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创建一个自动化脚本，能够自动完成Ubuntu 22.04的安装过程。要求包含以下功能：1.自动检测硬件配置 2.智能分区方案推荐 3.驱动自动识别安装 4.基础软件包自动配置 5.网络设置自动化。脚本需要支持无人值守安装模式，并提供安装进度实时反馈。使用Python编写，确保兼容最新Ubuntu 22.04 LTS版本。

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AI一键搞定！Ubuntu 22.04全自动安装指南

最近在给实验室的十几台机器批量安装Ubuntu 22.04时，发现手动安装实在太费时间。每台机器都要重复分区、配置、安装驱动的过程，一天下来腰酸背痛。后来尝试用AI辅助开发自动化脚本，效果出奇的好，现在把经验分享给大家。

自动化安装的核心思路

1. 硬件检测模块
   通过分析系统文件/proc/cpuinfo和dmidecode命令输出，自动获取CPU、内存、磁盘等硬件信息。AI建议用Python的subprocess模块调用这些命令，再通过正则表达式提取关键参数。

2. 智能分区方案
   根据检测到的磁盘容量自动推荐分区方案：小于256GB的SSD采用单根分区，大容量硬盘则划分单独的/home分区。AI生成的算法还会考虑是否检测到多块硬盘，自动配置RAID或LVM。

3. 驱动处理逻辑
   通过lspci和lsusb命令识别硬件设备，自动匹配Ubuntu官方仓库中的驱动包。对于NVIDIA显卡等专有驱动，脚本会添加PPA源并静默安装。

具体实现过程

1. 无人值守安装配置
   使用preseed.cfg文件实现全自动安装，AI帮我生成了包含语言选择、时区设置、用户创建等预设项的模板文件。关键点是配置正确的debconf参数，避免安装过程中弹出任何交互对话框。

2. 网络自动化配置
   脚本会检测网络连接状态，自动配置静态IP或DHCP。对于需要代理的环境，还会自动配置apt代理设置，确保后续软件安装能正常进行。

3. 基础软件包安装
   安装完成后自动执行apt update和apt upgrade，然后根据硬件检测结果安装build-essential、git、curl等开发工具包。AI建议的软件包列表考虑了开发环境的通用需求。

实际使用技巧

1. 进度反馈实现
   通过结合Python的logging模块和系统通知功能，在安装过程中实时输出进度信息。可以在不同阶段触发桌面通知，方便远程监控多台机器的安装状态。

2. 错误处理机制
   AI帮助设计了完善的错误捕获逻辑，当某个步骤失败时会自动重试3次，仍然失败则记录详细错误日志并跳过该步骤，确保安装过程不会完全中断。

3. 批量执行优化
   配合PXE网络启动和Ansible，可以实现同时给数十台机器部署。AI生成的脚本支持从网络读取配置文件，每台机器可以根据MAC地址应用不同的定制化设置。

使用体验与建议

在实际部署中，这个自动化方案将单台机器的安装时间从原来的40分钟缩短到15分钟以内，而且完全避免了人为操作失误。特别值得一提的是，InsCode(快马)平台的AI辅助功能大大提升了开发效率，遇到问题时可以实时获取解决方案，不用反复搜索各种技术文档。

对于需要频繁部署系统的场景，这种AI辅助开发的自动化脚本简直是救星。平台的一键部署功能也很实用，测试阶段可以快速验证脚本在不同环境下的表现。整个过程几乎不需要手动配置服务器环境，特别适合像我这样不想折腾基础设施的人。

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创建一个自动化脚本，能够自动完成Ubuntu 22.04的安装过程。要求包含以下功能：1.自动检测硬件配置 2.智能分区方案推荐 3.驱动自动识别安装 4.基础软件包自动配置 5.网络设置自动化。脚本需要支持无人值守安装模式，并提供安装进度实时反馈。使用Python编写，确保兼容最新Ubuntu 22.04 LTS版本。

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