AI輔助下開發了個工具，功能如下，分享給大家：
基于Shiny開發的用戶友好型網頁應用，專為微生物組數據分析設計。該工具能夠自動處理OTU/ASV_taxa表格（支持XLS/XLSX/TSV/CSV格式），通過調用QIIME1，一鍵生成微生物分類學匯總結果。其核心功能包括：自動修復常見文件格式問題（如最后一列丟失），并行生成絕對豐度和相對豐度的七級分類統計表（門到種水平），并將結果打包為標準化Excel文件下載。特別優化了錯誤處理機制，提供實時日志反饋，無需命令行操作即可完成從原始數據到出版級統計表的全流程分析，顯著提升微生物組數據分析效率。

輸出展示

過程回顧

當然中間經過了無數的調試，才讓這個工具正常運轉，這里不表啦！工具部署在了自己的小服務器上，地址：https://shiny.zd200572.com/otu/
發現國產deepseek在shiny App的生成方面確實超過了一眾的工具，比如chatgpt, qrok, gemini和claude，沒有對比就沒有傷害，比如同樣的提示詞如下：

幫我生成個美觀的網頁工具R語言 shiny，作用是根據上傳的文件，例子中為 asv_taxa_table.xls，通過以下命令，輸出個zip，包含tax_summary_a/和tax_summary_r/兩個文件夾里的文件，把這幾行命令變成一個shell腳本，然后shiny app中調用：conda activate qiime1
biom convert -i asv_taxa_table.xls -o table.biom --to-hdf5 --table-type=“OTU table” --process-obs-metadata taxonomy
summarize_taxa.py -i table.quanti.pac.biom -o tax_summary_a -L 1,2,3,4,5,6,7 -a
summarize_taxa.py -i table.biom -o tax_summary_a -L 1,2,3,4,5,6,7 -a
summarize_taxa.py -i table.biom -o tax_summary_r -L 1,2,3,4,5,6,7
for file in tax_summary_a/.txt; do mv “$file""${file%.txt}.xls”; done
for file in tax_summary_r/.txt; do mv “$file""${file%.txt}.xls”; done

這是deepseek V3的界面，至少水平比我高的，也符合我的需求：

claude只知道生成前端的網頁，不得不承認它的前端比較給力的，審美也在線，坦白表示才開始提示詞是沒加入R語言shiny的關鍵詞的。不得不承認，現階段，用AI的人的水平基本決定了AI的能力，因為你需要檢查他的成果，并為這些代碼負責，不能使用自己看不懂的代碼在各種事情中呀。無奈本人水平不夠后端的，只好作罷，轉向shiny。但到了shiny關鍵詞加上之后，他卻依然前端路上一去不復返，完全沒shiny的影子，只好放棄。看起來每個模型都是有自己的長和短的，我們要積累經驗，在最恰當的工作用最適合的模型服務。

再鄙視下其他工具在shiny上的表現，初學者水平的樣子：
grok:

ChatGPT:

gemini 2.5 pro preview也不錯，審美差點，但是功能很全啦！

當然，一個任務不能代表模型的能力，得客觀，點贊國產！也不排除有的模型沒聯網等原因導致。