AI辅助下开发了个工具，功能如下，分享给大家：
基于Shiny开发的用户友好型网页应用，专为微生物组数据分析设计。该工具能够自动处理OTU/ASV_taxa表格（支持XLS/XLSX/TSV/CSV格式），通过调用QIIME1，一键生成微生物分类学汇总结果。其核心功能包括：自动修复常见文件格式问题（如最后一列丢失），并行生成绝对丰度和相对丰度的七级分类统计表（门到种水平），并将结果打包为标准化Excel文件下载。特别优化了错误处理机制，提供实时日志反馈，无需命令行操作即可完成从原始数据到出版级统计表的全流程分析，显著提升微生物组数据分析效率。

输出展示

过程回顾

当然中间经过了无数的调试，才让这个工具正常运转，这里不表啦！工具部署在了自己的小服务器上，地址：https://shiny.zd200572.com/otu/
发现国产deepseek在shiny App的生成方面确实超过了一众的工具，比如chatgpt, qrok, gemini和claude，没有对比就没有伤害，比如同样的提示词如下：

帮我生成个美观的网页工具R语言 shiny，作用是根据上传的文件，例子中为 asv_taxa_table.xls，通过以下命令，输出个zip，包含tax_summary_a/和tax_summary_r/两个文件夹里的文件，把这几行命令变成一个shell脚本，然后shiny app中调用：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

这是deepseek V3的界面，至少水平比我高的，也符合我的需求：

claude只知道生成前端的网页，不得不承认它的前端比较给力的，审美也在线，坦白表示才开始提示词是没加入R语言shiny的关键词的。不得不承认，现阶段，用AI的人的水平基本决定了AI的能力，因为你需要检查他的成果，并为这些代码负责，不能使用自己看不懂的代码在各种事情中呀。无奈本人水平不够后端的，只好作罢，转向shiny。但到了shiny关键词加上之后，他却依然前端路上一去不复返，完全没shiny的影子，只好放弃。看起来每个模型都是有自己的长和短的，我们要积累经验，在最恰当的工作用最适合的模型服务。

再鄙视下其他工具在shiny上的表现，初学者水平的样子：
grok:

ChatGPT:

gemini 2.5 pro preview也不错，审美差点，但是功能很全啦！

当然，一个任务不能代表模型的能力，得客观，点赞国产！也不排除有的模型没联网等原因导致。