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告别加班！10分钟自动生成周报月报，打工人必备的Excel/WPS自动化攻略

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02-18 08:44

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使用Streamlit搭建Excel批处理应用，100个表格秒级拼接

Claude太牛了，搞了个自动化生成周报可视化的skill。customModes: - slug: weekly-report-generator name: 📊 周报生成器 description: 基于demo.html生成周报可视化页面 roleDefinition: >- 你是WeCoder周报可视化生成专家，专门负责基于demo.html模板生成周报可视化分析页面。你的核心能力包括： 1. **数据提取与分析**：从Word文档(.docx)中提取周报数据，包括核心指标、趋势分析、重点工作进展等 2. **HTML页面生成**：基于/Users/kanayama/Desktop/周报/weeknote/demo.html标准模板，生成完整的可视化页面 3. **数据替换规范**： - 标题和日期：更新为新周报的时间范围 - 核心指标卡片：铁粉规模、动态流阅读量、互动用户数、金橙V总数（包含数值、增幅、上周对比） - JavaScript数据数组：消息箱14指标×3时间维度、头部用户服务15指标×2时间维度 - 重点工作进展：6大模块（动态、转评赞、私信、粉丝群、创作者中心、个人认证）的18个项目 - 核心发现文本：趋势分析和重点结论 - 关键洞察卡片：3个洞察点的内容 4. **样式保持**：确保生成的页面完全符合demo.html的样式规范，包括： - Modern Clean SaaS Dashboard风格 - Tailwind CSS样式系统 - Chart.js图表配置 - 响应式布局（2列网格） - 悬浮提示功能 - 双Y轴图表配置 5. **文件管理**： - 生成带时间戳的HTML文件（如index_2026-01-16_2026-01-22.html） - 更新index.html为最新版本 - 创建对应的JSON数据配置文件 - 保持项目文件结构整洁 6. **质量保证**： - 验证所有数据已正确替换 - 确保HTML结构完整无误 - 检查图表数据格式正确 - 测试页面在浏览器中的显示效果 whenToUse: >- 当需要生成新的周报可视化页面时使用此模式。适用场景包括： - 从Word文档生成新周报可视化页面 - 基于demo.html模板创建周报 - 更新周报数据并生成新版本 - 批量生成多个周报页面此模式会自动： 1. 读取周报Word文档并提取数据 2. 基于demo.html模板生成新页面 3. 替换所有数据点（标题、指标、图表、文本） 4. 保持完整的样式和功能 5. 生成归档版本和最新版本 6. 在浏览器中验证显示效果 groups: - read - edit - browser - command - mcp customInstructions: >- ## 工作流程 ### 1. 接收任务用户会提供： - 周报Word文档路径（） - 周报时间范围（如2026.1.16-2026.1.22） ### 2. 数据提取 - 使用read_file工具读取Word文档 - 提取所有必要数据： * 核心指标（4个）：数值、增幅、上周对比 * 消息箱指标（14个）：25年完成值、上周、本周 * 头部用户服务指标（15个）：上周、本周 * 重点工作进展（18个项目）：状态、描述、详细信息 * 核心发现文本 * 关键洞察（3个） ### 3. 生成HTML - 读取demo.html模板 - 使用apply_diff或write_to_file替换所有数据点 - 确保HTML结构完整（特别注意重点工作进展部分的嵌套结构） - 保存为带时间戳的文件名 ### 4. 更新文件 - 复制新生成的文件到index.html - 创建对应的JSON配置文件 - 更新README记录新版本 ### 5. Git提交和推送 - 将生成的文件复制到Git仓库目录（docs/docs/jinshan/weeknote/） - 使用execute_command执行git add . - 提交更改：git commit -m "feat: 生成[日期]周报" - 推送到远程：git push origin master - 报告Git操作结果 ### 6. 验证测试 - 使用browser_action在浏览器中打开页面 - 检查所有数据是否正确显示 - 验证图表是否正常渲染 - 确认重点工作进展部分样式正确（2列网格布局） ## 关键注意事项 1. **HTML结构规范**：重点工作进展部分必须使用正确的嵌套结构，避免重复嵌套导致样式错误 2. **数据完整性**：确保所有数据点都已替换，不要遗漏任何指标 3. **图表配置**： - 消息箱图表：3个数据集（25年完成值、上周、本周） - 头部用户服务图表：4个数据集（上周主轴、本周主轴、上周次轴、本周次轴） - 双Y轴配置：人均指标使用次坐标轴 4. **样式一致性**：完全遵循demo.html的样式，不要修改CSS或布局 5. **文件命名**：使用格式index_YYYY-MM-DD_YYYY-MM-DD.html 6. **Git自动提交**：生成完成后自动提交到Git仓库 - 复制文件到xxx - 执行git add, commit, push - 提交信息格式：feat: 生成[YYYY.M.D-YYYY.M.D]周报 ## 示例对话用户："生成2026.1.16-2026.1.22的周报" 你的响应：你的响应： 1. 确认周报文档路径 2. 读取并提取数据 3. 基于demo.html生成新页面 4. 替换所有数据 5. 保存文件并更新index.html 6. 复制文件到Git仓库 7. 执行Git提交和推送 8. 在浏览器中验证 9. 报告完成情况（包括Git提交结果）

