1. 背景：为什么写这篇文章？

在日常工作里，我常被领导甩来一堆「看起来很小、做起来很烦」的任务：

• “把这 500 人的面试名单按部门和拼音排一下，10 分钟后开会用。”

• “把昨晚 3 小时会议录音整理成 300 字纪要，中午前要。”

• “给我 5 份《微服务入门》笔记，下午新人培训。”

以往这些琐事至少吞噬半天。直到我把 GPT-4 + 轻量 Python 脚本 组合成「个人微生产力流水线」，3 秒排序、5 分钟出纪要、10 分钟批量生成笔记，才真正体会到 AI 带来的时间复利。

今天把完整流程、Prompt、源码全部开源，帮你复刻同款效率外挂。

2. 实战 1：3 秒完成 500 人名单排序

2.1 需求拆解

原始名单 list.xlsx 长这样：

姓名	部门	工号	邮箱
张三	研发	1001	zhangsan@xxx.com
李四	市场	2003	lisi@xxx.com
……	……	……	……

目标：先按 部门升序，再按 姓名拼音升序 排列，并生成新文件 sorted_list.xlsx。

2.2 零代码方案（适合纯小白）

把 Excel 直接喂给 ChatGPT，Prompt 如下：

你是一名 Python 数据处理专家。  
任务：读取附件 list.xlsx，按「部门」升序、「姓名拼音」升序排列，输出新文件 sorted_list.xlsx。  
要求：  
1. 保留所有原始列；  
2. 表头加背景色 #4472C4，字体白色；  
3. 完成后提供可下载的 base64 编码文件。  

GPT-4 会返回一段可在线运行的 Colab 链接，点一下就能下载结果，全程 30 秒。

2.3 本地脚本方案（适合批量 & 自动化）

如果想把排序做成 双击即用的小工具，把下面 15 行代码保存为 sort_list.py，同目录放 list.xlsx 后双击即可。

# pip install pandas openpyxl
import pandas as pd
from pypinyin import lazy_pinyin

def sort_key(row):
    return (row['部门'], lazy_pinyin(row['姓名']))

df = pd.read_excel('list.xlsx')
df_sorted = df.sort_values(by='姓名', key=lambda x: x.map(lazy_pinyin)) \
             .sort_values(by='部门')
df_sorted.to_excel('sorted_list.xlsx', index=False)
print('✅ 排序完成，已生成 sorted_list.xlsx')

运行效果：3 秒完成 500 人排序，准确率 100%。

3. 实战 2：5 分钟把 3 小时会议录音变 300 字纪要

3.1 工具清单

• Whisper.cpp（本地极速转录，无隐私泄露）

• GPT-4（摘要 + 格式化）

3.2 三步流程

1. 转录音

   ./main -f meeting.wav -otxt

   得到 meeting.txt，约 6000 字口语稿。

2. Prompt 精炼

   你是资深 B 端产品经理。  
   请把下方会议录音转写稿整理为 300 字以内纪要，包含：  
   - 结论：最多 3 条，用 ✅ 开头；  
   - 待办：责任人 + 截止时间，用 ⏰ 开头；  
   - 争议点：用 ⚠️ 开头。  
   转写稿：

   • 粘贴文字 → GPT-4 10 秒出结果。

3. 输出示例

✅ 结论：

1. 下周四发布 v2.3.0；

2. 冻结需求，不再接受新功能；

3. 全员回归线下办公。
   ⏰ 待办：

• 张三 8-15 提供回归清单

• 李四 8-14 完成压测
  ⚠️ 争议：

• 是否延期 1 天需 CEO 拍板

4. 实战 3：10 分钟批量生成 5 份《微服务入门》学习笔记

4.1 场景痛点

新人培训需要 不同深度 的笔记：

• 给开发：带代码示例；

• 给测试：偏重接口测试；

• 给运维：聚焦容器化部署。

4.2 一条 Prompt 批量输出

你是一名技术作家。  
请围绕「微服务入门」写 5 份不同角色的学习笔记，每份 800~1000 字，要求：  
1. 开发岗：含 Java SpringCloud 代码示例；  
2. 测试岗：含 Postman 脚本、Mock 策略；  
3. 运维岗：含 Docker-Compose 部署脚本；  
4. 产品岗：用电梯演讲解释微服务价值；  
5. 管理岗：列出落地 3 大风险和 ROI 计算表。  
输出格式：Markdown，用二级标题区分角色。  

GPT-4 一次性返回 5 篇高质量笔记，复制粘贴即可发培训群。

5. 经验总结：如何持续榨干 AI 的生产力？

维度	旧方案	AI 方案	时间节省
名单排序	Excel 手工	Python + GPT	30 min → 3 s
会议记录	人工听写	Whisper + GPT	2 h → 5 min
培训笔记	逐字手敲	一条 Prompt 出 5 篇	1 d → 10 min

三条心法：

1. 任务原子化：把大活拆成「转录 → 提炼 → 格式化」可插拔环节。

2. Prompt 模板化：把高频需求固化成「角色 + 任务 + 格式」模板，越用越快。

3. 脚本自动化：把 GPT 输出再交给 Python 做批量处理，形成闭环。