Excel已够用，别再盲目学Python：三类人该停、该学、该精_软件技能

1. 思考与练习之答案与解析（第三章 Python 编程风格与语法基础）

2. 你说你的辅助驾驶有多好多好，请把你的数据拿出来，用安全数据来证明你到底有多好！

3. //@高飞://@QuantumDreaming:他的观点有一个严重的问题 —— 人们其实本质上不需要 Excel 和浏览器，人们需要的是数据、信息、报告、决策这些东西。AI 可以通过 API 替代浏览器去拿到信息、通过数据库替代 excel 来存储和转化数据，直接交付最终产物时，传统业务链路会整体消亡。再比如，视频生成模型足够强大时，视频编辑软件消亡

4. 2026年一定一定成为ＡＩ的重度用户

5. 【为什么 AI 框架偏爱 Python？底层逻辑一次讲清】快速阅读：Python 在 AI 中的角色更像是调度员。通过封装 C++ 和 CUDA 的高性能算子，它用人类可接受的开发效率，换取了机器层面的极致性能。---有人会觉得奇怪，既然 C++ 或 Rust 这么快，为什么 AI 工具全用 Python？在处理大规模矩阵运算时，Python 的执行速度确实慢得惊人。真相是，Python 从不参与重体力活。它扮演着经理的角色。当你运行 PyTorch 时，Python 只负责分发指令。真正的计算发生在底层的 C++ 库或者 GPU 的 CUDA 内核里。这种高层封装模式让 Python 看起来很轻量。如果直接用 C++ 开发，实验成本会变得极高。研究人员需要在一周内尝试几十种架构，频繁的编译等待会耗尽精力。在科研阶段，改动一行代码并立即看到结果的灵活性，比那几毫秒的执行差距更重要。AI 领域的竞争本质上是在比拼人类的迭代速度。这种分层结构在生产环境里会有变化。当模型需要大规模部署时，大家会转向 TensorRT 或 XLA 这种极致优化的引擎。研究用 Python，部署用高性能底层。有网友提到，AI 正在改变编程的门槛。如果 AI 能快速写出 Rust，低级语言或许会在未来迎来复兴。目前的架构里，Python 的边界在哪里？x.com/PajosTM/status/2041961412050780639

6. DeepSeek接入Excel后，做excel表格也太太简单了吧

7. Python 的设计哲学P07：显式优于隐晦

8. Qwen3.6-Plus 太猛了！免费+百万上下文+Agent，多模态能力直接拉满！| 零度解说

9. 一张表管公司？聊聊电商老板不敢碰的利润黑洞！一张表真的能管好公司吗？做了15年电商，我告诉你：能！但前提是，这张表要能回答三个致命问题： 1️⃣ 每个单品到底赚了多少钱？ 2️⃣ 每场直播的真实利润是多少？ 3️⃣ 样品库存和达人合作状态同步了吗？从1家猫店做到全国TOP6📍 我踩过所有坑今天不聊概念，只说实战：为什么电商公司最容易丢利润的地方，是数据割裂！你的财务月底算账，用Excel对账3天还没完成你的运营找样品，货架翻遍20分钟，样品动不动就丢了你的商务跟达人，总在聊天记录里扒进度，找回忆这不是人不行，是工具太原始！ #电商运营 #直播运营 #飞书 #企业ai #利润

10. 为什么软件公司很少用python开发web?

11. Python OOP 设计思想：序言

12. 拆解路子最野的AI出海生意，用开源AI快速跑通完整工作流

13. 一口气速通Python爬虫【新手学习路线】

14. 从20张Excel到1张表，这家公司利润翻了3倍！上周去杭州见了个电商老板，他给我看了20张Excel表。运营的货品表、商务的达人表、财务的利润表、内容的文案表... 他说：龙哥，我公司数据割裂太严重了，丢样品、丢库存、丢数据，每月利润至少流失20%！做了15年电商，从1家猫店做到全国TOP6📍 我太懂这种痛了！数据割裂不是技术问题，是管理问题！每家公司都在踩这个坑。他的运营每天问3次："样品到底还有没有？" 他的商务每周翻2小时："这个达人上次寄样什么时候？" 他的财务每月算5天："这场直播到底是赚了还是亏了？" 你公司是不是也这样？数据像孤岛，决策像猜谜！ #电商运营 #飞书 #数据驱动 #AI #直播运营

