这个应该没有，没看到相关活动

我也遇到类似问题。重启workbuddy后可恢复，但几分钟后就会复发。

您好，可以提供下账号ID吗，小助手跟进下审核

现在就已经有影响了。 未来不是AI替代人，而是会使用AI的人替代不会使用AI的人。

1、很好用，在 workbuddy 中表现最有优秀 2、至少现在都是免费的好用

准确地说，未来 AI 会像电力、互联网和云计算一样，成为几乎所有技术领域的“底层能力”，而不是取代所有其他技术成为唯一中心。

先理清一个最容易踩的坑：腾讯云开发者社区发帖给的奖励叫"成长值"，它和 CodeBuddy 的 AI 用量积分是两套独立体系，别找错地方。 一、发帖奖励（成长值）去哪看 登录 cloud.tencent.com/developer 点头像 → "个人中心" 左侧菜单点"成长计划" 在这里能看到：当前成长值、已完成任务、可领取的奖励 二、发帖具体给什么 在"成长计划"的任务清单里，和发帖相关的通常有： 发布一篇技术文章：+10 成长值（需审核通过才计入） 回答问题获 5 个赞：+6 成长值 发布一个技术视频：+10 成长值 成长值攒到阈值可以兑换代金券（比如满 100 成长值领 30 元代金券），在成长计划页对应任务旁点"领取"即可——注意部分代金券有粉丝数门槛，粉丝不够领不了。 三、文章数据（阅读/点赞）在哪看 个人中心 → "内容管理"或"我的文章" 这里看每篇的阅读量、点赞、评论，但不显示积分/成长值 四、CodeBuddy 积分（AI 用量）去哪看 如果你找的是"用 AI 工具的积分"，那是另一套： 个人中心 → "套餐与用量" 看基础用量、赠送用量的余额和消耗明细 发文章不会直接给这里加积分，别在这页找发帖奖励 一句话总结：发帖奖励看"成长计划"，AI 用量看"套餐与用量"，两回事。 我是会计师事务所的一名注册会计师，平时做的项目类型挺杂——企业财报审计、经济责任审计、专项审计、尽职调查、内控评价都跑过；在社区分享 AI+审计实操时，这类平台机制问题也常被同行问到。如果也在用腾讯云社区或 CodeBuddy 踩过坑，欢迎评论区交流；想看哪类项目的实战拆解也可以留言，我按需求写。

您好，收到您的反馈，目前社区官方暂无相关积分活动哦！

没有绝对更快的答案，关键取决于数据是否已按日期排序、是否已有 DatetimeIndex，以及是否需要补齐空月份。 已是按时间排序的 DatetimeIndex，且需要完整月度时间序列：优先 resample。 date 只是普通列，只需要实际出现过的月份：通常优先 groupby。 千万级数据中，排序和复制往往比“groupby 还是 resample”本身更影响性能与内存。

结论 openpyxl 复制单元格时只搬 value，不搬 style。要做到"合并且保格式"，需要： 用 copy() 把源单元格的 font / fill / border / alignment / number_format / protection 逐个复制到目标单元格； 列宽用 column_dimensions[字母].width 单独同步（通常取第一个 sheet 的即可）； 除第一个 sheet 外，后续 sheet 跳过表头行，避免重复表头。 示例代码 from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils import get_column_letter from copy import copy def copy_style(src, dst): dst.font = copy(src.font) dst.fill = copy(src.fill) dst.border = copy(src.border) dst.alignment = copy(src.alignment) dst.number_format = src.number_format dst.protection = copy(src.protection) src_path = "data.xlsx" wb = load_workbook(src_path) sheet_names = ["Jan", "Feb", "Mar"] first = wb[sheet_names[0]] target = wb.create_sheet("All") # sync column widths from the first sheet for col in range(1, first.max_column + 1): letter = get_column_letter(col) target.column_dimensions[letter].width = first.column_dimensions[letter].width start_row = 1 for idx, name in enumerate(sheet_names): ws = wb[name] for r, row in enumerate(ws.iter_rows(), start=1): # skip header row on sheets after the first if idx > 0 and r == 1: continue for c, cell in enumerate(row, start=1): dst = target.cell(row=start_row, column=c) dst.value = cell.value copy_style(cell, dst) start_row += 1 wb.save("merged.xlsx") 关键点说明 copy(cell.font) 必须深拷贝，直接 dst.font = src.font 会让多个单元格共享同一个 style 对象，改一个全变。 数字格式（如会计格式、百分比、日期）靠 number_format 同步，否则合并后数字变成"裸数字"。 公式：openpyxl 写文件时只保存公式字符串，不重算。要保证合并后有值，建议源文件先手动打开保存一次（写入缓存值），或用 data_only=True 读取值再写入。 合并单元格（merged cells）：上面的逐单元格复制不会自动处理跨行跨列合并，若源表有合并表头，需额外用 target.merge_cells() 重建，并只对左上角单元格赋值。 小结 "合并 + 保格式"一句话诀：值用 value 搬，格式用 copy() 逐个属性搬，列宽单独搬。结构相同的月表/分表汇总，套上面这段代码即可。

