【AI编程】用Cursor AI开发自动化脚本实战（适合非程序员）

工具介绍

Cursor是一款集成AI的代码编辑器，基于VS Code开发，支持智能代码补全、代码解释、Bug修复等功能。
实战案例：批量处理Excel数据的自动化脚本

需求背景

运营人员每天需要处理100+个Excel文件，合并数据、筛选、去重，工作量大且易出错。
第一步：环境准备

• 安装Python 3.8+
• 安装Cursor编辑器
• 安装pandas库：pip install pandas openpyxl
  

第二步：描述需求给AI

在Cursor中打开项目文件夹，然后输入提示词：
提示词：帮我写一个Python脚本，功能如下：

• 读取同目录下所有xlsx文件
• 合并到一个Excel文件
• 按日期列排序
• 删除重复行
• 生成统计报告
  

第三步：代码审查与优化

Cursor会生成初步代码，需要检查：

• 是否有语法错误
• 是否处理了边界情况
• 性能是否需要优化
  

核心代码示例

import pandas as pd
from pathlib import Path

def merge_excel_files(directory):
    files = list(Path(directory).glob('*.xlsx'))
    dfs = [pd.read_excel(f) for f in files]
    merged = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
    merged = merged.drop_duplicates()
    merged = merged.sort_values('日期')
    return merged
效果对比

项目	手动处理	AI脚本处理
耗时	2小时	5分钟
错误率	5-10%	0%
可复用性	每次重做	永久可用

适用场景扩展

• 文件批量重命名
• 图片批量压缩
• 文档格式转换
• 数据自动采集
  

总结

AI编程让非程序员也能快速实现自动化，大幅提升工作效率。关键是学会清晰描述需求，善于迭代优化。