15. 最近 AI 圈有个很火的关键词：OpenClaw。很多人第一次看到这个概念都会有点震撼——AI不只是聊天工具，还能拆任务、调用工具、自动执行流程，像一个能协作的“数字员工”。但与此同时，一个很现实的问题也越来越多人开始讨论：如果AI越来越强，普通人到底应该学什么？很多从业者给出的答案其实很一致：编程思维。不一定非要成为工程师，但至少理解一点基础逻辑，比如 Python 这种最常见的入门语言。是在这个过程中，我开始在 dy精选里看清北的公开课。以前想看到这种内容，要么到处找资源、拼课、画质参差，要么只能看被拆碎的片段，很难形成体系。而现在在 dy精选上，这些课程是高校官方直接发布的完整版本，而且是免费的，也没有广告打断。更新也很快，新课和前沿讲座基本都能跟上。最近我就在 dy精选里刷到一门挺适合新手的公开课——北京大学陈斌教授的《Python语言基础与应用》。这门课是北大参与的 “名校开放日”项目之一，内容专门为零基础学习者设计。课程会从最基础开始讲：为什么要学编程、Python的发展、开发环境如何搭建、基础数据类型、列表和字典这些核心结构。比较有意思的是，它不是那种纯理论课程，而是会用很多生活场景去解释，比如购物、餐饮等例子，再配合实际练习，比如写 Hello World 程序、数据操作、小练习等，让人一步步理解编程逻辑。学习体验也做得比较友好：课程支持 “问AI”功能辅助理解，也可以用 “听抖音” 当播客听，还支持多设备同步学习，部分课程还能离线缓存。如果最近也在关注 AI、或者想补一点技术基础，可以试试打开 dy精选搜索：《Python语言基础与应用》。很多时候，一个时代真正的门槛，可能只是一门被你点开的公开课。

16. 学习编程传统方式往往需要看视频、记笔记、敲代码，来回切换工具，容易"学了就忘"。Easy-Vibe 把现代编程学习全流程整合到一起，提供从零到精通的vibe coding完整路线图。不仅有交互式教程、学习地图和沉浸式模拟编码，还支持AI工具实战、SaaS全栈项目、跨平台开发，甚至附赠9大知识领域80+互动专题。GitHub：github.com/datawhalechina/easy-vibe主要功能：- 交互式学习地图，从零基础到高级开发的分步引导；- 沉浸式模拟编码，虚拟鼠标指导快速掌握IDE工作流；- 全栈项目实战，包括AI文案生成网站和在线考试系统；- AI工具深度指南，支持Claude Code、MCP、Agent Teams等高级工作流；- 跨平台开发教程，覆盖Web、小程序、Android/iOS、桌面应用；- 知识库附录，动画可视化9大领域80+核心概念。支持在线阅读和本地运行（npm run dev），适合编程初学者、产品经理、学生和开发者。#vibeCoding##AI编程##Datawhale#

17. #2026年AI替代行业预测##ai创造营#数据标注与分析，基础数据处理被AI接手 2026年，数据标注、基础数据清洗、简单数据分析等岗位，成为AI替代的热门领域，大批量数据从业者面临失业危机。数据标注是AI训练的基础工作，原本依靠人工标注图片、文字、语音等内容，如今AI能自主完成数据清洗、分类、标注工作，精准度高、速度快，大幅缩减人工标注的成本。简单的数据分析、数据统计、图表生成等工作，AI也能一键完成，快速提炼数据结论，满足基础分析需求。这类岗位技术含量低、工作机械重复，属于劳动密集型工作，被AI替代是必然趋势。随着大数据和AI技术的普及，企业不再需要大量基础数据处理人员，转而需求高端数据分析师、算法工程师。从事基础数据工作的职场人，必须提升技术能力，学习数据挖掘、算法优化、深度数据分析、数据决策等技能，从基础执行者转向技术研发者和决策顾问，才能避开AI的替代浪潮，获得长久的职业发展。

