HR不务正业自学Python 打造全套自动化办公工具
- 2026-07-02 16:43:40
HR不务正业自学Python 打造全套自动化办公工具
从零到一：我的 AI 编程学习之旅 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ —— 跟随郑广学老师，两年前 VBA 起步，如今用 AI 写出 6 个实用小工具 大雪雪 · 学习笔记 2026年5月 ▎写在前面 两年前，我是一个从来没写过代码的 HR，"编程"这两个字对我来说跟"造火箭"差不多远。直到我因为一张被 Excel 公式拖垮的奖金表，误打误撞地走进了郑广学老师的 VBA 课堂。 两年后，我已经用 VBA 把奖金系统里的函数全部替换成了自动化代码。今年又开始跟着郑老师的 Python + AI 速成班，用 "AI 对话"的方式写出了更多实用小工具。从 VBA 到 Python，从手写代码到"靠嘴编程"——这段旅程，我想完整地记下来。 · · · ▎我的引路人：郑广学老师 实际上，我和郑广学老师的缘分不是今年才开始的。两年前，我就已经跟着郑老师在学 VBA 编程了。 当时我做的奖金表格大量使用了 Excel 公式函数，数据量一大，整个表格就带不动了——函数随时在刷新，每次打开文件都要等好久，做一次核算能把人急死。后来我买了郑老师的 VBA 课程，用老师开发的 VBA代码助手，开始把表格里的函数逐步替换成 VBA 代码。这一换就用了两年多——奖金系统中那些原来靠函数硬撑的环节，现在基本都跑在 VBA 上了，又快又稳。 两年前的那段 VBA 学习经历给我打下了非常重要的基础：我知道了什么叫"让代码替你做重复的事"。今年，老师在原有的 VBA/VSTO/JSA 课程之外，又推出了全新的 Python 办公自动化 AI 速成班，强调"py+AI 是革命性的编程方式"。我毫不犹豫地报了名——已经有了 VBA 的底子，再学 Python + AI，简直是如虎添翼。 郑广学老师是办公自动化领域的资深讲师，拥有 VBA175例、WPS-JSA 火箭速成班、VBAYYDS 语音编程助手、VSTO 插件开发、Python 办公自动化 AI 速成班等多套课程体系。他的教学理念独树一帜： 「py+AI 的编程方式是革命性的！不会纠结语法技术细节，而是强调如何设计输入输出，如何拆分步骤方便 AI 提问。大家的思维要转换过来，主要还是学习如何用 AI 的思路——不是学语法、纠细节。」 老师的另一个学员有一句让我印象极深的话： 「您将编程的高度增加了，但是难度却降低了！」 在郑老师的课程体系里，初学者的学习路径非常清晰：先学基础入门课程打底 → 然后遇到不懂的直接问 AI → 结合自己的业务逻辑告诉 AI 要做什么 → 让 AI 来写代码 → 人只做决策和验证。 老师特别开发了 VBAYYDS 语音编程助手（"说话就能写 VBA"）和 Python 中文智能提示插件，帮助成千上万英文不好的学员跨越了编程的第一道门槛。 就是这样的教学思路，加上两年前 VBA 打下的基础，让我在今年两个多月里用Python独立做出了 6 个能用、好用、每天都在用的小工具。 · · · ▎我的六件 PYTHON+AI 编程作品 以下每一件作品，都是我在郑广学老师课程体系下一步一步做出来的。从两年前用"VBA 助手"替换表格函数，到如今用"AI 对话"写 Python——这个转变，靠的是一套老师教的"提问→拆解→验证→迭代"的方法论。 ✦ 💡 一个重要的技巧：用测试数据解决涉密问题 在做绩效数据和奖金系统的时候，因为涉及员工薪资等敏感信息，不能在课上直接拿真实数据演示。