Divooka 用例
在 Divooka 朝着功能完备的状态迈进的过程中，目前的用例仅限于小型脚本和批处理。
示例
1. 批量图像变换管道
用一个简单的声明式脚本处理成千上万张图像。
用例：为媒体库调整图像大小、添加水印并转换格式。
images = load("input/*.png")
processed = images
|> resize(width=1024)
|> watermark("© Divooka")
|> convert("webp")
save(processed, "output/")
2. 日志文件分析与聚合
从原始日志中快速提取结构化的洞察。
用例：从多个日志文件中统计每个服务的错误数。
logs = load("logs/*.txt")
errors = logs
|> parse(regex)
|> filter(level == "ERROR")
|> group_by(service)
|> count()
print(errors)
3. CSV 数据清理与变换
一次性完成数据集的清理和规范化。
用例：为分析准备数据集。
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 数据获取与本地缓存
拉取远程数据并在本地重塑。
用例：获取产品数据并缓存筛选后的结果。
products = fetch("https://api.store.com/products")
filtered = products
|> filter(price < 100)
|> map(name, price)
save(filtered, "cache.json")
5. 文件系统重构脚本
批量重命名和重新组织文件。
用例：整理杂乱的下载文件夹。
files = load("downloads/*")
organized = files
|> rename(pattern="{date}_{name}")
|> group_by(type)
|> move_to("sorted/")
6. Markdown 文档生成器
从结构化输入生成文档。
用例：将 JSON 配置转换为 Markdown 文档。
config = load("config.json")
docs = config
|> map(to_markdown)
|> join("\n\n")
save(docs, "README.md")
7. 批量代码重构助手
对大量文件应用变换。
用例：替换已弃用的函数调用。
files = load("src/**/*.cs")
updated = files
|> replace("oldFunc(", "newFunc(")
save(updated)
8. 定时数据快照脚本
定期为不断变化的数据拍摄快照。
用例：归档每日的 API 响应。
data = fetch("https://api.example.com/stats")
snapshot = data
|> timestamp()
|> save("snapshots/{date}.json")
9. AI 驱动的科幻图像生成器（小型创意脚本）
构建一个一键式工具：让 ChatGPT 撰写一段详细的提示词，将其输入 DALL·E 3，并即时预览结果。
用例：图像生成。
prompt = generate_text(
"Generate a 300-word description of an interesting sci-fi landscape for DALL·E 3"
)
image = prompt
|> generate_image()
preview(image)
可用的服务提供商：OpenAI（DALL·E 3）、Comfy UI。
10. 批量文件重命名与整理工具（批处理利器）
在一个简洁的图中重命名并整理整个文件夹的照片、下载内容或日志——无需循环，无需脚本。
用例：文件系统整理。
files = load("folder/*")
renamed = files
|> replace(pattern="photo (n).jpg", format="2025-03_Vacation_{n}.jpg")
save(renamed)
说明：处理一个文件的这三个节点可以神奇地扩展到处理成千上万个文件，因为 Divooka 会自动对数组进行分派（无需显式的 For-Each 或子图）。
11. 批量小说大纲与章节生成器（LLM 工作流）
只需运行一次，就能把一个“写我的小说”的想法变成 8 个世界观构建主题和 20 个章节摘要。
用例：创意灵感。
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：
- 起始节点或文本输入 → 用 LLM 节点生成 8 个主题
- Duplicate as Array + 自动分派 → 分支为 20 个并行的章节提示词
- LLM Complete 节点 → 生成完整的大纲或草稿
- Export to Markdown 或 Preview 节点 → 将所有内容保存为排版整洁的文档
说明：由于这个示例稍显复杂，可以使用更高级的技术来简化图。请参阅小说生成中的案例研究。
12. 批量图像/视频处理器（数据流 + 媒体包）
处理数百张照片或短视频片段：调整大小、应用滤镜、添加水印，或输入到 ComfyUI 风格的生成流程中。
用例：为渲染、游戏素材或机器学习准备媒体文件。
media = load("media/*")
processed = media
|> resize(width=1024)
|> apply_filter("cinematic")
|> watermark("© Project")
save(processed, "output/")
技巧：可以选用 LLM 或 ComfyUI API 节点进行智能标记或风格迁移。
结论
以上示例展示了 Divooka 作为面向小规模管道的声明式变换引擎的优势，并且显然具备扩展到分布式或实时工作流的潜力。