18. 金融分析常常需要同时打开多个软件，数据源工具抓取行情，Excel建模计算，TradingView画K线图，聊天工具交流观点，来回切换效率低下。Fincept Terminal 将金融分析所需功能完美整合，提供专业级投资研究解决方案。不仅有CFA级量化分析、37个AI智能代理（巴菲特、芒格等策略框架），还支持100+数据源实时连接、16家券商交易集成、节点编辑器自动化工作流。GitHub：github.com/Fincept-Corporation/FinceptTerminal主要功能：- CFA级分析工具，支持DCF估值、投资组合优化、风险度量（VaR、Sharpe比率）、衍生品定价；- 37个AI代理，覆盖交易/投资、经济、地缘政治，本地LLM多模型支持；- 100+数据连接器，Yahoo Finance、FRED、Kraken、Polygon等实时行情；- 实时交易支持，16家券商集成（IBKR、Alpaca等），算法交易/模拟交易；- QuantLib量化套件，18个模块包括定价、风险、波动率分析；- 节点编辑器可视化工作流，AI量化实验室支持机器学习/HFT策略。纯C++20/Qt6原生桌面应用，支持Windows、Linux、macOS，一键安装运行，适合投资者、交易员、量化研究者。#量化交易##金融科技##投资研究#

19. 灵光一夜爆火，一句话就能做出小应用，当AI发展得越来越快——你就知道，孩子真正要练的，从来不是技能本身#近6成程序员称不会给孩子报AI编程课 #AI时代教育 #灵光#孩子要学什么

20. 自学 Vibe Coding 的进阶之路：从即兴创作到工程闭环在 AI 编程时代，学习的本质正在发生位移。与其花费数千元购买信息差，不如直接深入开源社区的知识源头。以下三个项目构成了 Vibe Coding 从入门到精通的完整路径，它们不仅是工具的集合，更是思维方式的重塑。1. 体系化入门：Easy-Vibe这是由 DataWhale 出品的中文系统教程。它将学习过程分为三个阶段：从简单的 AI 编程小游戏开始建立信心，过渡到产品创意与 Web 原型的构建，最后进阶至桌面应用开发与多 Agent 协作。对于零基础学习者来说，这是一个极佳的起点，它将模糊的对话式编程拆解成了可感知的成长阶梯。github.com/datawhalechina/easy-vibe2. 工程化进阶：vibe-coding-cn如果说即兴编程是灵光一现，那么这个项目则是将灵感转化为生产力的标准说明书。它涵盖了 Prompt 提示词、Skill 技能库和 Workflow 工作流三大核心。其核心价值在于强调规划先行：先定义产品规格、数据模型和测试用例，再进行编码。这种模块化拆分和接口先行的思维，是防止 AI 编程陷入上下文混乱和不可维护泥潭的关键。github.com/tukuaiai/vibe-coding-cn3. 资源全景图：awesome-vibe-coding这是一个全方位的资源索引，覆盖了从浏览器工具、IDE 插件到 CLI 工具的所有主流生态。当你需要寻找最适合当前任务的工具时，这里就是你的总目录。github.com/filipecalegario/awesome-vibe-codingx.com/bozhou_ai/status/2052631884124037238

21. 很多老板习惯将高薪岗位都定位为“运营主管”。比如，普通运营月薪1万，而运营主管可以拿到2万。这样一来，那些能力突出的运营就不得不转向管理岗位。可问题是，他们未必擅长管人，结果可能是运营没做好，管理也没跟上。在我们公司，运营要想拿到高薪，只有一条路：把运营专业做到极致。通过不断深耕运营技能、推进策略创新，他们完全可以拿到1万、2万、3万甚至更高——这条专业路径是没有天花板的，收入可以非常可观，不一定非要做主管。那么公司要做大，需要培养人，该怎么办呢？关键点在于，我们把“运营”和“管理”两条线完全分开。除了专业运营通道之外，还设立了专门的管理线，负责统筹运营助理的具体策略执行。而运营这条线，走的是纵向深化，鼓励他们在专业上钻得更深。这样做有什么好处？它让适合做运营的人持续做运营，让适合做管理的人专注做管理。通过二者的配合，实现团队的良性扩张。每个人都做自己擅长的事，收入也能越来越高。老板也会越来越轻松，不必为每个人的能力匹配问题操心。运营可以每天专注研究不同的运营策略，他们的创新一旦被验证有效，公司就愿意为此买单。而管理岗位则负责把这些被验证有效的策略进行复制和放大，让更多人运用新策略，从而提升整个公司的效率和人均产出。