郑老师课程的最初几节课里，就专门教了一个非常实用的技巧——写一个"测试数据生成器"脚本：你只需要描述真实数据的大概结构和规律 → AI 帮你生成一份结构相同、但数值是随机模拟的测试数据 → 用测试数据去开发、调试你的 VBA 和奖金系统 → 全部跑通没问题后，回到本地导入真实数据直接应用。 这个技巧太实用了！我在做奖金 VBA 系统的时候，从第一个版本到现在的迭代，全程都是用测试数据开发和验证的。数据涉密的问题迎刃而解，而且测试数据想怎么改就怎么改，开发效率反而更高。 · · · 第一站：材料撰写脚本 —— 从"半天磨一份"到"30秒出一份" 作为 HR，写材料是我的日常——汇报材料、制度文件、会议纪要……以前写一份至少要半天：打开旧模板、逐段改标题、逐行替数据、手动调格式。同样的动作，月月重复，年年循环。 在郑老师的指导下，我用 AI 写了一个 Python 脚本，可以自动生成 Word 文档：标题、一级标题、二级标题、正文、表格、格式——全部自动化。原来半天的活，现在 30 秒跑完。 这第一个作品让我真正体会到了老师说的那句话："不是学代码，是用代码解决自己的痛点。" 
▲ 材料撰写脚本运行界面 · · · 第二站：一对一批量发送工资单 & 邮件 —— 700 人不再手抖 每个月最让我头疼的工作之一：工资单发放。只能通过公司的系统，但是系统里面的科目和真实的奖金发放的明细科目并没有一一匹配，所以很多员工对查到的奖金数据还是一知半解.如果要一对一的发送,全公司 700 多人的工资要逐一匹配、逐一核对、逐一发送。以前是打开模板→复制→粘贴→改名字→改金额→发送→下一封……一整天下来，眼睛花、手发抖，关键是还经常出错——名字对不上、金额串了行。 学了 AI 编程后，我在老师帮助下写了一个批量邮件工具：读取 Excel 工资表 → 自动匹配模板 → 逐一定制内容（每个人的名字、工资金额、绩效系数全部自动填充）→ 一键批量发送。700 封邮件，原来一整天，现在 一小时完成,本来是可以实现5分钟的，但是还有一个时间问题，我要考虑到批量一次性的发送邮件，会导致我的邮箱被系统默认为黑名单，然后就发不了了。第一天就是200封，就被封了,后来又将问题反馈给AI，问AI，然后才知道，一个是我发送间隔太短，二一个是每发送一次就连接一次授权码，所以才产生这个问题,经过和AI反复的探讨，最后也把这个问题解决了，然后才形成了一个小时完成全量的一对一邮件发送。 除了工资单邮件，我还用同样的思路做了一个"一对一发码机"——这个工具已经拿给身边的同事在用了，同时要想用我的工具，就必须要给我要激活码,这样既能把我的工具拿出去，在市场测试用，同时也能限制别人免费使用。 
▲ 批量发送工资单邮件工具界面 · · · 第三站：公文格式美化 —— 三种标准一键切换，从 AI 对话到正式公文无缝衔接 国企公文有铁打的格式规范——但真正的痛点远不止"手动调格式"这么简单。 我们日常工作中大量场景是这样的：在网页上、各种 AI 对话工具里搜索文本内容、生成汇报素材、整理会议纪要——复制粘贴到 Word 以后，会出现大量乱七八糟的符号、换行符、多余空格、字号字体五花八门；如果内容里有表格，粘贴进来经常显示不全，列宽不对、单元格错位，手工逐格调整能让人崩溃。这些"搬砖"的工作占用了大量时间，而且极度消磨人的耐心。 