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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

开发一个AI辅助工具，能够自动检测用户Ubuntu系统的硬件配置(特别是NVIDIA显卡型号)，根据检测结果推荐最佳驱动版本，并生成完整的安装脚本。要求包含以下功能：1.硬件检测模块 2.驱动版本推荐算法 3.自动生成安装脚本 4.回滚方案生成 5.安装验证测试。使用Python实现，提供命令行界面，支持Ubuntu 18.04/20.04/22.04 LTS版本。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

作为一名长期在Ubuntu系统上折腾NVIDIA驱动的开发者，我深知手动安装显卡驱动的痛苦。每次重装系统都要经历版本查询、依赖安装、黑屏修复的循环，直到发现了AI辅助开发这个新思路。今天就来分享如何用Python打造一个智能驱动安装助手，让显卡驱动安装变得像点外卖一样简单。

1. 硬件检测模块的实现关键这个工具的核心首先是准确识别硬件信息。通过Python的subprocess模块调用lspci命令，可以获取到显卡的详细型号。这里有个小技巧：用正则表达式过滤出NVIDIA开头的设备信息，就能精准定位显卡型号。为了兼容不同Ubuntu版本，还需要额外检测系统内核版本和gcc编译器版本。

2. 驱动版本推荐算法设计根据多年踩坑经验，不是最新驱动就是最好的。我们建立了版本匹配规则库：

3. 30系显卡推荐510+版本
4. 20系建议470-515版本

5. 旧款显卡使用390长期支持版 算法会交叉比对NVIDIA官网的兼容性列表和社区反馈，优先选择经过广泛验证的稳定版本。

6. 智能脚本生成机制检测到硬件和系统信息后，工具会自动生成包含这些关键步骤的bash脚本：

7. 禁用nouveau驱动
8. 添加官方PPA源
9. 安装指定版本驱动包

10. 配置持久化设置 特别加入了交互确认环节，避免误操作。

11. 安全的回滚方案经历过驱动安装失败的同学都知道回滚的重要性。工具会：

12. 安装前自动创建系统快照
13. 记录原始驱动版本

14. 生成包含卸载命令的回滚脚本 这样即使安装失败，也能一键恢复到原始状态。

15. 安装验证的自动化安装完成后不是简单跑个nvidia-smi就完事，我们的验证流程包括：

16. 基础命令测试
17. OpenGL渲染检查
18. CUDA功能验证
19. 温度监控测试 全部通过才会提示安装成功。

在实际开发中，有几个值得注意的坑： - Ubuntu不同LTS版本的内核头文件安装方式不同 - 某些笔记本需要额外处理Optimus切换配置 - 服务器版系统需要禁用安全启动 这些细节都在工具中做了特殊处理。

整个项目最让我惊喜的是，用InsCode(快马)平台可以快速验证各个功能模块。它的在线Python环境让我能即时测试硬件检测逻辑，AI对话功能还能帮忙优化正则表达式。特别是部署测试时，不需要反复重装Ubuntu系统，直接新建不同版本的容器就能验证兼容性。

现在这个工具已经能处理90%的常见安装场景，后续还计划加入深度学习框架自动配置功能。如果你也在为Linux显卡驱动头疼，不妨试试这种AI辅助开发的思路，真的能省去很多重复劳动。

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