22. EXCEL学习的顺序是什么？

23. 本人计算机科学与技术,大一，想从事数据分析师，正在自学SQL和Python,请求前辈们指点和一些建议？

24. 转型AI产品经理，这份学习路径太有用了！（附关键策略+保姆级路线+大厂内部资源）

25. “一人公司”喊得响，核心系统不敢动，AI编程的错位在哪？#华为云码道 #龙虾 #AI智能体 #openclaw #AI

26. 做AI短片、漫剧的，你们又有救了！一键复制粘贴就能完成角色一致性，减少学习成本！

27. Excel 教程 Excel精选28个技巧！职场小白一定要收藏！#职场技巧##一分钟视频创作季##三分钟视频助燃计划# 优佳80的微博视频

28. 【数据对比工具】1、Excel自带功能，在“数据”选项卡中可查看。 2、Aspose Compare Excel：products.aspose.app/cells/comparison，能高亮显示单元格内容、公式甚至样式的差异。 3、Diffchecker：www.diffchecker.com，支持直接粘贴Excel数据文本进行快速查找行级差异。 4、MaksPilot：makspilot.com，文件处理在浏览器本地完成，支持 xlsx、xls 及 CSV 格式，能标准化日期和数字格式。 5、TextCompare：text-compare.com，支持多格式文件，提供表格、文本双视图，差异高亮标注。 6、MateTools表格对比工具：mate.tools/zh/compare-two-excel-spreadsheet，支持10MB内多格式文件，可自定义对比规则。 7、Compare Lists：comparelists.org，能自定义分隔符、区分大小写、处理空格等对比规则。

29. 有同学问我下次开班什么时候。我是作坊式的培训，我一人授课，没有其它老师，没收入压力，也就没有时间紧迫感，全凭感觉……计划是在5月公布具体时间，预计7月暑假开课，感兴趣的同学可以关注。Python编程在AI是一个普及性的技术，敲门砖，你只要搞AI你就逃不掉的。除非你彻底放弃技术而转向业务，但那也懂点好，实话实说。当然你没必要非得报班学，自学也不是特别的难，浪费点时间而已，只要下决心肯定能学会。AI时代最难以被淘汰的三项技术是C/C++，写系统内核底层算法还是要靠它。Python所有中间层应用层，业务层，最终都会被统一成Python，无它，方便，容易学习，语法简洁，是人类自然语言与计算机语言的过度语言。还一个是javascript/typescript，这玩意是WEB技术APP逃不掉的技术生态。其它的语言都得被边缘化。你不搞编程去搞视频，你发现comfyui是用python写的，如果你不懂pip包体系，连安装都安不上……你再去看大模型的视频一致性应用如stable-video-infinity也是python写的。你至少得学个皮毛，会安装部署。openclaw是typescript写的，你懂点js包管理技术node和npm自己就安装了，不需要找人装。AI 开发生态里90% 的工作都用 Python 完成……

