借助人工智能进行 JSL 脚本编写JMP社区的各位朋友，大家好！
我只是有点好奇，有多少人使用人工智能工具（比如 Chat-GPT、Claude 等）来辅助编写 JSL 脚本，以及你是否觉得这些工具真的有用，或者等到它修复所有错误的时候，你自己写得更快。虽然每个组织对工具的使用规则都不一样，但我还是想问问大家，我们是否可以作为一个社区，共同选择一个工具，帮助它变得更智能。
祝您度过美好的一天！
自动化和脚本编写回复：借助人工智能进行 JSL 脚本编写嗨@GregMcMahon ，
我之前在其他一些帖子中也评论过这个问题，但使用人工智能（就我而言是 Claude）彻底改变了我编写 JSL 项目的方式——它能够生成简洁优雅的解决方案，错误极少，并且大大减轻了编写 JSL 代码时“枯燥乏味”的部分——也就是代码编写本身！只要提供充分的项目计划，并引导它一次处理一小段代码（先处理这个表达式，再处理这个函数），它就能节省大量时间。
除了速度快之外，它还能解决复杂的难题，甚至是棘手的问题；例如，在我正在开发的一个报告工具中，我一直搞不清楚如何才能按照我想要的方式嵌入图片。我在 Claude 中得到了两个提示，就找到了解决这个困扰了我好几周的问题的方案，我之前甚至都想干脆放弃。
考虑到 JMP 内置了 Python 集成，而且 Python 相关资源非常丰富，你可以利用 LLM 进行许多复杂的分析。以下是我目前见过/尝试过的一些很棒的案例：
- 通过 JSL 创建报告/仪表板 - 向 AI 提供完整的表格脚本（无需数据），并要求其创建一个选项卡式仪表板，每个选项卡包含的报告都以脚本的形式保存到脚本表中。
- 输入日志/错误代码和完整脚本，以便AI快速调试。
- 生成示例“压力测试”文件，以测试 JSL 脚本的实用性和局限性（例如，我在最近的JSL 可视化工具中使用它来创建测试用例）。
- 为混合设计生成约束条件
- 在图表构建器中创建自定义线条
- 生成示例测试数据来测试想法（例如，我最近创建了一个 qPCR 数据集，看看它如何与 Functional Data Explorer 平台配合使用）。
这是我和 Claude 一起制作的“JMP 街机游戏厅”的有趣帖子。
谢谢！
本
回复：借助人工智能进行 JSL 脚本编写JMP社区的各位朋友，大家好！
我本人并不使用JSL编程。我的同事们会用，借助人工智能，我可以协助他们理解一些概念。虽然2026版的JSL已经改进了很多，但去年它经常会猜测函数，这意味着我不得不花时间去寻找正确的函数。
我将网上找到的 JMP JSL 19 函数转换成了 .nd 文件，并将其作为一项技能添加到了 Claude Code 中。这或许对其他人也有用：
https://github.com/octoplus-sa/claude-skills
玩得开心，
回复：借助人工智能进行 JSL 脚本编写有趣的。
https://github.com/octoplus-sa/claude-skills/blob/main/jmp-jsl/skills/jmp-jsl/references/scripting-index/All%20Categories/Display%20Boxes/MouseBox.md#setdroptrack
https://github.com/octoplus-sa/claude-skills/blob/main/jmp-jsl/skills/jmp-jsl/references/scripting-index/All%20Categories/Display%20Boxes/MouseBox.md#setclick
https://community.jmp.com/t5/Uncharted/Three-JSL-Easter-Eggs/ba-p/21181
编辑：
@OctoAvgJumper ：感谢分享 GitHub 链接；我为脚本索引编写的 JSL 属于 JMP，在@kristen-slappey 的帖子之后，显然可以用于训练 AI。我之前并不知道（退休有一段时间了）JMP 已经把这么多文档都搬到了 GitHub 上。现在想想，“有趣”或许应该用“酷”；如果你愿意，可以把 JSL 放回 GitHub。
回复：借助人工智能进行 JSL 脚本编写我们这里有完整的脚本索引网站，刚刚更新到 19.1 版本： https://github.com/JMP-LLC/JSL-Scripting-Index-Website ，还有一个 llm-full.txt 文件，方便任何想要轻松抓取 JSL 网站内容的人： https://jsl.jmp.com/llms-full.txt，以帮助他们进行 JSL 编程。
回复：借助人工智能进行 JSL 脚本编写这种平面文件非常方便，很适合像 Notebook LLM 或类似工具。希望 LLM 能从中学习，这样我们就无需在编码时手动输入数据了。
目标是缩小 CodeX/Claude Code 的上下文窗口，减少某些 AI 请求所需的标记数量。由于它是一种技能，因此仅在需要时加载/引用。然后，文件会被拆分，以便使用更少的标记来查找正确的参考文献，并且不会在不需要时将所有文档都发送到 LLM。
回复：借助人工智能进行 JSL 脚本编写脚本编写指南（非索引）是否也会以这种方式提供（如果能放在 JMP-LLC 代码库中就更好了）？我认为 LLM 也能从这份指南中受益，因为指南中包含更多示例。
