用AI开发返利换链工具的实战记录

之前做换链操作的时候，每次都要打开好几个网站，找到对应的商家，再把链接复制粘贴到ads平台，整个流程特别繁琐。

于是我就琢磨着能不能搞一个自动抓取链接的工具，把这些链接保存下来。这样我只需要手动处理Google的链接，或者直接用增强版的Google自动换链功能就行了。

5月9日那天，先弄出了一个半成品出来。

趁着周末有空，就让AI继续帮我写代码。

客户端这边的取链接功能交给AI来实现，包括自动调用指纹浏览器进行模拟操作这部分。

第一次跑起来的时候，确实能模拟操作并成功获取链接。但是运行了一整天，发现定时任务好像没有触发。如果执行了的话，后台应该有链接数据才对，但实际上是空的。

说明存在bug，得让AI继续修复。

服务器端的后台管理界面AI也搞定了。

不过总觉得架构上还有问题，因为每个广告系列都是独立处理的，按理说应该抽取一层出来统一管理。这样返回链接的时候，才能进行更精细化的调度控制。

自己用的话勉强能跑，但离真正好用还有一段路要走。

这里面还涉及很多细节需要考虑，比如修改了采集配置，本地采集器会不会重新构建任务；本地采集器遇到异常情况会不会发送告警等等。

这类工具特别容易出bug，肯定得在实战中边用边改。等有空了再继续完善。

开发这个系统我用了两个模型，一个是deepseek，另一个是gtp-5.5。

整体用下来的感受是，国产模型在复杂代码编写能力上确实还需要继续提升。写本地采集器那部分，deepseek改了好几版，问题始终存在。

要么就是恢复了代码又重新构建，陷入了一个不太好的循环，一直没法彻底解决问题。

后来换成codex的gpt5.5，问题一下子就给解决了。

在处理复杂编码任务时，deepseek确实还有差距。

不过deepseek也有它的优点，就是成本低，用来调整一下界面样式，或者处理简单的逻辑代码，还是够用的。