30. Python OOP 设计思想（合集 · 目录）

31. 起底价值百万的顶级内参，2026年，普通人如何改命 #ai #职场 #面试

32. OpenClaw 新能力：最强浏览器自动化方案，免登录自动操作小红书、X、公众号等｜Chrome DevTools MCP

33. #OpenClaw都能做什么# OpenClaw（俗称龙虾）是一款本地优先、开源、可自主执行任务的 AI 智能体（Agent），核心是用自然语言指挥它帮你完成电脑操作、浏览器自动化、办公与开发等各类重复 / 流程化工作。 OpenClaw 的核心定位不是聊天机器人，而是能动手干活的数字员工。OpenClaw 的核心能力如下： 1. 文件与系统自动化 ①批量重命名、整理、备份、分类文件。 ②读写 / 编辑文档、生成目录、压缩图片、清理冗余。 ③执行终端命令、监控系统状态。 2. 浏览器自动化（核心能力） ①自动搜索、填表、登录、点击、导航。 ②网页数据抓取、监控页面更新、批量下载。 ③自动值机、预约、报销、查医生、云平台操作open-claw.org。 3. 办公全流程自动化 ①邮件：筛选、自动回复、批量发送、摘要。 ②日程：同步日历、提醒、规划行程。 ③文档：会议纪要、周报、报告、格式转换。 ④数据：Excel 提取、筛选、可视化图表。 4. 代码与开发辅助 ①生成代码片段、调试、写测试用例、修复简单错误。 ②合并 PR、自动检查逻辑、CI/CD 辅助open-claw.org。 ③文献检索、实验参数优化、科研数据处理。 5. 跨工具协同与消息 ①集成微信、钉钉、飞书、Slack、Telegram 等。 ②批量发消息、自动回复、多渠道统一管理。 ③对接 OA、CRM、API，查询考勤、客户信息。 6. 自定义与扩展 ①用自然语言创建专属自动化流程。 ②安装社区插件、写自己的技能open-claw.org。 ③定时任务、事件触发、多模型并行。与普通 AI 助手相比，OpenClaw 能主动执行（你说 “整理桌面 PDF”，它直接操作，不是只给建议）、本地优先（数据不云端，隐私安全）、持久记忆（记住你的习惯、偏好、历史任务）、可定制（直接改 Markdown 配置，或让它自己生成技能）。有了OpenClaw ，职场人可以用来自动周报、邮件处理、数据报表、会议纪要；开发者可以用来代码生成、调试、PR 合并、文档生成；学生 / 科研可以用来文献整理、实验数据处理、论文辅助。个人可以用来文件整理、浏览器批量操作、日程管理。 #老张聊科技#

34. #AI会最先替代哪些岗位#智能客服秒接咨询，工业机械臂精准拧螺丝，AI的替代浪潮已率先拍向规则明确、重复度高的岗位。这些岗位的核心任务可被算法拆解，效率与精度远超人工，成为AI渗透的“首站”。#人工智能##AI创造营# 凯文思考的微博视频

35. 吴恩达老师在 DeepLearning.AI 平台推出的 agent-skills-with-anthropic 课程中文翻译（文字版）github.com/datawhalechina/agent-skills-with-anthropic该课程也适合非技术人员观看。本课程是 DeepLearning.AI 与 Anthropic 合作打造的 Agent Skills 专项课程在本课程中，我们将探讨 Skills 如何赋能 Claude 及其他 AI 智能体执行复杂任务。技能通过向智能体提供专门的指令和知识来扩展其能力。具体包括：1.理解 Skills 的工作原理2.掌握创建 Skills3. 构建适用于不同场景的 Skills（包括编程、研究、数据分析等）#How I AI#

36. 微软Excel锦标赛2025于本周四落下帷幕，来自爱尔兰的数据资讯公司创始人、高级财务建模师、Excel培训师Diarmuid Early首次夺冠。冠军奖励包括5000刀奖金和金腰带。*1分36秒后为赛事主题曲MV 每日荐游君的微博视频

37. 真正的核心竞争力，来自于驾驭工具。 #大咖观察 #红衣聊AI #编程 #人工智能技术

38. 都说Python简单，那Python有多简单呢？

39. 零代码AI平台Top10：不懂编程也能玩转AI从数据分析到模型部署的全流程指南

40. Python OOP 设计思想：序言｜在 Python 中重新理解面向对象

41. AI编程大战正式开打！ Claude vs GPT同一天放大招，不是比谁代码写得好，而是AI开始自己组队当项目经理了。#大咖观察 #红衣聊AI #编程 #ChatGPT

42. 年度国产AI工具榜单！2026年真正好用的10个免费AI办公工具

43. 如何变成 Excel 高手？

44. 你以为在做AI转型，其实在慢慢被淘汰。 #大有学问 #红衣聊AI #AI时代 #AI工具 #编程

45. 《N8N基础入门教程 - 从零开始学习自动化工具》N8N是一款开源自动化工具，专注于连接各种AI服务、应用和数据库，实现工作流程自动化，极大提升个人生活幸福感和企业效率。虽然全英文界面和缺少多语言支持让不少初学者望而却步，但掌握基本逻辑思维、勇于动手调试，就能逐步驾驭这一强大平台。本教程从零开始，涵盖部署、节点使用到实战案例，帮助用户从基础入门到高级应用，打破学习壁垒。无论你是技术开发者还是自动化爱好者，只要愿意深耕，总能在自动化领域找到属于自己的定位。与Dify和Coze相比，N8N更强调系统打通和任务自动化，完全开源且支持灵活集成任意API；Dify更专注AI应用开发，Coze则偏向多轮对话助手，但闭源且未来可能收费。选择何种工具，关键在于是否满足你的业务目标。原文链接：n8nzh.com/docs/intro/

