#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
2. 每个文件读取 Sheet1，提取 A 列（姓名）、C 列（金额）、F 列（日期）
3. 合并到一个新的 DataFrame 里
4. 按日期列排序
5. 输出为一个新的 Excel 文件，文件名带当天日期
6. 处理过程中打印每个文件的读取状态
7. 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
2. 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
3. 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
4. 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。