Все нужные ссылки в конце статьи 🧲
🚀 ChatGPT и Google Colab: Как я автоматизировал создание документов Word с таблицами изображений 📄
Вы когда-нибудь сталкивались с рутинной задачей, на которую жалко тратить время вручную? У меня было 140 скриншотов из WhatsApp, которые нужно было аккуратно разместить в документе Word. Вручную — это часы скучной работы. Но я нашел способ поручить это компьютеру, использовав связку ChatGPT и Google Colab! 🧠
Это руководство — не сухая инструкция, а живой пример того, как даже с минимальными знаниями программирования можно заставить искусственный интеллект работать на вас. Готовы превратить многочасовую рутину в простой скрипт? Тогда поехали! ✨
❓ В чем была задача?
Мне нужно было:
- Взять около 140 изображений из папки.
- Упорядочить их по именам файлов (не по дате создания).
- Разместить в документе Word в виде таблиц: 6 изображений на страницу (2 строки, 3 столбца).
- Соблюсти точные размеры (5.4 см в ширину, 1.2 см в высоту) и отступы (0.5 см между картинками), иначе ничего не влезет.
- Настроить поля документа: верхнее и нижнее по 1 см, левое и правое по 2 см для красивого центрирования.
Сделать это вручную для 140 файлов — немыслимо. Поэтому я обратился за помощью к ChatGPT.
🛠️ Шаг 1: Создание кода с помощью ChatGPT
Первый и самый творческий этап — объяснить ИИ, что вы от него хотите. Сразу скажу, идеальный код получается не с первого раза. Это итеративный процесс!
Мой первоначальный промпт выглядел так:
«Создай программу на Python для генерации документа Word (.docx), которая разместит изображения из списка в таблицы: 2 строки и 3 столбца на странице. Размер изображений — 5.4 см в ширину и 1.2 см в высоту, расстояние между ними — 0.5 см. Увеличь верхние и нижние поля на 1 см, а левые и правые установи на 2 см.»
С какими проблемами я столкнулся и как их решал:
- Проблема №1: Размеры искажались. ChatGPT сначала не указал сохранение пропорций, и картинки растягивались. Я уточнил запрос.
- Проблема №2: Таблица не помещалась на страницу. Пришлось явно указать точные отступы и потребовать их соблюдения.
- Проблема №3: Единицы измерения. Вместо «см» программа использовала дюймы. Я настоял на сантиметрах.
💡 Ключевой совет: Не бойтесь уточнять! Если код работает не так, скопируйте ошибку или опишите проблему и попросите ChatGPT исправить её. Фразы «это не работает, изображения деформируются» или «измени код, чтобы использовались сантиметры» творят чудеса.
В итоге, после нескольких уточнений, ChatGPT выдал мне готовый код на Python с использованием библиотеки python-docx.
☁️ Шаг 2: Запуск кода в Google Colab
Получив код, его нужно где-то запустить. Google Colab — идеальное решение для этого. Это облачная платформа, где можно выполнять Python-код без установки чего-либо на свой компьютер.
Мои действия:
- Установил библиотеку: В первой ячейке выполнил команду !pip install python-docx, чтобы установить необходимую библиотеку для работы с Word-документами.
- Загрузил изображения: В левой боковой панели Colab есть вкладка «Файлы». Я использовал кнопку «Загрузка», чтобы перенести все свои 140+ изображений в облачную среду.
- Вставил и запустил код: Скопировал исправленный код от ChatGPT в новую ячейку и нажал кнопку «Выполнить» (Play). Colab начал обработку.
- Скачал результат: После выполнения скрипта в той же файловой панели появился готовый document.docx, который я скачал к себе на компьютер.
🚀 Важный момент: Google Colab предоставляет бесплатный доступ к мощностям, которых может не хватить на вашем домашнем компьютере, что особенно важно для обработки большого количества изображений.
💡 Бонус: Как я автоматизировал размытие изображений
Поскольку скриншоты были конфиденциальными, перед работой я их размыл. И сделал это тоже с помощью ChatGPT!
Мой промпт был простым:
«Создай программу на Python, которая берет все JPG-изображения из папки, применяет к каждому фильтр размытия и сохраняет их в новую папку «output».
ChatGPT быстро выдал код с использованием библиотеки OpenCV (cv2). Я так же запустил его в Google Colab, предварительно загрузив оригинальные изображения. Это сэкономило мне уйму времени и позволило безопасно демонстрировать процесс.
💎 Итог: Почему этот метод — находка?
- Экономия времени: Часы ручной работы превращаются в минуты автоматической.
- Точность и аккуратность: Программа не устает и не ошибается в размерах.
- Мощный синергиз: ChatGPT генерирует решение, а Google Colab дает среду для его мгновенного выполнения без заморочек.
- Простота повторного использования: Готовый код можно сохранить и использовать снова, просто заменив список путей к изображениям.
Это введение — лишь первый шаг в мир безграничных возможностей автоматизации с помощью ИИ! 🎯 В следующих статьях цикла «СЕРЫЙ ТИГР - ChatGPT» на Дзене мы разберем, как создавать более сложные скрипты, работать с PDF, автоматически генерировать отчеты из Excel и многое другое.
А вам приходилось сталкиваться с подобными рутинными задачами? Какую задачу вы бы хотели автоматизировать с помощью ChatGPT и Google Colab? Поделитесь вашими идеями в комментариях! 👇
#ChatGPT #GoogleColab #Автоматизация #Python #ДокументыWord #ОбработкаИзображений #ИскусственныйИнтеллект #Эффек
📌 Дисклеймер:
Статья — личное мнение автора на момент публикации. Информация могла устареть. Все бренды (Llama, ChatGPT и др.) принадлежат их правообладателям. Автор не связан с Meta, OpenAI и другими компаниями. Локальный запуск ИИ требует технических знаний и проверки лицензий. Решения принимайте на свой риск.