WorkBuddy｜代码开发：Python脚本+数据爬虫

这篇是写给"不写代码的人"看的。

我自己不算程序员，但日常经常遇到这种活：批量改文件名、从一堆网页里扒数据、自动整理Excel、定时跑个统计脚本。以前要么求开发同事帮忙，要么自己憋半天Python教程，效率低还经常跑崩。后来发现WorkBuddy能直接生成Python脚本+调试+部署一条龙，根本不用自己学语法。

这篇讲怎么用WorkBuddy把代码这件事彻底外包出去。从脚本生成到爬虫实战，再到自动调试和部署，全套流程都给你列出来，能直接抄。

Python脚本生成：注释+测试一条龙

让AI写脚本最怕两件事：一是写出来跑不通，二是跑通了但你看不懂。WorkBuddy的解法是注释和测试一起生成，不分开。

这套指令模板的关键是后两段——附测试用例和异常处理。没这两项的脚本跟玩具一样，跑顺了皆大欢喜，遇到边界条件就崩。AI默认不会主动写异常处理，你不提它就不写。

脚本这东西一周后你自己都看不懂。注释不是为了别人，是为了下个月的自己。AI写的脚本，注释密度应该比手写更高，因为你未来改的时候大概率是让另一个AI改，注释是给AI看的上下文。

数据爬虫实战：含反爬应对方案

爬虫是办公场景里高频需求。抓竞品价格、扒行业资讯、收集联系方式——这些活人工干一周，脚本半小时。但爬虫最大的坑是反爬，网站一封IP就完蛋。

我让WorkBuddy写爬虫时，会要求它把反爬方案一起设计进去，而不是单纯写个requests请求了事。

这套模板有几个反爬细节值得说：User-Agent轮换让请求看起来来自不同浏览器；随机延迟避免规律性访问被识别；断点续传是救命功能——爬到一半被封，从第一页重来太浪费；失败URL重试则兜底网络抖动。

爬虫只抓公开数据，不要碰需要登录的内容，也不要并发太高把对方服务器搞挂。这是合规底线，不是技术问题。WorkBuddy默认会拒绝明显违规的爬取请求。

代码调试：错误信息直接粘进去

脚本跑崩是常态。以前我处理bug的流程是：复制错误信息→搜Stack Overflow→试一堆答案→还是不行→求助同事。现在改成：把错误信息整段粘给WorkBuddy，让它自动定位+给修复方案。

这套指令的关键是第一点——定位根因。Python的Traceback经常是表面报错在A行，真正的问题在B行。让AI分析根因而不是只改报错行，能避免修了表面bug埋了新雷。

另外第4点"更优写法"很有用。AI经常会顺便给你指出："这里用列表推导式更省内存"或者"这个循环可以用pandas向量化加速"。这些优化建议单独问不会主动给，加进调试指令里就有。

脚本自动化部署：4步上墙

脚本写完跑通只是第一步，真正省事的是让它自己定时跑。我把部署流程拆成4步，每步都能让WorkBuddy代劳：

1. 脚本规范化：把脚本里的硬编码路径、API密钥、敏感参数全部抽出来做成环境变量或配置文件。别让脚本里裸奔着密码。

2. 依赖锁定：生成requirements.txt锁定依赖版本。不锁版本下次环境一更新，昨天能跑的脚本今天就崩。

3. 定时任务配置：Windows用任务计划程序，Mac/Linux用cron。让WorkBuddy直接生成对应的定时配置命令，复制粘贴就能用。

4. 日志和告警：脚本里加日志输出（写到文件），失败时发通知。我自己的做法是失败时让脚本调一个企微机器人webhook，群里立马收到报错。

能定时跑的脚本别手动跑。手动跑的脚本最终都会变成"哦那个脚本我两周没跑了"。定时+日志+告警，三件套缺一不可。

5种常见代码任务指令模板表

把日常高频的代码任务整理成一张速查表。每个场景给一句指令模板，遇到对应需求直接套用：

这五个场景覆盖了90%的办公脚本需求。剩下10%的特殊场景，按上面的指令结构改改也能套——核心就是说清输入输出+附测试+加异常处理这三件套。

让AI改AI写的脚本

有个隐藏技巧值得说：WorkBuddy写的脚本，后续维护也交给它改，不要自己手动改。

原因是这样：AI写的脚本有自己的命名习惯和结构逻辑，你手动改一段进去，风格不一致不说，还容易破坏它原本的异常处理链条。让同一个AI（或同一段上下文的AI）改自己的代码，它能保持风格统一，也能更好理解整体结构。

具体做法是改脚本时把原始脚本+修改需求一起贴进去："这是我之前写的脚本{{贴代码}}，现在需要加一个功能{{新需求}}，请基于现有结构改，不要重写"。这样改出来的脚本风格统一，bug也少。

系列预告

下一篇讲海报与图片生成。活动海报、小红书封面、产品图批量处理、图片风格统一，全套用WorkBuddy搞定。会附配色字体布局参数、5种海报场景指令模板表，做运营和市场的人直接抄。

关注十倍Ai，下一篇继续。