本地部署不是天然更便宜，而是“用得多、数据敏感、能力可接受、团队能运维”时更有性价比。 若仍处于试点阶段，建议先使用云端或托管服务验证业务价值；调用量稳定后，再依据真实 Token 消耗和安全要求决定是否迁移到本地或采用混合部署。

您好，这个是站点创建失败，一般是账号欠费，或者账号异常，建议您先排查是否欠费，再点击站点名称旁边的“重试”

优先利用其原生知识库与权限体系，再补充大模型能力。 优先私有化/专有云部署，模型、向量库、文件解析和日志都纳入内网治理。 先使用成熟 RAG 平台或云服务，避免从零开发全部组件。 再考虑自研编排层，将知识问答接入审批、工单、CRM、OA 等业务流程。

还好吧，用国际版的

算，而且它是当前AI应用层最核心的工程能力之一。但它"正经"的方式和传统编程不太一样。 **一、为什么有人觉得它"不正经"** 质疑者的核心论点：自然语言太模糊、模型迭代导致技巧过时、"不就是说话吗"。这些观点忽略了关键一点：提示词工程的本质不是"写句子"，而是"约束非确定性系统输出"。 **二、提示词工程的技术内核** 1. 上下文工程（Context Engineering） 不是写一句话，而是设计一整套上下文结构：System Prompt定义角色约束、Few-shot Examples覆盖边界情况、Chain-of-Thought引导推理路径、结构化输出约束格式。 2. 消除歧义的能力 同样一个需求，不同人写出来的提示词效果天差地别。好的提示词需要明确定义角色、任务步骤、输出格式、异常处理规则。 3. 可复现性与版本管理 企业级提示词工程需要：提示词版本管理（Git）、A/B测试框架、评估数据集和自动化评测、回归测试。 **三、和其他技术的对比** 传统编程：输入是代码（确定性语法），编译器是编译器/解释器，调试用断点日志，测试用单元测试 提示词工程：输入是自然语言（非确定性约束），编译器是LLM推理引擎，调试用输出对比和温度调节，测试用Eval Set和自动化评测 **结论**：提示词工程是"人机协作时代的新型编程范式"。就像SQL是对数据库的编程、正则表达式是对文本的编程一样，提示词是对大语言模型的编程。它的"正经性"体现在可复现、可评估、可工程化的程度上。

幻觉不能被“治愈”，但可以通过“检索证据、权限与数据治理、规则校验、拒答、人工审核”降到业务可接受范围。对于企业知识库，目标应是可追溯、可验证、可拒答，而不是要求模型永远不犯错。

个人跟着时代走吧

您好，已通过，您可以查看下

您好，方便详细描述下吗，也提供下账号ID

初级岗位不会消失，但“低门槛、只做基础编码”的岗位会变少；能够借助 AI 提升效率、同时具备工程判断和业务理解能力的新人，反而会更有竞争力。