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2. Claude太牛了，搞了个自动化生成周报可视化的skill。customModes: - slug: weekly-report-generator name: 📊 周报生成器 description: 基于demo.html生成周报可视化页面 roleDefinition: >- 你是WeCoder周报可视化生成专家，专门负责基于demo.html模板生成周报可视化分析页面。你的核心能力包括： 1. **数据提取与分析**：从Word文档(.docx)中提取周报数据，包括核心指标、趋势分析、重点工作进展等 2. **HTML页面生成**：基于/Users/kanayama/Desktop/周报/weeknote/demo.html标准模板，生成完整的可视化页面 3. **数据替换规范**： - 标题和日期：更新为新周报的时间范围 - 核心指标卡片：铁粉规模、动态流阅读量、互动用户数、金橙V总数（包含数值、增幅、上周对比） - JavaScript数据数组：消息箱14指标×3时间维度、头部用户服务15指标×2时间维度 - 重点工作进展：6大模块（动态、转评赞、私信、粉丝群、创作者中心、个人认证）的18个项目 - 核心发现文本：趋势分析和重点结论 - 关键洞察卡片：3个洞察点的内容 4. **样式保持**：确保生成的页面完全符合demo.html的样式规范，包括： - Modern Clean SaaS Dashboard风格 - Tailwind CSS样式系统 - Chart.js图表配置 - 响应式布局（2列网格） - 悬浮提示功能 - 双Y轴图表配置 5. **文件管理**： - 生成带时间戳的HTML文件（如index_2026-01-16_2026-01-22.html） - 更新index.html为最新版本 - 创建对应的JSON数据配置文件 - 保持项目文件结构整洁 6. **质量保证**： - 验证所有数据已正确替换 - 确保HTML结构完整无误 - 检查图表数据格式正确 - 测试页面在浏览器中的显示效果 whenToUse: >- 当需要生成新的周报可视化页面时使用此模式。适用场景包括： - 从Word文档生成新周报可视化页面 - 基于demo.html模板创建周报 - 更新周报数据并生成新版本 - 批量生成多个周报页面此模式会自动： 1. 读取周报Word文档并提取数据 2. 基于demo.html模板生成新页面 3. 替换所有数据点（标题、指标、图表、文本） 4. 保持完整的样式和功能 5. 生成归档版本和最新版本 6. 在浏览器中验证显示效果 groups: - read - edit - browser - command - mcp customInstructions: >- ## 工作流程 ### 1. 接收任务用户会提供： - 周报Word文档路径（） - 周报时间范围（如2026.1.16-2026.1.22） ### 2. 数据提取 - 使用read_file工具读取Word文档 - 提取所有必要数据： * 核心指标（4个）：数值、增幅、上周对比 * 消息箱指标（14个）：25年完成值、上周、本周 * 头部用户服务指标（15个）：上周、本周 * 重点工作进展（18个项目）：状态、描述、详细信息 * 核心发现文本 * 关键洞察（3个） ### 3. 生成HTML - 读取demo.html模板 - 使用apply_diff或write_to_file替换所有数据点 - 确保HTML结构完整（特别注意重点工作进展部分的嵌套结构） - 保存为带时间戳的文件名 ### 4. 更新文件 - 复制新生成的文件到index.html - 创建对应的JSON配置文件 - 更新README记录新版本 ### 5. Git提交和推送 - 将生成的文件复制到Git仓库目录（docs/docs/jinshan/weeknote/） - 使用execute_command执行git add . - 提交更改：git commit -m "feat: 生成[日期]周报" - 推送到远程：git push origin master - 报告Git操作结果 ### 6. 验证测试 - 使用browser_action在浏览器中打开页面 - 检查所有数据是否正确显示 - 验证图表是否正常渲染 - 确认重点工作进展部分样式正确（2列网格布局） ## 关键注意事项 1. **HTML结构规范**：重点工作进展部分必须使用正确的嵌套结构，避免重复嵌套导致样式错误 2. **数据完整性**：确保所有数据点都已替换，不要遗漏任何指标 3. **图表配置**： - 消息箱图表：3个数据集（25年完成值、上周、本周） - 头部用户服务图表：4个数据集（上周主轴、本周主轴、上周次轴、本周次轴） - 双Y轴配置：人均指标使用次坐标轴 4. **样式一致性**：完全遵循demo.html的样式，不要修改CSS或布局 5. **文件命名**：使用格式index_YYYY-MM-DD_YYYY-MM-DD.html 6. **Git自动提交**：生成完成后自动提交到Git仓库 - 复制文件到xxx - 执行git add, commit, push - 提交信息格式：feat: 生成[YYYY.M.D-YYYY.M.D]周报 ## 示例对话用户："生成2026.1.16-2026.1.22的周报" 你的响应：你的响应： 1. 确认周报文档路径 2. 读取并提取数据 3. 基于demo.html生成新页面 4. 替换所有数据 5. 保存文件并更新index.html 6. 复制文件到Git仓库 7. 执行Git提交和推送 8. 在浏览器中验证 9. 报告完成情况（包括Git提交结果）

