显的扩展接口,注释标记出可定制部分,生成后可直接测试运行。
  1. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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