Yi's blog
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微信读书：LLM 自动化问答 PK
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
微信读书团队开发了问答PK小游戏，用户通过知识问答提升段位。作者利用Python脚本和DeepSeek实现自动答题，并记录开发中的问题与观察。通过OCR和macOS的Accessibility API优化文本获取，设计反馈机制以提高答题准确率，强调事件驱动机制以减少资源消耗。
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关键要点
- 微信读书团队开发了问答PK小游戏，旨在提升用户活跃度。
- 用户通过知识问答提升段位，题目主要基于常识。
- 作者使用Python脚本和DeepSeek实现自动答题，记录开发过程中的问题与观察。
- OCR识别错误率导致复杂度增加，macOS自带的OCR准确率不高。
- 利用macOS的Accessibility API获取文本信息，简化了实现过程。
- 设计反馈机制以处理错误回答，逐步提高系统表现。
- 随着题库积累，LLM的回答逐步退居辅助角色。
- 程序依赖轮询方式查询变化状态，导致资源消耗高。
- 缺乏事件通知机制是效率低下的根源，期待macOS未来的改进。
- 使用MacPaw开源的macapptree抓取应用的Accessibility Tree。
- Vibe-Coding提升了开发效率，使得快速迭代和修复bug成为可能。
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延伸问答
微信读书的问答PK小游戏有什么目的？
该小游戏旨在提升用户活跃度，通过知识问答让用户提升段位。
作者是如何实现自动答题的？
作者使用Python脚本和DeepSeek实现自动答题，并记录开发过程中的问题与观察。
OCR在文本获取中遇到了什么问题？
macOS自带的OCR中文识别准确率不高，导致识别错误率增加，增加了复杂度。
如何提高答题系统的准确率？
通过设计反馈机制，记录实际答案与LLM输出的一致性，逐步提高系统表现。
程序的资源消耗问题是如何产生的？
程序依赖轮询方式查询变化状态，缺乏事件通知机制，导致效率低下和资源消耗高。
Vibe-Coding对开发过程有什么影响？
Vibe-Coding提升了开发效率，使得快速迭代和修复bug成为可能。
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