#WorkBuddy# 我用 WorkBuddy 10 分钟搞定了一个 Python 自动化脚本，彻底告别重复复制粘贴
最近在工作中遇到一个场景：每天要从十几个 Excel 文件里提取特定列的数据，合并成一个总表，再按日期重命名保存。手动操作的话，每个文件要打开→筛选→复制→粘贴→另存，一轮下来至少 40 分钟，还容易出错。 作为一个懒人程序员，这种活儿当然不能忍。但我又不想从头写代码——pandas 语法我总记混，openpyxl 的文档每次看都头大。于是我决定用 **WorkBuddy** 来帮我一把： 我在 WorkBuddy 的 Craft 模式下直接输入：帮我写一个 Python 脚本 1. 遍历指定文件夹下所有 `.xlsx` 文件 1. 每个文件读取 Sheet1，提取 A 列（姓名）、C 列（金额）、F 列（日期） 1. 合并到一个新的 DataFrame 里 1. 按日期列排序 1. 输出为一个新的 Excel 文件，文件名带当天日期 1. 处理过程中打印每个文件的读取状态 1. 用 `openpyxl` 引擎 WorkBuddy 几秒钟就给出了完整代码，第一次运行报了个错：`KeyError: '日期'`——因为我有个文件的 Sheet1 里 F 列是空的。 我直接把报错信息丢回 WorkBuddy：运行报错了：`KeyError: '日期'`，原因是部分文件 F 列为空。帮我加一个容错处理，空值用"未知日期"填充，并且跳过完全空行的文件。 重新运行，完美通过 !!! 这次体验下来，WorkBuddy 最让我惊喜的几个点： 1. **自然语言转代码准确率很高**：我描述的列名用的是中文（A列、C列），它自动映射成了 `iloc[:, [0, 2, 5]]`，理解力在线 1. **调试能力强**：把报错信息贴回去，不是简单说"你错了"，而是直接给出修改后的完整代码段 1. **可以多轮迭代**：从初版到最终版，我加了 4 次需求，每次它都记住上下文，不用重新解释背景 1. **Craft 模式真的香**：文件读写、代码执行一条龙，不用切来切去 对比我之前手动操作 40 分钟，现在从描述需求到跑通脚本总共不到 10 分钟。而且脚本可以反复用，以后每天就是一键运行的事。
