近期在AI Studio上用脚本跑任务，突然想到一个脚本任务的优化思路。

首先，目前脚本任务使用门槛确实稍微高了点，主要几个大的难关：

1. 没有终端，这个对不熟悉linux的用户特别致命，路径全程靠脑补（而且路径和Notebook项目是一样的，你以为cd AAA以后，下一行代码的当前路径就变了？No!）

2. 代码要一个个传，但是数据集的坑位就两个

    2.1 也就是说，如果代码文件特别多，那么数据集坑位就剩一个啦，很多时候真不够啊

    2.2 同时这个问题还叠加了（问题1）,用数据集放代码是吧？那后面的解压缩后路径、目录结构、文件位置请自行脑补……

3. 如果不想一个个传，比如git clone PaddleDetection这种模型库，也要面临版本更新的风险。比如我之前用PaddleSeg的项目，为适配2.0，整个目录结构都改了，新读者fork了旧项目发现跑不起来了……

4. YAML文件不能预览和编辑，这个小问题挺影响体验的（当然，能打到这关的重度用户已经很少了，哈哈哈），参考https://ai.baidu.com/forum/topic/show/981125

分析一下上面的问题，依我个人理解，脚本任务当前的设计，要加个终端有点难，就算有，恐怕也是类似BML CodeLab那种伪终端（BML可以用终端本地调试，至少不用脑补路径，但云上跑还是把代码提交上去的）。

但是第2、3可能不需要太伤筋动骨就能改造，建议就是加个放代码包的坑位，让用户按要求把代码打包成zip文件，加载脚本任务的时候自动解压，显示到前端。比如我有个PaddleDetection.zip吧，放到代码包坑位，脚本任务加载了解压、显示，在脚本任务上就可以像用IDE一样玩耍了。当然代码包肯定要限制下大小，如果刚好能把完整的PaddleDetection.zip这种上传是最好的，如果不能，我觉得可以指导下用户，比如把这些模型库的doc文档目录、一些图片拿掉，可以省下很多空间。

转念一想，感觉Notebook不也可以加个代码包坑位嘛，哈哈哈。

毕竟我这种重度使用git clone 模型库的用户，公开的项目很害怕模型库代码改动啊……而且Notebook公开项目一般是很难把PaddleDetection模型库放进去的，文件数太多、模型文件经常放在模型库目录下，占用空间也很容易超标。

（狗头跑路）