亞瑟的升級過程

  以下是AI提供python代碼撈取檔案清單，在撈取整個硬碟時如D槽，輸入方式不一樣，需要以D:\\呈現，相關解答也是由AI提供，在除錯方面相當即時。 AI講解錯誤的原因: 在字串的結尾 \" 被 Python 當作是 逃逸字元（escaped quote） ，導致 字串結尾的引號無法正確解析 ，造成語法錯誤（SyntaxError: unterminated string literal）。 撈取檔案清單的代碼:(撈取36萬筆清單大概5分鐘以內) import os import pandas as pd from datetime import datetime # 掃描的來源資料夾（可修改） scan_dir = r"D:\\" # 存檔的目的資料夾（可修改） save_dir = r"C:\資料" # 取得來源資料夾的最後一層名稱（作為檔名的一部分） last_folder_name = os.path.basename(os.path.normpath(scan_dir)) # 儲存檔案資訊 file_data = [] # 遍歷所有子資料夾與檔案 for foldername, subfolders, filenames in os.walk(scan_dir):     for filename in filenames:         filepath = os.path.join(foldername, filename)         try:             stat = os.stat(filepath)             file_info = {                 "檔名": filename,                 "路徑": filepath,         ...

今天將100多列的訊息分別丟給chatgpt、gemini、grok、claude處理，讓他們針對每一個敘述分類並將數據以另外一欄列出。 gemini無法生成excel grok無法分欄顯示(全擠在一欄用,分開) calude在產生過程中算是這幾個中分類最好，抓取的數據也是最符合我要的，但在下載時無法下載(白搭) chatgpt分類的方式不是最好，而且會有掉訊息的情況，同樣的內容只有gpt會這樣，詢問gpt提出要以txt檔作為來源訊息，以txt提供後，沒有掉訊息的情形發生。 以下是詢問GPT為什麼會需要txt檔做為來源訊息的回覆。 這是個非常好的問題，原因可以從 記憶體限制（token 限制） 和 格式辨識效率 兩個面向來解釋： ✅ 一、記憶體限制（token 限制） 每次你和 GPT 對話時，整段輸入（包括你的提問和我們的回應）都會消耗「token」（類似字元數）。目前 GPT-4o 雖然上限很高（約 128,000 tokens），但仍有以下幾個問題： 每段資料會累加消耗記憶體 ：例如你貼入 100 多筆條列訊息，每筆都可能是幾十個 token，加總起來可能就超過幾萬 token，很快接近或超出模型記憶容量。 超過記憶範圍時會導致無法完整理解或漏讀內容 ：模型可能忽略尾段、遺漏細節，或無法正確抓取所有結構。 ✅ 二、文字格式（text file）處理更穩定 使用純文字檔的原因： 結構清楚、格式一致 ：貼在對話框中的條列訊息常因排版（如縮排、符號、斷行）不一致，造成辨識混亂。 易於批次讀取與轉換表格 ：文字檔能夠讓模型視為一個整體資料集合，用來進行結構分析、提取欄位、分類等動作會更準確、效率更高。 ✅ 三、補充：為什麼會突然「需要文字檔」？ 並非 GPT「只能」處理文字檔，而是當條列數量過多時： 貼在對話框中的資料會「變得難以解析」或「容易遺漏資訊」 用文字檔可以 直接導入成檔案處理模式 ，提高正確率並保留完整內容 特別是在你需要「整理成表格」、「分類」或「導出 Excel」這種結構化任務時，提供 .txt 會幫助我們更精準處理每一項資料 ✅ 總結 原因 說明 記憶體限制 條列數量一多，很快耗盡 token 配額，導致處理不全 結構清晰性 對話框排版不一，文字檔格式更清楚、易讀取 ...

今天請AI幫忙寫爬蟲程式，但資料未下載到資料夾中，後來才發現使用雲端python與地端python會有差異，原本地端可以運行的程式在雲端要執行同樣效果則須作些許修改。不過在家裡，目前還是會以雲端python執行，雖然在公司無法使用雲端python，但以快速及使用者介面，雲端python還是較令人感到舒適。 以下為AI解釋雲端平台 Python 與地端（本機）Python 差異: 雲端平台 Python 與地端（本機）Python 主要差異在於 運行環境、資源存取、安全性與使用情境 等。以下以表格與說明進行比較： 📊 差異比較表 項目 雲端平台 Python 地端（本機）Python 運行環境 遠端伺服器（如 Google Colab, AWS, Azure, GCP 等） 安裝在本機電腦 計算資源 可使用 GPU/TPU、高階 CPU（通常需付費） 受限於本機硬體效能 環境管理 已安裝大部分常用套件，免安裝或用 pip 安裝即可 需自行建立虛擬環境、安裝套件 檔案存取 存取雲端硬碟或需上傳/掛載資料（如 Google Drive） 可直接存取本機硬碟 網路限制 通常網路開放，但會有安全機制（像 Colab 限制下載目錄） 完全依照本機防火牆與網路設定 持久性 執行環境可能會重置、檔案不易保存 檔案永久保留（除非手動刪除） 安全性 雲端平台需授權存取雲端硬碟、API 等，資料可能需加密 較能掌控安全性與隱私風險 效能彈性 可依需求彈性擴充（如升級至 Colab Pro） 升級需更換或擴充硬體 操作介面 通常為 Jupyter Notebook（網頁介面） 可使用 Jupyter、VS Code、PyCharm 等 適用情境 資源密集任務、合作開發、快速原型設計 資料保密性高、需本機存取、長期開發 💡 簡要說明 ✅ 雲端平台適合： 使用者沒有強大硬體但需要跑 AI 模型或大量運算。 學術研究、教學、團隊共享專案（如使用 Google Colab）。 開發階段、快速測試各種函式與套件。 ✅ 地端 Python 適合： 資料存放於本機，或需進行大量本地檔案操作。 工作環境有嚴格的資訊安全規範。 長期開發、部署自有應用程式（如自動化腳本、桌面應用）。 如果你目前使用 Colab 執行 Python 程式，但發現...