做为一个python的小白以前写一个 Excel 合并脚本要翻半小时百度搜索出来的网页现在跟 AI 说句话就出来了。但说实话用了一年多我发现——说得好和说得差出来的代码天差地别。虽然现在AI已经“烂大街”了但是为什么有的人用起来飞起有的人用着AI跟傻子一样纠起原因还在于你的提问。这篇不讲大道理就分享我在日常工作中反复验证过的 10 个提示词模板覆盖最常见的使用场景。模板一基础脚本生成防废话版❌ 烂货帮我写一个处理 Excel 的脚本→ AI 给你来一段抽象代码还附带八百字使用说明。✅ 正确姿势写一个 Python 脚本读取 D:/data/销售报表.xlsx 的 Sheet1 按城市列分组汇总销售额列结果输出到同目录下的 汇总.xlsx。 不要解释只给完整可运行代码。核心技巧给具体路径、具体列名、加一句不要解释省掉 AI 70% 的废话输出。模板二代码报错排查我的 Python 脚本报了这个错 Traceback (most recent call last): File app.py, line 23, in module result df.groupby(城市).sum() KeyError: 城市 我把报错行的前 5 行也贴出来 [贴代码] 请分步排查原因按可能性从高到低给出修复方案每个方案标注风险等级。这个模板的精髓是贴完整 Traceback 要求可能性排序AI 就不会给你漫无目的地猜。模板三把一段代码改得更好这是我的 Python 代码功能是从网页列表批量下载图片 [贴代码] 请从三个方面优化 1. 错误处理网络超时、文件写入失败 2. 性能是否可以用多线程 3. 可读性变量命名、函数拆分 不要改动核心逻辑优化完给出修改前后对比。“不改核心逻辑 列出对比”这个约束很重要否则 AI 可能把你的功能逻辑都改歪了。模板四看不懂的代码让 AI 当翻译请逐行解释这段 Python 代码的作用 pytest.fixture(scopesession) def db_engine(): engine create_engine(sqlite:///:memory:) Base.metadata.create_all(engine) yield engine Base.metadata.drop_all(engine) 用中文解释每行后面写注释风格的话不要照搬英文变量名。新人看项目代码的神器效率远超百度。模板五调试专用——加日志给下面这段代码加上详细的日志输出用 logging 模块 在每个函数入口、关键变量变化处、http 请求前后都加 INFO 级别日志 异常处加 ERROR 日志。日志格式包含时间戳和行号。 [贴代码]你正在排查一个诡异 bug又懒得手动加print()这个模板一贴就完事。模板六写自动化脚本你的日常我要写一个 Windows 自动化脚本用 Python 实现以下流程 1. 打开 Chrome访问 https://xxx.com/admin 2. 等待登录页面加载填入用户名 admin密码 123456 3. 点击登录按钮 4. 登录成功后点击左侧菜单订单管理 5. 等待表格加载提取第一页所有订单号和金额 6. 保存为 CSV 到 D:/output/订单.csv 使用 selenium 实现每个步骤之间加 2 秒等待。 遇到元素找不到的情况先打印页面标题和当前 URL不要直接报错退出。这个模板价值在于不仅描述做什么还描述出错了怎么办这对自动化脚本来说太重要了。模板七AI 写好了但不对精准纠偏你用 selenium 写登录脚本用的是 find_element_by_id这个方法在 selenium 4.3 之后已经废弃了。 请重新给出使用 find_element(By.ID, xxx) 的版本同时把其他类似的废弃方法也替换掉。比起你写的不对重新写这种模糊反馈明确指出哪里不对、正确的写法是什么一次就能得到满意的结果。模板八需要兼容性考虑的代码我要写一个文件路径处理的工具函数要求 - 在 Windows 和 Linux 下都能正常运行 - 支持中文路径和文件名 - 使用 pathlib 而不是 os.path - 请标注出哪些部分是为了跨平台兼容专门写的 给出完整函数和测试用例。加一句标注跨平台部分让自己也能学到东西而不是无脑复制。模板九快速生成测试数据写一个 Python 脚本生成 500 条模拟订单数据字段包括 - 订单号格式OD20240522XXXX - 城市从[北京、上海、广州、深圳、杭州]随机选 - 金额50~2000 之间的随机数保留两位小数 - 下单时间最近 7 天随机时间 - 状态已完成:70%、已取消:20%、配送中:10% 输出为 CSV 文件路径 D:/test_data/模拟订单.csv。测试功能时手头没数据AI 一秒生成比手动造快一百倍。模板十终极组合——给 AI 一个人设你是一个有 5 年经验的后端开发工程师擅用 Python Flask 开发内部工具。 你的代码风格偏好 - 函数尽量小一个函数不超过 30 行 - 错误处理用 try/except 包裹不要假设一切正常 - 优先用 pathlib 处理路径不用 os.path - 变量命名偏长偏语义化不要用 x、df 这种缩写 现在请帮我写一个……这个模板适合在长对话开始时用相当于给 AI 定了个 Coding 规范。后面每一次对话 AI 都会沿着这个风格输出体验完全不一样。 三个核心心法具体比抽象好不要处理一个文件要说读取 D:/data/报表.xlsx 的 Sheet1按城市分组约束比开放好加一句不要解释“不改逻辑”“标注风险等级”输出质量翻倍纠偏要精准别说你写错了要说第 X 行的方法在 4.3 版本废弃了正确写法是…最后的暴论AI 写代码已经不是能不能用的问题了是质量是 60 分还是 95 分的问题。而这中间的 35 分全在于你怎么说。这 10 个模板是我真金白银试出来的拿走不谢 有什么好用的提示词也欢迎评论区分享一下互相学习。