在郑老师的指导和 AI 的辅助下，我写的这个"公文一键美化"工具，专门解决了这个痛点： 而且，这个工具不是"一个标准适用于所有场景"——我把它设计成了三级标准体系： ▶ 标准一：国家标准公文格式 —— 严格按照国家党政机关公文处理条例的要求，大标题二号方正小标宋、一级标题三号黑体、二级标题三号楷体、正文三号仿宋、页边距上 2.54/下 2.54/左 2.8/右 2.6、行距 28 磅、首行缩进 2 字符……一键规范到国家标准。 ▶ 标准二：单位自定义格式 —— 在国家标准的基础上，叠加我们毕节分公司内部特有的格式要求。比如某些材料要求页边距左 3.17/右 3.17、标题字号微调、页眉页脚加单位标识等。选择"单位标准"模式，一键即可。 ▶ 标准三：自定义个性化选择 —— 在某些特殊场景下（比如培训讲稿、内部简报、学习笔记等），不强制套用完整公文格式，但需要快速统一字体、清除乱码符号、规范表格、调整间距。这时候可以自由勾选需要的格式化项目，组合成一份"刚好够用"的自定义风格。 除此之外，我还加了一个单独的 Excel 美化功能：针对从各系统导出的 Excel 报表，一键统一字体、自动调整列宽、清除多余格式、规范表头样式、设置打印区域——让导出来乱七八糟的数据表秒变"能直接交出去"的报表。 郑老师听了这个功能的三个标准设计后说："这才是真正懂业务的人做的东西——不同场景需要不同标准，不是一刀切。你用代码解决的不仅是"美不美观"的问题，更是"能不能用"的问题。" 现在不管是网页上复制下来的 AI 回复、还是各种系统导出的乱七八糟的表格，我都是一键丢进去 → 选标准 → 美化 → 直接打印或提交。以前调格式半小时起步，现在一秒都不想多等。 
▲ 公文格式美化工具界面 · · · 第四站：月度奖金核算系统（两套方案） —— Python 桌面应用 + VBA 增强版表格 月度奖金核算，是我们部门每月最痛苦的工作，没有之一。流程涉及取下区县 KPI 得分 → 排名线性计分（第一名 100、末名 70、中间线性插值）→ 就高取分（经营分比排名分高就取高）→ 85 分激励加分 → 各线条得分率判断 → 线条末位扣分 → 计算各类别月度奖金包 → ×奖金基数 → ×倾斜系数 → 季度额度调节 → 缺员补贴叠加 → 员工职级系数匹配 → 二次分配到人 → A/B/C/D/E 考核等级调系数 → 月度余额归入类别池……一个人 20+ 步，全公司跑一遍那两天基本不用睡觉。 以前全靠 Excel 手动链几十张表，一个公式出错全盘重来。后来在郑老师指导下，我用两种方式分别做了两套奖金系统： ▶ 方案一：Python 桌面应用版。全新独立开发，用 tkinter/ttkbootstrap 做了带界面的桌面程序——窗口化操作、登录验证、数据导入、一键核算、结果导出全部封装。这个版本的优点是独立性强，完全脱离 Excel，分发给同事直接双击 exe 就能用，不需要安装任何环境。它适合"正式发布"的场景。 ▶ 方案二：VBA 增强版（在原奖金 Excel 表基础上）。奖金表本身已经用了两年多，同事们习惯了在 Excel 里操作。所以我没有完全放弃它，而是用 VBA 在原表上做了大量"功能增强"：增加了功能导航页（首页目录一键跳转到各模块）、自动化核算按钮（点击运行整个 20+ 步流程）、数据校验提醒、历史记录查询、一键导出分配表等功能。相当于给老房子做了精装修，不用搬新家就能享受自动化。 两个方案我都在用。Python 版用于标准化核算场景，VBA 版用于灵活调整和临时查数据。老师特别教了我如何读懂 AI 写的 VBA 代码。他说："AI 能帮你写，但出了问题你得会看——不需要会写，会看就行。"现在每月发奖金，不管是开 Python 桌面工具还是打开 Excel 点 VBA 按钮，20 多步流程都再也不是噩梦了。 
