在读本科、需要兼顾课程、社团和实习求职的大学生，日常工作里课程作业、考试复习、实习申请和社团事务挤在一起，常常不知道从哪里开始。很多重复性的整理工作，用一个几十行的脚本就能一键完成，而 AI 让不会编程的人也能写出这样的脚本。本文给出大学生用 AI 写 Python 自动化脚本的一套可直接照抄的做法：描述输入文件、处理规则和期望输出，让 AI 写带注释的脚本和运行说明，先在副本上测试。

场景：大学生为什么需要 AI 写 Python 自动化脚本

大学生每周都要做一件重复的事：把多个“学习记录”表格合并，按科目汇总，再另存为一份新表格。手工复制粘贴半小时，还容易漏行。现实中，大学生还得兼顾“投递 4 份暑期实习简历”等日常事务，所以更需要一套拿来就能用的方法。

工具选择

可以用 ChatGPT、Claude、DeepSeek、Kimi 等对话助手写脚本；如果安装了 VS Code，可以配合 GitHub Copilot、通义灵码等编程助手边写边改。

不会配置环境的话，可以让 AI 一步步教你安装 Python 和所需的库；ChatGPT 等带代码执行能力的工具也可以直接处理上传的文件（注意数据安全）。

一个虚构的例子

我们用一个虚构人物把流程串起来：老张，大学生，最近在忙“完成课程小组项目报告”。一次小组讨论结束后，老张意识到需要尽快写 Python 自动化脚本，可当天还要处理“准备一场社团招新宣讲”。于是老张把要求和背景一次性写进提示词，让 AI 先出一版，再花时间修改关键部分。最后交给导师和辅导员的版本，结构和措辞都是老张亲自把过关的。

操作步骤

  1. 说明输入：文件格式、位置、列名
  2. 说明处理规则：合并、筛选、汇总、改名等
  3. 说明输出：文件名、格式、保存位置
  4. 让 AI 写带中文注释的脚本和运行步骤
  5. 先复制一份数据做测试，确认结果正确再正式使用

提示词示例

提示词的关键是把背景、要求和输出格式写清楚：

【背景】身份：在读本科、需要兼顾课程、社团和实习求职的大学生；平时主要和同学和老师和导师和辅导员打交道。
我是大学生，不太懂编程，请帮我写一个 Python 脚本。

输入：文件夹 data/ 中有多个 Excel 文件（.xlsx），每个文件结构相同，列为：科目、学习日期、学习时长分钟、学习方式
处理：
1. 合并所有文件
2. 删除完全重复的行
3. 按“科目”汇总“学习时长分钟”的合计和记录数
输出：生成“汇总结果.xlsx”，包含两个工作表：明细、汇总

要求：
- 每一步写中文注释
- 告诉我需要安装什么，怎么运行
- 如果某个文件缺少某列，打印提示并跳过该文件

示例输出（仅供示意）

以下是一段示意性的输出，内容基于虚构的工作记录，仅用于展示格式和思路，实际结果会因工具和输入不同而变化：

import glob
import pandas as pd

cols = ["科目", "学习日期", "学习时长分钟", "学习方式"]
frames = []
for path in glob.glob("data/*.xlsx"):
    df = pd.read_excel(path)
    if not set(cols).issubset(df.columns):
        print(f"跳过 {path}：缺少必要的列")
        continue
    frames.append(df[cols])

detail = pd.concat(frames).drop_duplicates()        # 合并并去重
summary = detail.groupby("科目")["学习时长分钟"].agg(["sum", "count"])

with pd.ExcelWriter("汇总结果.xlsx") as w:
    detail.to_excel(w, sheet_name="明细", index=False)
    summary.to_excel(w, sheet_name="汇总")
print("完成！")

运行步骤：安装 Python 后执行 pip install pandas openpyxl，在脚本所在文件夹运行 python merge.py。

拿到类似的结果后，老张的做法是先核对事实和数字，再结合“完成课程小组项目报告”的安排调整重点，最后才对外使用。

实用技巧与常见坑

  • 第一次运行一定用数据副本，防止脚本覆盖或删除原文件。
  • 脚本跑通后保存好，并写一段使用说明，方便同事复用。

给大学生的特别提醒

要求 AI 用例子和类比解释概念，学完再让它出题检验。另外，按学校学术诚信规定使用 AI，作业和论文不要直接提交 AI 生成的内容。

变体用法

  • 批量生成文档：根据表格内容批量生成通知或证明（注意核对）。
  • 网页数据整理：在遵守网站规则的前提下整理公开数据。

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