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業(yè)務(wù)研究 | 一分鐘完成立案材料準(zhǔn)備——基于gpt和編程

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作者 | 陳兆楠

前段時(shí)間,筆者有幸參加了師兄主講的《 》第二期。講座中提到,GPT不僅能夠優(yōu)化工作流程,還可以幫助沒有任何編程經(jīng)驗(yàn)的人編寫代碼。恰巧近期立案工作增加,需要逐一準(zhǔn)備大量的立案材料(如所函、授權(quán)委托書、合同、介紹信等)。

按照以往做法,這項(xiàng)工作通常需要在模板中逐項(xiàng)填入委托人姓名、嫌疑人姓名、罪名等信息,操作重復(fù)且容易出錯(cuò)。有時(shí)因工作量大或疏忽,可能會(huì)導(dǎo)致所函或介紹信上的信息出錯(cuò),影響案件的后續(xù)辦理,甚至可能錯(cuò)過關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

為了應(yīng)對(duì)這一痛點(diǎn),筆者在完全沒有編程基礎(chǔ)的情況下,通過GPT成功編寫了一個(gè)程序。該程序只需一次性輸入信息,就能自動(dòng)生成所需的多份委托材料。

本文將分享這一實(shí)踐的具體過程,希望總結(jié)出值得借鑒的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn),同時(shí)向同行們推薦這種能夠顯著提高工作效率的方法。(文章末尾附有程序的可執(zhí)行文件和源代碼,感興趣的朋友可以下載研究。)

01

分析核心需求

編程的第一步,如同產(chǎn)品設(shè)計(jì),必須明確目標(biāo)需求。對(duì)于立案材料的制作,核心需求可以概括為:在多個(gè)文檔的特定位置批量填入相應(yīng)信息,實(shí)質(zhì)上是一種批量化的「替換」。程序的目標(biāo)是將這一重復(fù)過程自動(dòng)化,以提高效率。

明確需求后,筆者開始設(shè)計(jì)具體的實(shí)現(xiàn)方案。最初的思路是批量調(diào)用文檔的「替換」功能,但實(shí)現(xiàn)這一功能需解決兩個(gè)關(guān)鍵問題:

確認(rèn)替換的位置:可以通過在文檔中的特定位置設(shè)置標(biāo)記關(guān)鍵詞(如「嫌疑人1」)來指示替換內(nèi)容。

確認(rèn)替換的內(nèi)容:設(shè)計(jì)一個(gè)輸入窗口,讓使用者逐一輸入關(guān)鍵詞及對(duì)應(yīng)的替換內(nèi)容。

為實(shí)現(xiàn)這些功能,筆者向GPT提出了具體需求,并生成了相應(yīng)代碼。在完成初步編寫后,筆者對(duì)程序進(jìn)行了測(cè)試,發(fā)現(xiàn)替換后的文本格式(如字體和大?。┌l(fā)生了變化。針對(duì)這一問題,筆者又補(bǔ)充了“替換后保持原有格式和字體”的代碼。

提前填入特定的詞語來特定化對(duì)應(yīng)的替換位置

向gpt提問獲取輸入窗口的代碼

向gpt提問獲取「更換后的詞語保持原詞語的格式和字體大小」的代碼

(↑此為事后復(fù)盤的提問)從事后復(fù)盤來看,其實(shí)筆者的思路還有很大的改進(jìn)空間,建議讀者在編程之處可以先把核心需求向gpt提問獲得對(duì)應(yīng)的思路,往往會(huì)比自己想到的更好一些

02

代碼的迭代與優(yōu)化

通過上述步驟,筆者完成了一個(gè)能夠滿足核心需求的基礎(chǔ)程序,但實(shí)際使用中仍然存在一些問題需要優(yōu)化:

1、手動(dòng)輸入待替換詞語耗時(shí)較長(zhǎng):優(yōu)化程序以提前輸入待替換詞匯,進(jìn)一步提升效率。

2、無法識(shí)別子文件夾中的文檔:當(dāng)前程序僅對(duì)主目錄文件生效,需要額外完善以支持遞歸處理子文件夾內(nèi)的內(nèi)容。

3、程序是修改原文檔而非生成新文檔:優(yōu)化程序,使輸出結(jié)果保存到新文件夾,避免覆蓋原始模板文件。

4、適配doc:部分模板文檔系doc格式,程序僅能處理docx格式的文檔

5、依賴特定運(yùn)行環(huán)境:現(xiàn)階段程序依賴特定環(huán)境配置(必須安裝python框架),需改進(jìn)為更易部署的可執(zhí)行文件便于團(tuán)隊(duì)其他成員直接使用,無需額外配置環(huán)境。

針對(duì)這些問題,筆者逐一向GPT咨詢解決方案,并進(jìn)行代碼改進(jìn),使程序更適合實(shí)際工作需求。最終,原本需要約15分鐘的立案材料準(zhǔn)備時(shí)間縮短至1分鐘。

提前將待替換詞語輸入程序中

識(shí)別子文件夾中的文檔

輸出到另一個(gè)文件夾,使得輸出結(jié)果不會(huì)直接覆蓋原文件

發(fā)現(xiàn)支持doc的工作量顯著高于把doc文件轉(zhuǎn)換為docx的工作量,遂決定把所有的doc文檔重新輸出為docx(有的時(shí)候消除問題比解決問題簡(jiǎn)單多了.jpg)

03

一些插曲

bug是編程的特色,不得不體驗(yàn)。在測(cè)試過程中,筆者發(fā)現(xiàn)某些文檔中的文字未能成功替換。經(jīng)過與GPT溝通并優(yōu)化代碼,問題仍然存在。筆者猜測(cè)可能是由于某些特殊格式導(dǎo)致的替換失敗。于是,筆者決定將未替換的部分刪除并重新輸入一次,嘗試通過重打文本來消除特殊格式。結(jié)果,這一方法果然奏效,所有文字都成功替換,bug順利解決。(至于到底是什么特殊格式導(dǎo)致替換失?。縿e問,代碼能跑就算贏x)

哪里有bug了?這么多年都是這么跑的,不要睜著眼睛亂說,程序員很難的~

04

結(jié)語

通過這次嘗試,筆者深刻體會(huì)到了AI工具在法律工作中的巨大潛力。即使沒有編程經(jīng)驗(yàn),只要善加利用GPT等工具,法律人同樣可以創(chuàng)造出實(shí)用的自動(dòng)化程序,從繁瑣的重復(fù)勞動(dòng)中解放出來,更專注于案件核心問題的處理。希望我的經(jīng)驗(yàn)分享能夠?yàn)橥刑峁┮恍﹩l(fā),讓更多人了解并嘗試將AI引入日常工作,提升工作效率和質(zhì)量。

附程序及源代碼的分享鏈接:

https://pan.baidu.com/s/1sJcKY2uJEmwE_lITNnl4pQ

提取碼:gpt4

順帶一提,讀者朋友們可以直接將代碼發(fā)送給GPT,詢問每個(gè)結(jié)構(gòu)的具體功能,以及需要修改哪些部分來滿足個(gè)性化需求。(如果讀者問我要如何修改,我的建議也是:去問GPT吧)

「完」

陳兆楠

本科畢業(yè)于廣東外語外貿(mào)大學(xué)。加入葉東杭律師團(tuán)隊(duì)后,參與經(jīng)辦多起刑事案件,包括但不限于(網(wǎng)絡(luò))開設(shè)賭場(chǎng)案件、涉黑案件、故意傷害/殺人案件、毒品犯罪案件、高新技術(shù)企業(yè)合規(guī)不起訴案件、虛開發(fā)票案件、受賄案件、各類詐騙案件、各類性犯罪案件等,在工作中積累了一定的刑事辦案經(jīng)驗(yàn)。除辦案工作外,在團(tuán)隊(duì)內(nèi)分管團(tuán)隊(duì)內(nèi)部行政事務(wù)。

特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺(tái)“網(wǎng)易號(hào)”用戶上傳并發(fā)布,本平臺(tái)僅提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。

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