▲ 月度奖金系统界面（Python桌面应用 + VBA增强表格） · · · 第五站：退休金测算器 —— 从 PDF 提取到未来预测，95% 精准度 在 HR 岗位，被问得最多的问题之一就是："我还有十几年才退休，到时候能拿多少钱？"退休金测算本身已经够复杂了——工龄、缴费年限、职级对应系数、缴费基数、社平工资、个账余额及利息、计发月数、过渡性养老金……光是变量就有十几个。但真正的难点在于：对于距离退休还有十几年的人来说，中间这段"未知期"怎么办？ 在郑老师指导和 AI 的辅助下，我做的这个退休金测算器，不只是简单的"输入→计算"： 第一步：数据提取。从社保局导出的个人社保账户 PDF 对账单中，自动提取账户余额、历年利息、缴费明细等结构化数据——省去逐行手动录入的麻烦。 第二步：表格转换。把提取出的数据自动转换成标准表格，便于后续计算。 第三步——这是最关键的一步：调节器模拟。输入当前的缴纳基数，设定一个未来利息的大概幅度，再设定社平工资的预期增长幅度。比如我还有 15 年才退休，调节器就会以当前数据为起点，按我设定的参数逐年推演——每一年个人账户计息、新缴入的金额、社平工资变动——一直推到退休那一天。最终生成的个人账户余额，是经过完整"模拟期"推算得出的预估数据。 用这个方式算出来的退休金，和临近退休人员的真实计算结果对比，准确度能达到 95% 以上——这在手工计算时代是根本不可能做到的，因为没有人能手动模拟 15 年的逐年复利变化。 郑老师看了之后说了一段让我特别振奋的话："这已经不是练手了，是可以直接上线的产品。你不仅是在用代码替代手工劳动，你是在做手工时代根本做不到的事。" 
▲ 退休金测算工具 - 输入界面 
▲ 退休金测算工具 - 调节器与结果展示 · · · 第六站：大雪雪本地知识库系统 —— 我的"第二大脑"与工作中枢 学了 AI 编程之后，我产生了大量的笔记、代码片段、素材文件、政策文档、制度文件……散落在各个文件夹，想找的时候永远找不到。于是我在郑老师指导下，开发了一个"本地知识库管理系统"，但随着不断使用，它已经远远超出了最初"文件分类管理"的定位，演变成了一个集知识管理、工作记录、材料生成、安全 AI 于一体的个人工作中枢。 ✦ 🧠 知识库树形管理 树形分类（人力资源部 → 绩效管理/考勤管理/人事管理/问责处分……无限层级的新建、编辑、删除）→ 每个节点可以挂载 Word/PDF/图片/Excel/旧版 doc 等素材文件 → 右侧内嵌 AI 对话框，选中文档节点后直接提问 → AI 读取该节点下所有素材自动生成材料 → 一键导出 Word。后期会结合本地人力资源领域的各线条、各类别工作，把相关业务知识库逐步放入，实现全领域覆盖。 ✦ 📝 5分钟子弹笔记——快速捕获与行动转化 这是我在"个人工作数据"模块下新增的一个非常实用的功能。灵感来源于子弹笔记法（Bullet Journal），但把它数字化、系统化了： ▶ 快速记录：花不超过 5 分钟，用简短的一句话格式把当下的想法、行动、感受、事件列举出来——每条前面用符号标记类型（• 任务 / ○ 事件 / — 笔记 / ! 灵感 / ♥ 感受）。不需要长篇大论，5 分钟足够捕获一天中最重要的几个信息点。 ▶ 行动转化：记录以后不是扔在那儿——每一条都可以进行"行动迁移"：转化为待办事项、关联到某个项目、标记为完成、取消、恢复……把碎片化的想法变成可追踪、可执行的行动链。 ▶ 情绪与感受罗列：工作不只是任务，还有情绪和状态。"♥ 感受"类型的条目专门记录心情起伏、压力点、成就感时刻——这些数据积累起来，对自己的工作状态有了清晰的自我认知。 ✦ 📊 自动周报/待办/月报生成 这是子弹笔记和知识库结合的"化学反应"：系统可以读取一段时间内的子弹笔记记录 + 知识库中的工作素材 → 自动汇总生成周报、提取待办事项清单、生成月度工作总结。以前写周报要回忆"这周干了什么"，现在翻一下子弹笔记、点一下生成按钮，周报初稿直接出来。 ✦ 🔍 全局关键词搜索 知识库积累到一定程度后，最核心的需求变成了"找得到"。我给系统加入了全局关键词搜索功能：输入一个关键词（比如"绩效管理办法"或"85% 扣分门槛"）→ 系统在所有知识库节点、所有素材文件内容中检索匹配 → 快速定位到相关的文档、笔记、历史记录。不需要记住文件放在哪个文件夹，只需要记得"大概有什么内容"。 ✦ 🔐 智能数据脱敏 + API 安全接入 这是我最引以为傲的安全设计。系统接入了外部 AI 的 API 能力，但我的数据是存在本地的——有些涉及员工薪资、个人绩效等敏感信息。我专门设计了一套数据脱敏流程： ▶ 发送前：系统自动识别数据中的敏感字段（姓名、工号、身份证号、薪资数额等）→ 替换为脱敏标记（如"张三"→"员工A"、"138xxxx"→"工号***"、"5000元"→"X元"）→ 只有脱敏后的数据发送给 AI 处理。 ▶ 处理完成后：AI 返回的是基于脱敏数据的分析结果 → 系统再一键将脱敏标记替换回真实数据 → 最终输出既保留了 AI 的分析质量，又还原了真实信息的可用性。 这个功能让我可以放心地把敏感工作数据交给 AI 处理，而不需要担心数据泄露。数据始终可控——本地是真实的、出去是脱敏的、回来再还原。 ✦ 🔄 持续迭代的思路 说实话，目前本地知识库系统的应用还只是第一步、第二步——树形分类搭起来了、素材挂载和 AI 对话跑通了、子弹笔记和关键词搜索刚刚上线，很多功能还远不够完善。但我不着急。 我会结合实际情况，一个项目一个点、一个实际应用逻辑一个功能地往上加。我相信在郑老师以及 AI 的指导下，结合我自己在人力资源领域比较坚实的业务逻辑基础，这个系统一定能一步一步、真真正正地为我所用。就像老师一直说的：不是在学编程，是在用编程解决你正在面对的问题。每一个功能都是因为"我真的需要它"才被做出来。 这个系统是我的"第二大脑"——散落的知识有了归属、碎片的时间有了记录、重复的工作有了自动化、敏感的数据有了保护。它是我所有 AI 编程学习成果的集大成者，也是我未来持续学习、持续迭代的主阵地。 
▲ 大雪雪本地知识库系统界面 · · · ▎我的学习心得 ✦ ❶ 传统学编程的方式对职场人就是劝退 市面上大多数编程课都是：先讲变量 → 数据类型 → 循环 → 函数 → 面向对象……对非科班的职场人来说，大概率在第 3 天就放弃了——"我学这个到底有什么用？" 郑广学老师的教法完全不同。两年前我学 VBA 的时候就是这个感受——老师第一天就让你做一个"有用的东西"，哪怕只有 20 行代码，能跑就行。当你看到自己"说"出来的程序真的在替代你手动重复的工作，那种正反馈是背 100 个语法规则都无法替代的。两年后用同样的方法论学 Python + AI，上手更快。 老师反复强调的学习路径：先学基础课程打底 → 不懂就问 AI → 拆解业务逻辑 → 让 AI 写代码 → 验证迭代。不是学语法，是学怎么"用"。这条路我走了两年，从 VBA 走到了 Python，每步都是实战。 ✦ ❷ 最好的练习就是"解决你自己正在面对的真实的痛苦" 我的 6 个作品没有一个是"练习题"。