背景与问题
最近在做一个需要频繁访问特定网站的项目，但发现该网站的登录域名经常变更，每次都要花时间到处找最新地址，特别影响工作效率。于是研究了下如何用 AI 辅助开发一个智能域名追踪系统，自动帮我解决这个问题。
系统设计思路
- 定时爬取检测：系统需要定期自动访问相关页面，检查是否有新域名出现。这里用 Python 的 requests 库就能实现，设置合理的请求间隔避免被封禁。
- DNS 解析验证：发现疑似新域名后，用 dnspython 库进行 DNS 解析验证，确保域名真实有效，避免记录到错误的地址。
- 自动通知机制：当确认发现新域名时，系统会通过配置好的邮件服务自动发送通知，第一时间就能收到最新地址。
- 历史记录查询：所有检测到的域名变更都会记录在数据库中，方便随时查看历史记录，了解域名变更规律。
实现过程中的关键点
- 智能爬取策略：为了避免被反爬机制拦截，需要模拟正常用户访问行为，包括设置合理的请求头、随机延迟等。AI 可以帮助优化这些参数设置。
- 域名识别算法：如何从网页内容中准确识别出登录域名是个挑战。通过训练一个简单的文本分类模型，可以大大提高识别准确率。
- 异常处理机制：网络环境复杂多变，系统需要完善的异常处理，比如请求失败重试、DNS 解析超时等情况的应对方案。
- 性能优化：随着历史记录增多，查询效率可能下降。可以考虑使用缓存机制，或者定期归档旧数据。
实际应用效果
这个系统运行一段时间后，确实帮我省去了很多手动查找域名的时间。最让我惊喜的是，有几次域名变更我还没注意到，系统就已经发邮件通知我了。历史记录功能也很有用，通过分析记录发现这个网站的域名变更似乎有一定的规律可循。
可能的扩展方向
- 增加多平台通知方式，比如集成企业微信、钉钉等办公软件的通知接口。
- 开发浏览器插件版本，直接在浏览器中显示最新域名。
- 加入用户反馈机制，当系统检测到的域名无法访问时，可以快速收集用户反馈。
- 考虑开发 API 接口，方便其他系统集成使用。
总结
整个开发过程比预想的顺利很多，AI 辅助确实能提高开发效率，特别是处理一些重复性的编码工作。如果你也经常遇到类似问题，不妨试试用 AI 工具来简化工作流程。
