- 主题:今年我最想感谢的是lvsoft老师
你说的最后一个例子, 不正好是AI方便帮你们解决的情况吗?
【 在 debi 的大作中提到: 】
: 前天写了很多被吞了，再写试试。
: 其实我想说的是：代码量大了以后各种问题都会碰到，即使不考虑coding的错误，还有大量的其他问题。我前面举的网页登录的例子说的是需求描述很难早期就很详尽，需要不断检查改进，这些都需要大量时间。还有比如算法不够全面无法覆盖所有场景，比如性能不足，比如很难考虑到的并发问题等等，这些都是我曾经碰到过的问题，而这些可能都需要花费很多时间去发现去解决。
: 以楼主所说的每天一万行代码的速度，我写过的所有代码加起来恐怕还不到人家一个月的量。那么我碰到过的问题他是不是也应该都会碰到过类似的。下面是几个我曾经碰到过的困难，看看哪个能在有AI的情况下轻松解决：
: ...................
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FROM 52.194.205.*
我有一个电商系统, 物品上架系统因为描述有大小写不同, 相同物品上架了两次, 如何改进系统?
这是一个非常典型、而且“成熟系统一定会踩到”的问题。可以从技术层、业务层、流程层三个维度系统性改进，而不是只做“字符串转小写”这种补丁式修复。
一、问题本质拆解
你现在遇到的不是“大小写问题”，而是：
“物品唯一性定义不清 + 去重策略缺失”
大小写不同只是触发点，真正的问题是系统 没有一个权威的、机器可判等价的商品标识（Canonical Identity）。
二、改进目标（先定原则）
一个健壮的电商上架系统，至少要满足：
同一“物理/逻辑商品”只能有一个主商品
文本差异 ≠ 商品差异
去重逻辑是系统能力，不依赖人工规范
历史脏数据可治理，而不是永久背锅
三、分层改进方案（由浅入深）
1? 技术底线改进（必须做）
1.1 统一规范化（Normalization）
对参与“唯一性判断”的字段，建立规范化表示（canonical form）：
原始描述: "Apple iPhone 15 Pro Max 256GB Black"
规范化后: "apple iphone 15 pro max 256gb black"
规范化规则建议包括：
规则 示例
大小写统一 toLowerCase
全角半角 Ａ → A
去多余空格 多空格 → 单空格
标点归一 - / _ → 空格
Unicode 归一 NFC / NFKC
? 注意：
? 规范化是“输入处理”，不是业务判断。
1.2 数据库层唯一约束（非常关键）
不要只靠应用层判断，要在 DB 层兜底。
例如：
ALTER TABLE product
ADD COLUMN normalized_title TEXT;
CREATE UNIQUE INDEX uniq_product_normalized
ON product (normalized_title, brand_id, category_id);
这样可以保证：
即使代码有 bug，数据库也不会允许重复上架
2? 业务层改进（核心）
仅靠“标题”是远远不够的。
2.1 定义「商品唯一键」（Product Identity）
建议引入商品指纹（Product Fingerprint）：
fingerprint = hash(
brand +
model +
spec +
category +
key_attributes
)
例如：
{
"brand": "Apple",
"model": "iPhone 15 Pro Max",
"storage": "256GB",
"color": "Black"
}
? 生成：
apple|iphone15promax|256gb|black
再 hash 成一个固定长度 ID。
? 好处：
描述文案怎么写都不影响唯一性
可以支持多语言
后续扩展（SKU / SPU）非常自然
2.2 区分 SPU / SKU（如果你还没做）
层级 含义
SPU 物理上同一商品（iPhone 15 Pro Max）
SKU 具体规格（256GB 黑色）
重复上架，90% 本质是 SPU 没抽象出来。
3? 智能去重（进阶，但很实用）
适合你这种已经有历史重复数据的系统。
3.1 文本相似度判重（辅助）
Levenshtein / Jaro-Winkler
TF-IDF + cosine
Sentence Embedding（更强）
策略示例：
相似度 > 0.92 → 强提示重复
相似度 0.85~0.92 → 人工确认
? 不建议直接“自动拒绝”，而是提示 + 合并建议
3.2 上架流程中的“防呆设计”
在商品发布页：
实时提示：
“系统检测到可能已存在相同商品”
展示候选商品卡片
提供选项：
作为新 SKU
合并到已有商品
确认新商品（需要理由）
四、历史数据治理（别忽略）
你现在一定已经有重复商品了。
建议：
离线跑一次聚类
输出：
候选合并列表
冲突字段
后台提供：
合并工具
主商品 / 从商品选择
自动重定向（SEO）
五、推荐的最终架构（总结）
[输入描述]
↓
[规范化]
↓
[结构化属性抽取]
↓
[商品指纹生成]
↓
[DB 唯一约束]
↓
[相似度检测 + UI 提示]
六、如果你愿意，我可以进一步帮你
你可以告诉我：
当前是否已有 SKU / SPU 区分
商品字段是 结构化还是纯文本
技术栈（Java / Go / Python / DB）
是否允许 后台人工干预合并
我可以直接帮你：
设计 商品唯一键 schema
给出 SQL + 代码示例
或直接设计一个 “防重复上架”模块接口
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FROM 52.194.205.*
我判断是可以用AI做此类模糊信息的精简的.
【 在 debi 的大作中提到: 】
: 你似乎误解了我说的这个问题。
: 现在从业务的反馈是，不能排除存在这样的情况：某种商品的规格是大小写敏感的。比如说，都是A厂生产的钢管，一个规格是3X，另一个规格是3x，是两种不同的钢管，所以系统需要支持这种情况。
: 而我们生产问题的状况是：有两种商品，其他信息都相同，规格分别为1T和1t，这里的T/t是ton的意思。这两条记录我们人为判断应该合并为一条，产生的原因是原来系统里已有规格为1T的商品，后来通过数据导入从外部系统里导入了一条规格为1t的商品，系统无法判断这个1t与已有的1T是否是同一种商品。外部系统不是我们能控制的，不存在能标识商品种类的唯一性ID。
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FROM 52.194.205.*
背景不同, 自然碰到的情况不同, 得出不同结论很正常
【 在 debi 的大作中提到: 】
: 不是藏着不说。而是现实中很多信息很多规则都不是一开始就全部给你摆出来的，是在实际运行中碰到问题才逐步发掘的。
: 这种情况不是现在引入AI就能迅速解决的，这就是我所说的：整个软件项目里coding占的时间只是很小一部分。目前的AI可以帮助大幅提高coding效率，但整体效率很难有楼主说的那么夸张。
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FROM 52.194.205.*