Divooka 用例
在 Divooka 朝著功能完備的狀態邁進的過程中，目前的用例僅限於小型指令碼和批處理。
示例
1. 批量影像變換管道
用一個簡單的宣告式指令碼處理成千上萬張影像。
用例：為媒體庫調整影像大小、新增水印並轉換格式。
images = load("input/*.png")
processed = images
|> resize(width=1024)
|> watermark("© Divooka")
|> convert("webp")
save(processed, "output/")
2. 日誌檔案分析與聚合
從原始日誌中快速提取結構化的洞察。
用例：從多個日誌檔案中統計每個服務的錯誤數。
logs = load("logs/*.txt")
errors = logs
|> parse(regex)
|> filter(level == "ERROR")
|> group_by(service)
|> count()
print(errors)
3. CSV 資料清理與變換
一次性完成資料集的清理和規範化。
用例：為分析準備資料集。
data = load("users.csv")
clean = data
|> filter(email != null)
|> map(age = to_int(age))
|> normalize(country)
|> deduplicate(id)
save(clean, "clean_users.csv")
4. API 資料取得與本地快取
拉取遠端資料並在本地重塑。
用例：取得產品資料並快取篩選後的結果。
products = fetch("https://api.store.com/products")
filtered = products
|> filter(price < 100)
|> map(name, price)
save(filtered, "cache.json")
5. 檔案系統重構指令碼
批量重新命名和重新組織檔案。
用例：整理雜亂的下載資料夾。
files = load("downloads/*")
organized = files
|> rename(pattern="{date}_{name}")
|> group_by(type)
|> move_to("sorted/")
6. Markdown 文件生成器
從結構化輸入生成文件。
用例：將 JSON 配置轉換為 Markdown 文件。
config = load("config.json")
docs = config
|> map(to_markdown)
|> join("\n\n")
save(docs, "README.md")
7. 批量程式碼重構助手
對大量檔案應用變換。
用例：替換已棄用的函式呼叫。
files = load("src/**/*.cs")
updated = files
|> replace("oldFunc(", "newFunc(")
save(updated)
8. 定時資料快照指令碼
定期為不斷變化的資料拍攝快照。
用例：歸檔每日的 API 響應。
data = fetch("https://api.example.com/stats")
snapshot = data
|> timestamp()
|> save("snapshots/{date}.json")
9. AI 驅動的科幻影像生成器（小型創意指令碼）
構建一個一鍵式工具：讓 ChatGPT 撰寫一段詳細的提示詞，將其輸入 DALL·E 3，並即時預覽結果。
用例：影像生成。
prompt = generate_text(
"Generate a 300-word description of an interesting sci-fi landscape for DALL·E 3"
)
image = prompt
|> generate_image()
preview(image)
可用的服務提供商：OpenAI（DALL·E 3）、Comfy UI。
10. 批量檔案重新命名與整理工具（批處理利器）
在一個簡潔的圖中重新命名並整理整個資料夾的照片、下載內容或日誌——無需迴圈，無需指令碼。
用例：檔案系統整理。
files = load("folder/*")
renamed = files
|> replace(pattern="photo (n).jpg", format="2025-03_Vacation_{n}.jpg")
save(renamed)
說明：處理一個檔案的這三個節點可以神奇地擴充到處理成千上萬個檔案，因為 Divooka 會自動對陣列進行分派（無需顯式的 For-Each 或子圖）。
11. 批量小說大綱與章節生成器（LLM 工作流）
只需執行一次，就能把一個“寫我的小說”的想法變成 8 個世界觀構建主題和 20 個章節摘要。
用例：創意靈感。
idea = input("novel idea")
topics = idea
|> generate_topics(count=8)
chapters = topics
|> expand(count=20)
|> generate_text()
document = chapters
|> to_markdown()
save(document, "novel_outline.md")
做法：
- 起始節點或文字輸入 → 用 LLM 節點生成 8 個主題
- Duplicate as Array + 自動分派 → 分支為 20 個並行的章節提示詞
- LLM Complete 節點 → 生成完整的大綱或草稿
- Export to Markdown 或 Preview 節點 → 將所有內容儲存為排版整潔的文件
說明：由於這個示例稍顯複雜，可以使用更高階的技術來簡化圖。請參閱小說生成中的案例研究。
12. 批量影像/影片處理器（資料流 + 媒體包）
處理數百張照片或短影片片段：調整大小、應用濾鏡、新增水印，或輸入到 ComfyUI 風格的生成流程中。
用例：為渲染、遊戲素材或機器學習準備媒體檔案。
media = load("media/*")
processed = media
|> resize(width=1024)
|> apply_filter("cinematic")
|> watermark("© Project")
save(processed, "output/")
技巧：可以選用 LLM 或 ComfyUI API 節點進行智慧標記或風格遷移。
結論
以上示例展示了 Divooka 作為面向小規模管道的宣告式變換引擎的優勢，並且顯然具備擴充到分散式或即時工作流的潛力。