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构建高效开发环境：统一消息中心与AI助手的协作
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def send_message(message, platform):
"""模拟向不同平台发送消息"""
print(f"Sending {message} to {platform}")
class UnifiedMessageCenter:
def __init__(self):
self.subscribers = {}
def subscribe(self, platform, callback):
"""注册订阅者"""
if platform not in self.subscribers:
self.subscribers[platform] = []
self.subscribers[platform].append(callback)
def notify(self, platform, message):
"""通知所有订阅者"""
for callback in self.subscribers.get(platform, []):
callback(message)
# AI助手类
class AIAssistant:
def process_request(self, request):
"""处理请求并返回响应"""
return f"AI Response: {request.upper()}"
# 示例使用
if __name__ == "__main__":
# 初始化消息中心和AI助手
umc = UnifiedMessageCenter()
ai = AIAssistant()
# 注册订阅者
def email_callback(msg):
send_message(msg, "Email")
def slack_callback(msg):
send_message(msg, "Slack")
umc.subscribe("Email", email_callback)
umc.subscribe("Slack", slack_callback)
# 用户请求
user_request = "Deploy the application"
# AI处理请求
ai_response = ai.process_request(user_request)
# 消息中心通知
umc.notify("Email", ai_response)
umc.notify("Slack", ai_response)
A: “嘿，小助手！我需要一个能同时管理多个平台消息的工具。”
B: “没问题！我们可以创建一个统一的消息中心来整合这些消息流。”
A: “听起来不错，但怎么确保每个平台都能接收到正确的信息呢？”
B: “很简单，我们可以通过订阅机制让每个平台监听它感兴趣的消息类型。”
A: “那如果有些复杂任务，比如部署应用这种，怎么办？”
B: “别担心，我们可以引入AI助手，它可以帮助简化复杂的操作流程。”
A: “AI助手具体是如何工作的？”
B: “AI助手会接收你的原始指令，并生成更精确的操作命令或反馈。”
A: “这确实很棒，那么现在就让我们动手试试吧！”
B: “好的，首先我们需要定义消息发送的基本逻辑。”
A: “明白了，接下来是不是要设置具体的订阅规则？”
B: “没错，然后利用AI助手处理用户的请求并传递给消息中心。”
A: “最后一步是什么？”
B: “最后一步就是确保所有的消息都被正确地分发到各个目标平台。”
A: “太好了，这样我们就有了一个完整的解决方案。”
B: “是的，而且这个系统还可以根据需求进一步扩展功能。”
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