尝试Deepseek生成实验数据

步骤1：

给我的链接🔗很多打不开。

步骤2：

我按照如下步骤，依次让deepseek帮我写代码：
（1）原数据txt中添加第一列：id 【√】
（2）随机生成客户包裹的数量（1-5）以及长/宽/高【快递包裹】【√】
列：id号、长、宽、高
（3）计算每位客户的需求（不能超过三轮车的容量），将原数据的需求改写【√】
（4）根据比例【0.1】，得到指定被三轮车访问的客户【√】

感悟：

deepseek在处理较为简单、清晰的逻辑中表现很好，我一共用了5小时来完成，主要是向deepseek提需求，它来写代码，我看它写得如何，如果不错，就放入我的项目中，报错再问他原因；如果不行，就让它再次理解....基本上就是这么个交互流程(๑•̀ㅂ•́)。虽然对于一些编程大牛来说，生成数据可能是几分钟的事，但对我这种既没有处理过数据，也不熟练Scanner和BufferedReader的人来说，还是有点畏惧的，我开始以为自己会花费几天时间来做，没想到5小时后转化后的数据集txt文件就批量产出了，很有成就感！

AI确实在这部分的代码编写方面很像一位经验丰富的工程师，会有很多try-catch类似的异常捕捉语句，对各种数据输入的情形想得很丰富👍。另外下载的AI插件（Fitten code，也有接入deepseek）也提供了输入注释，输出代码的功能，有时代码水平一般，我觉得它好碍事，阻碍我正常的思维，但有时真的能给我惊喜！

ps：以后要是经常遇到数据生成的问题，还是得把重要语句掌握一下，节省速度！还有，写代码也是把大工程分解为小模块，一个模块完成一个任务（要确定输入、输出和功能），有很多高阶语法能够减少代码冗余，还得多学一下。