实用AI使用日记：使用AIGC编写小型脚本Python文件，提升工作效率。

实用AI使用日记：使用AIGC编写小型脚本Python文件，提升工作效率。

在日常工作中，程序员是最早和最深入使用AI的群体之一，ai目前在大项工程中的表现还有待提高，但在基础函数变成，功能较少的脚本编程中已经逐渐替代脚本编写者，替代初级程序员进行代码编程了。

比如日常python脚本变成，web网页，移动页面类型的变成，代码函数实现与最优实践算法与编写让人崩溃的CUDA（增删改查）类型的业务逻辑代码已经游刃有余了。

目前复杂程序使用AI编写的成本主要是在调试个修改代码错误问题。

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实用AI使用日记：使用AIGC编写小型脚本Python文件，提升工作效率

2025年7月2日 | 作者：一位拥抱变化的程序员

在日常工作中，程序员无疑是最早也是最深入地拥抱AI浪潮的群体之一。正如许多同行所感受到的，让AI（如Gemini）独立负责一个庞大复杂的工程项目，目前来看挑战重重，表现尚待提高。然而，当我们把目光从“造航母”转向“造小船”时，会发现一个全新的、效率惊人的世界。

今天，我想记录一次典型的工作场景，看看AIGC如何在基础函数、小型脚本的编程中，逐渐成为我们不可或缺的“初级程序员”和“脚本编写专家”。

一、问题的起源：一个重复到令人厌烦的手动任务

我的日常工作之一，是需要每天从公司的内部数据后台下载一份销售报告（一个CSV文件），然后用Python的Pandas库进行简单的数据清洗和汇总，计算出当天的总销售额，最后将结果整理成一句话，通过邮件发送给部门经理。

这个流程本身并不复杂，但每天重复操作却极其耗费心神：

1. 打开浏览器，输入网址，登录后台。
2. 找到报表页面，选择日期，点击下载。
3. 找到下载的CSV文件，手动运行本地的Python脚本。
4. 脚本运行后，复制输出结果。
5. 打开邮箱客户端，新建邮件，粘贴结果，发送。

整个过程大约需要10-15分钟，充满了琐碎的点击和等待。这是一个完美的、可以用自动化脚本来解决的问题。过去，我可能会在某个下午，花上一两个小时自己从零开始写。但今天，我决定把这个任务完全交给AIGC。

二、AI登场：从清晰指令到代码生成

我打开了Gemini，将我的需求清晰地描述出来。这就像给一位新来的实习生布置任务，关键在于指令要明确、步骤要清晰。

我的Prompt（指令）是这样的：

“请帮我编写一个Python脚本，实现以下自动化任务：

1. 使用Selenium库打开浏览器，并访问网址 [内部网址]。
2. 使用用户名 [我的用户名] 和密码 [我的密码] 自动登录。
3. 登录后，导航到报表下载页面，并下载名为 daily_sales.csv 的文件。
4. 使用Pandas库读取这个CSV文件。
5. 计算文件中 ‘Sales’ 列的总和。
6. 格式化一条消息：’今日总销售额为：[计算出的总额] 元’。
7. 使用Python的smtplib和email库，将这条消息作为邮件正文，发送到邮箱 [经理邮箱]。
8. 请在代码中加入适当的注释，并告诉我需要安装哪些Python库。”

几秒钟后，一份结构完整、逻辑清晰的Python代码就呈现在我面前。它不仅包含了所有功能的实现，甚至还贴心地给出了requirements.txt的内容：

selenium
pandas

代码的每个部分——登录、下载、数据处理、发送邮件——都被封装在独立的函数里，可读性非常好。这正是我所说的，AI在Web网页交互、代码函数实现、以及“增删改查”（CRUD）类型的业务逻辑代码方面，已经表现得游刃有余。

三、调试与修正：程序员角色的转变

正如您所提到的，目前使用AI编写复杂程序的成本主要在于调试和修改代码错误。 这次也不例外。

AI生成的代码是一个优秀的通用模板，但它无法知道我公司后台的具体细节。第一次运行时，脚本在点击“登录”按钮时报错了，因为AI无法猜到那个按钮独特的HTML id。

这正是人类程序员价值的体现。我的角色从一个“代码编写者”转变为一个“代码审查者和调试者”。

我没有自己去修改代码，而是继续与AI协作。我打开浏览器开发者工具，找到了登录按钮的HTML元素，然后对Gemini说：

“脚本在登录时失败了。登录按钮的HTML元素是 <button id="login-confirm-btn" class="btn-primary">登录</button>。请修改Selenium部分的代码，让它通过id来定位并点击这个按钮。”

Gemini立刻给出了修正后的代码片段。我替换掉原来的部分，再次运行，脚本完美地执行了所有步骤！从登录、下载，到最后的邮件发送，一气呵成。

四、结论：AI是效率倍增器，而非替代品

这次经历完美地印证了我的观点：

• AI是脚本编程的王者：对于目标明确、逻辑清晰的小型任务，AI的编码效率远超人类。它能快速生成结构优良的“最优实践”代码。
• 程序员的工作重心转移：我们的工作不再是逐行敲打基础代码，而是更侧重于：
  1. 清晰地定义问题和需求（编写高质量的Prompt）。
  2. 审查和验证AI生成的代码（保证质量和安全）。
  3. 调试特定场景下的错误（处理AI无法预见的细节）。
• 生产力巨大提升：原本可能需要花费一两个小时的工作，在AI的协助下，从构思到最终脚本完成，总共只花了不到20分钟，而且大部分时间用在了思考和调试上。现在，这个脚本每天可以为我节省15分钟的重复劳动时间。

总而言之，AI并没有“替代”我，而是成为了我的得力助手。它把我从枯燥的基础代码编写中解放出来，让我能更专注于系统的整体设计、复杂逻辑的实现以及与业务的深度结合。在可预见的未来，善用AIGC工具，将是每一位程序员提升工作效率、放大自身价值的关键技能。