46. 【#今年最熟练使用Excel的人是他#】#清华博士斩获Excel世锦赛第9名# Excel几乎是所有使用电脑的人都会接触的一款办公软件，一般会用于做数字表格。令人意外的是，这个办公软件居然有官方举办的电竞比赛——Excel世界锦标赛（Microsoft Excel World Championship，以下简称Excel世锦赛）。据多家媒体报道，近日，第五届Excel世锦赛全球总决赛在美国拉斯维加斯落下帷幕，在经过激烈的角逐后，来自爱尔兰的 Diarmud Early 最终从256位选手中脱颖而出，拿下了本届比赛的冠军腰带和5000美元的奖金。此外，毕业于清华大学土木工程系的博士张云翼，一路从预赛杀入全球总决赛，还在每5分钟淘汰一人的残酷赛制下位列第九名。据悉，Excel世界锦标赛显然不是比谁设计的表格更漂亮，张云翼告诉记者：“比赛本身没有报名要求，任何人到官网交了报名费都可以参赛，但是这项赛事要求的不仅仅是‘熟练掌握Excel操作’，而是需要掌握XLOOKUP、XMATCH、INDIRECT、OFFSET等基础函数，VBA编程、Power Query数据处理等进阶技能，能熟练运用Excel全功能模块解决复杂问题。每次赛题是30分钟（决赛40分钟）内根据提供的数据，回答7个级别的难度递增的问题。每个问题有20个数据点，用你的公式算对一个点得相应分值。”为直观了解Excel世界锦标赛的比赛内容，记者请张云翼介绍了比赛中的部分试题，完全颠覆了我们对Excel的认知。例如，全球总决赛1/4决赛的一个题目是拼图，选手需要根据图形的边缘形状进行计算匹配，最后拼出一幅图案；半决赛题目是中国玩家非常熟悉的麻将消消乐，选手需要通过运算像连连看一样消除麻将牌；决赛更是给出一张正方形纸，通过Excel验算得出最终的一个图案是原来折纸的什么区域……今年Excel世锦赛全球总决赛取得不俗战绩，张云翼也在计划明年继续参赛：“我参赛的目的就是和对手互相学习，对于最后的名次我觉得不重要。最重要的是在这个过程中锻炼自己的思维，和来自不同地方、拥有共同爱好的人一起交流进步，所以明年我还是会参赛的。”（上游新闻、快科技）潇湘晨报的微博视频

47. 【AI大佬犀利发声：AI已淘汰大批岗位大学还在批量生产过时人才】AI技术飞速迭代，大量传统岗位被替代，然而国内众多高校并未及时调整课程体系，依旧按照数年前的就业需求培养学生，导致毕业生技能与市场严重脱节。AI领域专家吴恩达对此直言批评，指出当下大学正在批量生产无法适配新时代职场的“过时人才”，这一现象戳中了教育与产业脱节的核心痛点。当前市场矛盾十分突出：一方面，2022年前后的诸多基础岗位已被AI取代，企业明确不再招聘仅掌握旧技能的求职者。另一方面，市场急需熟悉AI、能搭建AI 应用、用AI提升工作效率的人才，雇主却普遍难以找到合格的AI型营销、招聘、财务等专业人员，人才缺口持续扩大。AI替代的并非特定行业，而是所有重复性、流程化的工作。基础文案、数据录入、简单设计、常规会计核算等岗位，如今都可由AI高效完成，成本远低于人工。不少学生花费四年学习的专业技能，毕业时已失去应用价值，陷入学非所用、就业困难的处境。高校课程体系的严重滞后是主要原因。多数院校课程更新缓慢，沿用多年前的教学内容，重理论轻实践，几乎不涉及AI工具实操教学。学生即便完成学业，也不具备用AI解决实际工作问题的能力，难以满足企业用人标准。吴恩达强调，AI并非职场威胁，而是提升效率的工具。被淘汰的从来不是AI，而是不愿学习新工具、固守旧技能的人。职场人若停止学习，依赖大学时期的旧技能，很快会被市场淘汰；主动掌握AI应用的人，则能抓住时代机遇。

