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1 我为什么参加这个征文：我想验证“AI 编程效率”到底是不是玄学

这次看到 CSDN 官方博客发起的《Claude Code 开发者创客大赛：AI 编程实战征文计划》，主题是“用 Claude Code 重新定义编程效率”，我第一反应不是兴奋，而是怀疑： “效率提升”这四个字，很多时候是营销口号。😅

但我做桌面支持/自动化时，经常遇到典型的“重复劳动三件套”：

• 需求模糊：一句“把这个流程自动化”就丢过来了
• 边界复杂：权限、路径、编码、兼容性、异常分支一堆
• 交付压力：要能跑、能复盘、能移交，最好还带日志和回滚

所以我决定用这篇文章做一个可验证的结论： Claude Code 到底能不能把“从 0 到可交付”的时间砍下来？能砍多少？怎么砍？

文章会覆盖：

• 我最常用的 Prompt 模板（让 AI 不瞎编、能落地）
• 3 个真实“可交付脚本”案例（含代码）
• 我踩过的坑（以及怎么补救）
• 一个我自己的效率对比表（可量化）

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2 Claude Code 在我眼里是什么：不是“会写代码”，而是“会补齐工程化缺口”

我以前用 AI 写代码，最怕两件事：

1）写得很顺，但一跑就炸（路径、编码、依赖、权限全没考虑）
2）能跑，但不可交付（没日志、没参数、没异常处理、没说明）

Claude Code 给我的感觉更像是： “把一个脚本从‘能跑’推到‘可交付’的加速器”。

我对“可交付”的最低标准是：

• 能配置：参数化输入/输出路径，别写死
• 能排障：日志 + 返回码 + 关键步骤提示
• 能兜底：异常处理 + 回滚思路
• 能复盘：README/注释/使用示例

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3 我最常用的 Prompt 模板：让 AI 输出“工程化结果”，不是“作文式代码”

很多人用 AI 翻车，不是 AI 不行，而是输入太随缘。
我现在固定用一套“工程化 Prompt 骨架”（Claude Code / 其他 AI 同样适用）：

你是[角色]：资深XX工程师（强调工程化）
目标：把[任务]做成可交付脚本/项目
运行环境：OS/版本/Python版本/权限限制/网络限制
输入输出：输入文件格式、字段、路径；输出格式与路径
约束：不能改动原文件/必须保留文件名/必须有日志/必须可回滚
异常：列出3-5个最可能异常，要求代码处理
验收标准：给出可执行示例 + 预期输出 + 关键日志
请按：方案说明 → 目录结构 → 代码 → 使用方法 → 常见问题 的顺序输出

我还会加一句“反瞎编保险丝”：

如果你不确定某个点（例如库是否存在、字段是否一定有），请在代码里做检测并给出清晰报错，不要假设它一定存在。

这句非常关键： 它能显著降低“看起来对、实际一跑就错”的概率。

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4 案例 1：把“散落的日志”自动汇总成可交付报告（Python 一键生成）

4.1 需求（典型场景）

我经常遇到：用户/同事发来一堆日志文件，命名还不统一，让我“总结一下哪里报错”。
我想要的结果是：

• 自动扫描目录
• 按关键字抓取错误行（Error/Fail/Exception）
• 生成汇总报告（CSV + Markdown）
• 带时间戳、文件名、行号、上下文

4.2 可交付脚本（核心代码）

import re
import csv
from pathlib import Path
from datetime import datetime

ERROR_PATTERNS = [
    re.compile(r"\bERROR\b", re.IGNORECASE),
    re.compile(r"\bFAIL\b", re.IGNORECASE),
    re.compile(r"Exception", re.IGNORECASE),
]

def is_error_line(line: str) -> bool:
    return any(p.search(line) for p in ERROR_PATTERNS)

def extract_errors(log_path: Path, context: int = 2):
    lines = log_path.read_text(errors="ignore").splitlines()
    hits = []
    for i, line in enumerate(lines):
        if is_error_line(line):
            start = max(0, i - context)
            end = min(len(lines), i + context + 1)
            hits.append({
                "file": str(log_path),
                "line_no": i + 1,
                "line": line.strip(),
                "context": "\n".join(lines[start:end])
            })
    return hits

def main(log_dir: str, out_dir: str):
    log_dir = Path(log_dir)
    out_dir = Path(out_dir)
    out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    all_hits = []
    for p in log_dir.rglob("*"):
        if p.is_file() and p.suffix.lower() in {".log", ".txt"}:
            all_hits.extend(extract_errors(p))

    ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
    csv_path = out_dir / f"errors_{ts}.csv"
    md_path = out_dir / f"errors_{ts}.md"

    with csv_path.open("w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f:
        w = csv.DictWriter(f, fieldnames=["file", "line_no", "line", "context"])
        w.writeheader()
        w.writerows(all_hits)

    with md_path.open("w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(f"# 错误汇总报告 ({ts})\n\n")
        f.write(f"- 扫描目录：`{log_dir}`\n")
        f.write(f"- 命中条数：**{len(all_hits)}**\n\n")
        for idx, h in enumerate(all_hits, 1):
            f.write(f"## {idx}. {h['file']} (L{h['line_no']})\n")
            f.write(f"- 命中行：`{h['line']}`\n\n")
            f.write("```text\n" + h["context"] + "\n```\n\n")

    print("OK:", csv_path, md_path)

if __name__ == "__main__":
    # 示例：python log_report.py D:\logs D:\out
    import sys
    if len(sys.argv) != 3:
        raise SystemExit("Usage: python log_report.py <log_dir> <out_dir>")
    main(sys.argv[1], sys.argv[2])

