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如何在DeepSeek聊天中创建自动化提醒

在一个繁忙的都市，李明是一名热衷于人工智能的程序员。他每天都要处理大量的工作，其中就包括与DeepSeek聊天机器人进行沟通。DeepSeek是一款功能强大的聊天机器人，可以帮助李明处理日常的沟通和数据分析任务。然而，随着时间的推移，李明发现自己常常因为工作繁忙而忘记跟进一些重要的聊天内容。

一天，李明在处理完一大堆数据后，突然意识到自己遗漏了一个与客户的重要约定。这个约定关系到公司的一个重要项目，如果错过了，可能会对公司的利益造成重大损失。李明感到非常懊悔，他意识到自己需要一个系统来帮助自己管理这些重要的聊天内容。

于是，李明决定着手创建一个自动化提醒系统，以便在DeepSeek聊天中及时提醒自己跟进重要的聊天内容。以下是李明创建自动化提醒系统的详细过程：

第一步：分析需求

首先，李明对DeepSeek聊天中可能需要提醒的内容进行了详细的分析。他发现，主要需要提醒的内容包括：

客户的预约时间；
项目进展的重要节点；
与合作伙伴的会议安排；
重要的数据报告提交时间。

第二步：设计系统架构

在明确了需求后，李明开始设计自动化提醒系统的架构。他决定采用以下步骤：

数据提取：从DeepSeek聊天记录中提取需要提醒的信息；
信息处理：对提取的信息进行分类和整理；
提醒设置：根据用户的设定，设置提醒时间；
提醒通知：在设定的时间通过邮件、短信或弹窗等方式通知用户。

第三步：编写代码实现

李明选择了Python作为开发语言，因为它拥有丰富的库和良好的社区支持。以下是实现自动化提醒系统的关键代码片段：

import re

import smtplib

from email.mime.text import MIMEText

from email.header import Header

from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler



# 数据提取函数

def extract_info(chat_log):

    info_list = []

    # 使用正则表达式提取需要的信息

    for line in chat_log:

        if "预约" in line or "会议" in line or "节点" in line:

            info_list.append(line)

    return info_list



# 提醒设置函数

def set_reminder(info, reminder_time):

    scheduler = BlockingScheduler()

    scheduler.add_job(reminder, 'date', run_date=reminder_time, args=[info])

    scheduler.start()



# 提醒通知函数

def reminder(info):

    # 发送邮件提醒

    sender = 'your_email@example.com'

    receivers = ['your_email@example.com']

    message = MIMEText('请记得处理以下信息：' + info, 'plain', 'utf-8')

    message['From'] = Header("自动化提醒系统", 'utf-8')

    message['To'] = Header("李明", 'utf-8')

    message['Subject'] = Header('DeepSeek聊天提醒', 'utf-8')

    try:

        smtp_obj = smtplib.SMTP('localhost')

        smtp_obj.sendmail(sender, receivers, message.as_string())

        print("邮件发送成功")

    except smtplib.SMTPException:

        print("无法发送邮件")



# 主程序

def main():

    chat_log = "这里是DeepSeek聊天记录..."

    info_list = extract_info(chat_log)

    for info in info_list:

        # 假设我们设置提醒时间为当前时间后的一天

        reminder_time = (datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

        set_reminder(info, reminder_time)



if __name__ == '__main__':

    main()

第四步：测试与优化

在编写完代码后，李明开始进行测试。他首先在本地环境中运行程序，确保能够正确地从聊天记录中提取信息，并且能够按照设定的时间发送提醒。经过几轮测试，李明发现系统运行稳定，能够满足自己的需求。

然而，李明并没有满足于此。他意识到，这个系统还可以进一步优化，例如：

增加用户界面，方便用户手动设置提醒；
引入自然语言处理技术，自动识别聊天记录中的关键词，提高信息提取的准确性；
支持多种提醒方式，如邮件、短信、弹窗等；
实现跨平台支持，让用户可以在不同的设备上使用这个系统。

经过一段时间的努力，李明最终完成了一个功能完善的自动化提醒系统。他不仅能够及时跟进DeepSeek聊天中的重要内容，还节省了大量的时间和精力。这个系统不仅帮助李明提高了工作效率，也让他在忙碌的工作中保持了对重要事项的关注。