48. 有没有什么推荐的数据分析课程？

49. 思考与练习（第三章 Python 编程风格与语法基础）

50. 当有人说“编程已死” 我更愿意说一句：死的是“打字员式编程”，活下来的是“定义价值的编程”。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT#编程

51. 当公司只有几十人规模时，不应该过早制定详细的岗位绩效。因为这时候的岗位本身尚不成熟，业务和职责都可能在快速变化中。许多初创企业会效仿千人类型的大公司，照搬他们精细的岗位绩效体系，但我要告诉大家，这并不一定适合自身情况。大型公司经历长期发展与市场锤炼，岗位设置已经相对稳定了，每个职位往往已经有大量人员实践验证，形成了一套成熟的绩效模型。因为在大公司中，每个岗位通常都有成百上千人担任过，因此什么样的人适合、什么样的表现算优秀，都已经有相对清晰的标准。然而，在几十人规模的小公司，很多岗位可能只有十几人甚至更少的人担任过，同时岗位内容本身还在持续演变。例如，电商领域的天猫运营岗位，五年前所需的能力与今天可能截然不同。再比如投放岗位，几年前还是高薪技术岗，随着平台工具日益智能化，如今可能更偏向执行与操作。如果过早固化这类岗位的绩效标准，后续将不得不频繁调整，反而增加管理负担。电商行业的多数岗位在相当长一段时间内都处于动态变化中。以我创业二十年的经验来看，公司内部很多岗位的职责和要求都经历了多次调整。如果当初过早定义某些岗位的绩效，必然会带来诸多后续问题。这本质上是由电商业务快速迭代的特点决定的——岗位本身在不断演进。因此，对于小型电商公司，我建议不要过早推行“因岗定绩效”，而应转向“因人定绩效”。因人定绩效有几个显著优势：首先，它解决了“一人多岗”的常见困境。小公司往往无法像大企业那样职能分明、各司其职，员工经常需要兼顾多项职责。因人定绩效能够适应这种灵活分工，无论员工承担几个岗位的工作，其绩效标准都与其个人能力和发展相匹配。其次，当业务方向或岗位内容发生调整时——例如将原天猫运营人员调至新兴的TK运营岗位——因人定绩效能够实现平滑过渡。无需为新岗位重新设计复杂的绩效体系，人员可灵活调动，保持组织敏捷性，更好地应对外部环境变化。所以，对于规模较小、业务多变的电商公司，采用“因人定绩效”的方式，不仅能适应岗位内容的快速演变，也能有效支持组织灵活性与人才的多角色发展，是一种更符合其发展阶段的管理选择。

52. 完整项目复盘

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72. 别学Python！这才是数据分析的正确姿势

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104. 黑马2024年9月Python大数据V5--itxt.top - 哔哩哔哩

105. 新手数据分析师的Python数据分析入门：对比Excel轻松学

106. Excel 表格（Table）的高级功能与技术剖析

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108. Excel/CSV 数据处理——让 AI 帮你搞定表格

109. 学习用于 Excel 的生成式 AI 工具

110. 我回复了 keven 的评论： RPA+Excel——这是自动化进阶版啊！👏 VBA是Excel内部自动化，RPA是跨系统、跨应用的自动化，完全不是一个量级！简单对比： · VBA：深度集成Excel，适合表格内部的重复操作 · RPA：能模拟人操作，跨系统、跨软件，甚至能操作网页、ERP · RPA+Excel：RPA负责‘拿数据’，Excel负责‘算数据’，完美分工！ ‘定时自动完成，截图直接发’——这已经是无人值守的自动化流水线了！👍 你用的什么RPA工具？UIpath？影刀？还是别的？分享出来让大家抄作业！📝#excel表格 #excel操作 #自动化就业 #vba编程 #自动化技术

111. 用Python解放Excel：数据分析效率翻倍的秘密

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115. Excel高级筛选那些事，数据检索原来如此简单

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Excel已够用，别再盲目学Python：三类人该停、该学、该精

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