4.3 我用 Claude Code 提升效率的点

• 让我一次性补齐了：参数、目录扫描、编码容错、报告格式
• 让我把“脚本”变成“工具”：可复用、可移交、可解释

以前我写这种脚本要 1~2 小时（还不算润色），现在我可以在 20~30 分钟内交付。

建议你在这里插入一张实际输出的报告截图（CSV/Markdown 打开效果）
![请添加图片描述](这里放截图链接) ✅

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5 案例 2：Excel 数据清洗 + 生成图表 + 写回（适合日常报表自动化）

我做数据相关读书笔记时，会频繁遇到 Excel 表结构不稳定、列名不统一的问题。
我做了一个“最低可用版”：

• 读取 Excel（可指定 sheet/自动识别）
• 清洗：去重、缺失值处理、列名标准化
• 输出：写回新 sheet + 生成图表图片（或插图到 Excel）

下面给一个偏“交付版”的骨架（你可按实际列名改）：

import pandas as pd

def clean_df(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    # 列名标准化：去空格、统一大小写
    df = df.copy()
    df.columns = [str(c).strip() for c in df.columns]

    # 去重（示例：按“订单号”）
    if "订单号" in df.columns:
        df = df.drop_duplicates(subset=["订单号"], keep="first")

    # 缺失值处理：数值列用均值、文本列用空字符串
    for col in df.columns:
        if pd.api.types.is_numeric_dtype(df[col]):
            df[col] = df[col].fillna(df[col].mean())
        else:
            df[col] = df[col].fillna("")

    return df

def main(xlsx: str, in_sheet: str = 0, out_sheet: str = "清洗结果"):
    df = pd.read_excel(xlsx, sheet_name=in_sheet)
    cleaned = clean_df(df)

    with pd.ExcelWriter(xlsx, engine="openpyxl", mode="a", if_sheet_exists="replace") as w:
        cleaned.to_excel(w, sheet_name=out_sheet, index=False)

    print("OK: write back ->", out_sheet)

if __name__ == "__main__":
    # python excel_clean.py data.xlsx Sheet1
    import sys
    xlsx = sys.argv[1]
    sheet = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else 0
    main(xlsx, sheet)

这类活儿最容易写着写着变成“手工体力劳动”。
我用 Claude Code 的方式是： 先让它输出“流程 + 验收 + 异常”，再让它补代码，而不是上来就要代码。

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6 案例 3：从“需求一句话”到“可跑的小项目”（带目录结构 + README）

为了符合征文里“硬核挑战”的味道，我也试了一次“按项目交付”的写法。

我给 Claude Code 的输入不是“写个脚本”，而是：

• 你给我一个 项目结构
• 你给我一个 README
• 你给我一个 可执行入口
• 你给我 日志 + 配置文件

例如一个“批量重命名 + 校验哈希 + 输出清单”的工具结构：

file_tool/
  README.md
  requirements.txt
  config.yaml
  main.py
  utils.py
  logs/

我会用 mermaid 把交付链路画出来，确保逻辑清晰（也利于文章质量分）：

这个流程本质上是“把 AI 当成可控的工程队”，而不是“抽盲盒”。

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7 我踩过的坑：AI 写代码最容易翻车的 5 个点（以及我怎么补救）

1）环境假设：库默认已安装

• 补救：requirements.txt + 安装命令 + 运行前检测

2）路径/编码：Windows 路径、中文编码、换行符

• 补救：Pathlib + utf-8-sig + errors=ignore + 日志输出

3）边界条件：空表、缺列、缺权限、文件占用

• 补救：先校验，再执行；失败要给“人能看懂”的报错

4）“看似正确”但不可交付：没有用法说明

• 补救：README + Usage 示例 + 预期输出样例

5）把业务逻辑写死：列名、文件名、sheet 写死

• 补救：参数化 + 配置文件（yaml/json）

一句话： AI 写代码不是终点，工程化补齐才是交付的起点。

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8 我自己的效率对比表：我不谈玄学，只谈“可量化”

我用“从需求到交付”的时间粗略统计了一下（不同任务会波动，但趋势非常明显）：

任务类型	传统方式（我自己写）	Claude Code 辅助	提升点
小脚本（100 行内）	60-120 分钟	20-40 分钟	结构/异常/用法一次性补齐
中脚本（200-400 行）	0.5-1 天	2-4 小时	Prompt 模板 + 迭代修正
小项目（目录+README）	1-2 天	0.5-1 天	目录结构、文档、模板生成

我最认可的一点是： 它把“从 0 到 60 分”变得很快，而我只需要把精力放在“60 到 90 分”的工程化与业务校验。

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9 总结：我对“AI 编程效率”的结论 + 我会怎么写后续参赛文章

我现在对“AI 编程助手”有一个更清晰的定位：

• 它不替我思考业务边界
• 但它能替我做大量“工程化体力活”
• 最终让我把时间花在：验收标准、风险点、交付质量上

我的结论是： Claude Code 不会直接“取代程序员”，但会让“会用 AI 工程化的人”把效率拉开一个身位。

我后续参赛文章会沿着这条路线继续写：

• 继续做“可交付脚本”系列（每篇一个真实场景）
• 每篇都给：Prompt 模板 + 代码 + 验收标准 + 踩坑复盘
• 用“可量化表格”收尾，避免空谈

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