每一个都是真实工作中正在折磨我的事情：每月 700 人工资单发到崩溃、20 多步奖金核算做到怀疑人生、公文格式调到想摔键盘……当你用自己"写"的工具把这些从你肩上卸下来，那一刻的轻松感和成就感，是一切学习动力的来源。 老师的核心方法论在这里体现得淋漓尽致：把大问题拆成小步骤 → 把每个步骤描述清楚 → 问 AI → 验证结果 → 拼起来 → 迭代优化。不会的问群里，老师和其他学员都会帮。 ✦ ❸ AI 不是替代 HR，是让 HR 进化成超人 有人担心 AI 会让 HR 失业。两个月下来的亲身体会是：会用 AI 的 HR 不会失业——会失业的是那些"只会重复操作、不会用工具"的人。 AI 帮你写代码、帮你跑流程，你来做决策、做判断、做 AI 做不到的事情——理解业务逻辑、协调人际关系、把握政策尺度。被替代的不是"人"，是"重复劳动"。 ✦ ❹ 老师的方法论：三步走，照着做就行 第一步：学基础课程，把 Python 环境搭起来、基本语法过一遍——不用全懂，有个印象就行。第二步：拿出一个真实的工作痛点，拆成小步骤，用自然语言描述清楚，丢给 AI。第三步：AI 给出代码后，跑起来测试，有问题继续问 AI、问老师、问学习群，直到跑通。 「郑广学老师说："代码不是用来学的，是用来用的。AI 时代，你要学的是让 AI 帮你写代码的能力。拆解问题 + 问 AI + 验证迭代 —— 就是这个时代普通人学编程的最短路径。"」 · · · 💬 写给看到这里的你 如果你跟我一样：从来没写过一行代码、看了无数编程教程都在第 3 天放弃、心里想着"要是有个东西能帮我把这些重复活干了就好了"——那你已经具备了学 AI 编程最重要的条件：有真实的痛点，有强烈的动力。 剩下的，按郑广学老师的方法来：先学基础打底 → 遇到问题问 AI → 把业务需求拆成小步骤 → 让 AI 写代码 → 验证 → 在用中学、在学中用。两个多月前我跟你一样觉得"编程离我好远"，现在我已经有自己的工具箱了。 「感谢郑广学老师，用实战替代理论，用 AI 替代门槛，让一个零基础 HR 也能拥有自己的编程能力。」 「也感谢那个没在第 3 天放弃的自己。」 · · · ▎附录：我的六件作品速查
▎致谢 本文所涉及的六件 AI 编程作品，均在郑广学老师的课程体系指导下完成。 郑广学老师课程体系包括：VBA175例实战、WPS-JSA 编程开发火箭速成班、VBAYYDS 语音编程助手、VSTO 插件开发火箭速成班、Python 办公自动化 AI 速成班，以及 PY880 窗体设计器等辅助工具。 课程核心理念：零基础、弱理论、重实战，深度结合 AI 编程，帮助职场人用"靠嘴编程"的方式实现办公自动化。 感谢老师用"做中学"的方式，让一个零基础学员在两个多月内做出了真实可用的工具。 也感谢那个没放弃的自己。 「从两年前用 VBA 助手替换表格里拖不动的函数，到如今用 AI 对话写出一个个 Python 工具。中间隔的不是天赋，是一个好老师、一套对的方法论、和足够多的"每个月必须完成不然就加班"的真实需求。」 「—— 大雪雪，2026年5月」 PS: 这位同学是女生，实际上全程自学，中间只问过我两三个问题，所以各位女同胞不要觉得女生就不能学编程，我这里其实学的最厉害的几个都是女同学！ 
总有人问我， 学了Python有什么用， 学习是不是很难， 我说了不算 来看看，下面是15位学员的真实学习经历和作品展示 ，相信你会得到答案 
本人全套课程如下 打包购买可加微信打折 
以下全部是学员投稿 没有任何编造
如有虚假 罚我从此以后一套课程也卖不出去!
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