你一定遇到过这种 Excel 场景：文件夹里几十个表，有的是日报，有的是导出表，列名不统一、日期格式乱、还有一堆空行。
你不是不会处理，你只是不想 一个个点、一个个改。
这一课，我们不教你怎么写 pandas。我们只做一件事：👉 教你用 DeepSeek，写一个“点一下就能合并 Excel”的自动化脚本。
1️⃣ 先说清楚：这一课我们要干什么
今天这个脚本，目标非常明确：
输入：一个文件夹，里面全是 .xlsx
输出：一个 output.xlsx 总表
中间做的事：
📌 你只负责：告诉 DeepSeek 规则是什么📌 它负责：把这些规则写成能跑的代码
2️⃣ 第一件关键的事：别急着要代码，先要“结构”
很多人一上来就对 DeepSeek 说：
“帮我写个 Excel 合并脚本”
然后它甩给你一大坨代码，看不懂，也不敢改。
正确顺序是：先要方案，再要代码。
你可以这样跟 DeepSeek 说（直接复制）👇
我要写一个 Excel 自动化脚本，请你先不要写代码。需求：- 批量读取文件夹里的 xlsx- 清洗数据（空行、空列、字符串去空格、日期统一）- 统一列名（支持 mapping）- 合并成一个总表并导出- 有处理日志，单个文件失败不影响其他文件请你只输出：1）整体处理流程（3-6 步）2）建议的模块拆分3）常见坑（给新手看的）
📌 你会发现：当 DeepSeek 先把流程说清楚，后面的代码几乎不会跑偏。
3️⃣ 第二步：让 DeepSeek 写“完整脚本”，但你不用一次看懂
方案确认后，再让它写代码。
这一步你要明确告诉它：这是一个“工程脚本”，不是演示代码。
你可以这样问👇
请根据你刚才的方案，写一个可直接运行的 Python 脚本（单文件），实现 Excel 自动化处理。功能要求：- 扫描输入文件夹下所有 .xlsx- 读取指定 sheet（参数 --sheet，可选）；如果不存在就读第一个 sheet- 清洗：删除全空行；字符串去首尾空格；日期列尽量转成 yyyy-mm-dd- 统一列名：支持一个 mapping（参数 --mapping 指向 JSON 文件）；若不提供则用内置默认 mapping- 合并所有表，导出为 output.xlsx（参数 --output）- 打印处理日志：每个文件读取/清洗后行数；被跳过的文件原因；最终合并行数- 异常处理：单文件失败不影响其他文件工程要求：- Python 3.10+- 使用 pandas + openpyxl- 必须有 main()，用 argparse 解析参数- 给我 3 个运行示例命令- 最后再给“常见报错排查清单”（比如缺依赖、sheet 不存在、编码问题等）
📌 这一刻你要有一个心理预期：代码一定会很长，这是正常的。（这里我就不继续截图了）
4️⃣ 长代码不可怕，可怕的是“不会让 AI 改”
你不需要一次性看懂全部代码。你只需要记住一个用法：
每次只改一个需求，让 DeepSeek 帮你改。
比如你可以继续这样问：
“加一个自定义列名映射 JSON”
“支持 .xls 文件”
“合并后按 date 排序”
“日志同时输出到文件和控制台”
推荐你用这个“只改不重写”的追问方式👇
基于你刚才生成的脚本，请不要重写整体结构，只在原代码基础上实现这个新需求：{你的需求}请说明改动点，并只给我需要修改的代码片段。
5️⃣ 这一课你真正学到的，不是 Excel，是方法
如果你回头看，会发现这一课没教你 pandas API。但你已经学会了三件更重要的事：
1.复杂需求，先让 AI 说结构2.长代码，不追求一次看懂3.用“需求 + 迭代”驱动代码进化
这套方法，不只适用于 Excel，写爬虫、写脚本、写自动化，都一样。
🔜 下期预告
下一课我准备继续往下走：
评论区告诉我：👉 你最想让 Excel 自动化解决的，是哪一步？
下一课，我们继续让 AI 干活，你只负责点运行。
