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随着人工智能技术的迅猛发展，其在编程领域中的应用愈加广泛。本文作者通过实践操作，展示了如何借助File System MCP与AI编程工具Windsurf来创建文件整理器和文件分析器，从而实现文件的自动分类和可视化管理。
作为一名产品经理，日常生活和工作中并不需要频繁地编写代码。探索AI编程的主要目的在于了解产品的可行性与技术的应用。之前所进行的实验项目，更多是出于玩乐，积累经验并享受创造的乐趣。
直到我接触到File System MCP。
顾名思义，File System MCP的功能十分直观：
它能够进行文件的读取与写入、文件夹的增删、文件的移动、搜索以及获取文件元数据。然而，结合大型模型的使用，可以发挥更大的潜力。对我而言，其最大的价值在于整理文件夹。
我并不是一个喜欢整理文件的人，许多文件总是随意地放在桌面上。后来觉得凌乱，就创建了一个名为“杂七杂八”的文件夹，里面存放着各种各样的文件。
表面上看似整齐了，但是每次查找文件时却感到困扰，文件数量实在太多。里面包含不同类型的文件，如音频、视频、Markdown文档、PDF等，按内容又分为规划材料、行业报告、随笔等。
这次，我借助File System MCP进行实践，利用Windsurf创建了一个“文件整理器”，可以自动整理文件夹内的杂乱文件，并按照逻辑进行分类。
言归正传，开始动手吧。
👨🏾🌾 安装File System MCP
Windsurf 1.8.2允许直接安装插件，用户无需在第三方MCP市场中搜索，只需将json文件复制到配置中即可。
启动应用后，点击右上角的Plugins，打开Plugin Store，选择Filesystem进行安装。
✨ 如何设置Windsurf中的文件整理器完成安装后，系统会提示用户输入Filesystem Paths。这一操作的目的在于授予Filesystem特定路径的访问权限。只有在该路径下的子文件夹与子系统才能被操作，而其他路径则会被限制访问。
在这里，我选择了整个桌面作为权限授予的对象。如果你不清楚如何获取路径，可以在Mac电脑上打开终端，直接将一个文件夹拖入终端窗口中，这样就会自动显示该文件夹的路径。之后，将该路径复制到Windsurf中即可。
例如，如果我想指定桌面路径，只需保留/Users/smg/Desktop。设定好路径后，刷新一下以确认设置成功。
🤖 创建文件整理器
接下来，在Windsurf文件夹内新建一个文件夹，命名为“文件整理器”。打开Windsurf后，进入该文件夹（如果已经在Windsurf中，可以直接在运行和调试界面中选择相应的文件夹）。
🤖 文件分析器的创建与优化
接下来，我们将为系统分配任务，以便进行文件整理：
首先整理桌面及各种杂乱无章的文件夹，将其中的文件夹进行编号和分类，同时删除那些空的文件夹。
AI 开始了它的工作，具体流程如下：
- 初步检查杂乱文件夹中的内容；
- 创建 Python 脚本以分析文件夹里的文件；
- 赋予该脚本执行权限；
- 运行脚本；
- 执行清除空文件夹的命令行指令；
在脚本执行过程中，系统自动检测并解决了一些问题，例如文件名中含有空格或特殊字符的问题。同时，我们注意到，一些删除命令并没有通过MCP调用，而是直接通过命令行执行。这两者的差异在于：文件系统提供了更高层次的抽象，包含了一些封装好的功能，而命令行则更加底层，前者在某些任务中的效率更高，而后者则更具灵活性。
执行完成后，系统仍然存在一些问题，比如出现了重复编号。因此，我们需要进一步调整需求：
我发现有些编号重复，例如 01-产品规划与 01-图片，请重新编号。另外，我希望在杂七杂八文件夹下再新建 4 到 5 个文件夹，将当前的二级文件夹放到新创建的文件夹内。
接下来，系统继续优化脚本以生成所需内容：
最终的结果如下：
总体来看，系统的运行已经相对完善，但仍有进一步优化的空间，理想的情况包括：
- 调用大型模型，深入分析文件内容；
- 依据文件内容对文件进行重命名；
- 根据文件名称整理文件夹；
- 限制文件夹层级不超过三层；
- 文件夹按 01、02 等规则编号，单层级文件夹数量不超过九个；
目前，系统尚未完成调用大型模型进行内容分析的功能，现阶段仅是根据文件名称进行分类，仍有改进的余地。然而，与最初的杂乱无章相比，情况已经有了显著改善，至此，我们暂时告一段落。
🤖 创建文件分析器
若仅仅是将文件进行分类，那仅仅是基础层级，真正高级的操作在于对文件进行深入分析。想象一下，当你的文件数量达到几千份时，关于文件大小和类型的掌控就显得尤为重要，这时需要一个可视化工具来帮助管理和分析。
因此，我们将创建一个文件分析器，以分析杂乱无章的文件夹，并以可视化的方式展示文件的大小、类型及数量。
这一次的过程非常顺利，没有任何错误，系统直接生成了以下页面：
全新界面设计的挑战与实现
通过可视化工具，我们可以轻松掌握每个文件的类型、大小，以及最大文件的信息。每一个图表不仅仅是装饰，还有相应的浮层提供详细数据。
当然，这样的设计显得过于简单，我对当前的UI风格并不满意，决定给人工智能提出一个更大的挑战：
借助shadcn/ui来优化界面的整体风格
随后，系统开始自行生成解决方案：
在我同意后，系统进行了以下操作：
- 下载了Next.js项目所需的全部依赖；
- 安装了Shadcn库；
- 添加了基础组件及图表；
- 设置了API路由。
经过一系列的操作，创建成功的提示弹出，但当我打开页面时却遇到了错误信息：
我没有多想，直接将截图发送给它，并不断重复这个过程，直到它提示修复完成。
最终，一个现代化的UI界面顺利呈现出来了：
全新界面设计带来的革新体验
与之前拥挤在一个页面的布局相比，更新后的用户界面采用了分段控件，有效地将三种功能进行了明确区分。此外，文件扩展名的分析也不再杂乱无章，树状图展示的文件大小分布更显美观。
🍎 结论
在某种程度上，AI的编程过程与绘画相似。当我们能够清晰地传达需求时，AI便能更为准确地实现这些需求。例如，熟悉的吉卜力风格在AI编程中就对应着明确的库，像我们使用的shadcn一样。实际上，文件分析器的应用潜力巨大，每次通过AI生成项目后，我们都可以利用文件分析器来分析项目文件，从而更全面地了解项目的整体状况。
今天的分享就到此为止，期待大家继续学习。
本文由人人都是产品经理的作者【善宝橘】创作，微信公众号为：【善宝橘】。本文为原创/授权内容，发布于人人都是产品经理，未经授权，禁止转载。
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