将数据存储为磁盘文件与大型语言模型结合
💡
原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
📝
内容提要
作者在整理macOS Tahoe应用图标时发现缺少App Store ID等元数据，利用AI编写脚本查找缺失信息，成功找到相关图标，并通过git审查确认修改，证明将数据存储为JSON文件的方式有效。
🎯
关键要点
- 作者整理macOS Tahoe应用图标时发现缺少元数据，如App Store ID。
- 利用AI编写脚本查找缺失信息，成功找到相关图标。
- AI通过命令行和Node脚本自动化处理，识别缺失的appStoreId和categoryId。
- 作者通过git审查确认修改，确保数据的准确性。
- 将图标数据存储为JSON文件的方式被证明是有效的，便于未来的管理和查询。
❓
延伸问答
如何利用AI查找缺失的App Store ID和category ID？
可以通过编写脚本，使用AI分析存储为JSON文件的图标数据，自动识别缺失的appStoreId和categoryId。
作者在整理图标时遇到了什么问题？
作者发现一些macOS Tahoe应用图标缺少App Store ID等元数据。
将图标数据存储为JSON文件有什么好处？
存储为JSON文件便于管理和查询，同时可以通过脚本进行自动化处理。
作者如何确认修改的准确性？
作者通过git审查确认修改，确保数据的准确性。
AI在处理数据时的表现如何？
AI能够有效地识别缺失信息，并生成相应的命令和脚本来处理数据。
为什么作者选择使用JSON文件而不是数据库？
作者认为使用JSON文件更容易管理，且不需要学习如何设置和维护数据库。
➡️