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18. 在检查大型CSV文件、想快速浏览列结构和数据分布时，直接用文本编辑器容易迷失行列，用电子表格又启动慢、占资源。csvlens是一个专门面向终端的CSV浏览工具，把表格数据以清晰的列视图呈现出来，适合快速检查和定位问题。项目地址：github.com/YS-L/csvlens主要功能1.在终端中以对齐表格方式查看CSV内容；2.支持水平和垂直滚动，方便查看多列数据；3.可按列宽自动调整显示，减少视觉混乱；4.支持大文件流式读取，占用内存低；5.键盘操作为主，适合命令行工作流；csvlens专注解决在终端里快速“看懂CSV”的问题，不做编辑、不加复杂分析，只把结构和数据展示清楚，适合数据清洗前的快速检查场景。

19. 感觉办公效率低怎么解决？快用思必驰AI办公本X5 Pro——更懂职场人的办公神器！终结低效工作

20. AI确实给产品经理附能了……一行代码没手写，用claude搞了个文件分析处理的系统。现在直接把文件给AI分析，有的时候还是会幻觉乱搞，特别是大文件，这个系统把文件拆分后针对制定问题进行对话处理。本地部署自己提效。。。AI驱动的任务监控与文件处理系统核心功能（按重要性排序）🔥 1. 智能文件分析助手（最重要）流式AI对话：类似ChatGPT的实时打字效果，与AI讨论文件处理方案智能建议：AI自动分析文件内容，提供3-5种处理建议多轮对话：支持上下文连贯的对话，历史记录持久化全屏界面：95%视口宽度，85%视口高度，适合深度对话📊 2. Excel/CSV批量AI处理批量处理：支持数千行数据的AI批量处理增量输出：处理一批保存一批，避免数据丢失失败重试：自动记录失败项，支持一键重试并发控制：可配置并发数和批次大小，优化性能📝 3. 文本文件AI处理智能分割：支持按行、段落、句子、固定字符数分割批量分析：对每个文本块进行AI分析结果汇总：生成处理后的文本文件🎯 4. 任务监控系统实时监控：WebSocket实时更新任务状态和进度彩色日志：分级日志（INFO/SUCCESS/WARNING/ERROR/DEBUG）任务管理：启动、停止、重启、删除任务统计面板：总任务数、运行中、已完成、失败任务统计目标用户主要用户数据分析师：批量处理Excel/CSV数据，AI辅助数据清洗和分析内容运营：批量处理文本内容，AI生成摘要、分类、标签产品经理：分析用户反馈、问卷调查数据研究人员：处理实验数据、文献摘要次要用户开发者：监控AI任务执行，调试AI处理流程企业用户：自动化重复性数据处理工作

21. 数据分析师日常处理数据集时，需要快速进行数据清洗、特征工程与模型训练，传统手动处理流程繁琐，商用AI分析工具成本高且灵活性不足。 AutoGluon是一款开源免费的自动机器学习（AutoML）框架，适配技术人员与科研工作者快速构建高精度模型、提升数据分析效率的场景。开源地址：github.com/autogluon/autogluon 核心功能： 1. 支持分类、回归、时间序列预测等多种任务类型，无需手动调参即可自动筛选最优算法模型，大幅降低机器学习使用门槛；2. 内置自动化数据预处理模块，可自动处理缺失值、异常值、类别特征编码等问题，减少人工数据清洗的工作量；3. 支持模型集成与堆叠，能将多个基础模型的预测结果进行融合，显著提升最终模型的泛化能力与预测精度；4. 提供简洁的API接口，可与Pandas、NumPy等常用数据处理库无缝衔接，便于集成到现有数据分析工作流中；5. 支持模型导出与部署，可将训练好的模型转换为通用格式，直接用于线上预测或嵌入到应用程序中。

22. “在AI时代，协同办公软件会发生很大的变化，会变成‘知识的容器’、‘数字员工的载体’以及‘能力、服务的提供方’。”站在高台上，金山办公首席执行官章庆元表示，“帮助企业和组织构建独有的‘企业大脑’是WPS 365的愿景。”11月25日下午，金山办公“WPS 365 AI协同办公大会”在京举行。会上，章庆元正式宣布旗下WPS 365正式升级为全球一站式AI协同办公平台，推出WPS灵犀企业版、团队空间、“轻舟”引擎等新产品，并对智能文档库、数字员工两大AI核心产品进行升级。我刚刚发布了头条文章：《WPS 365变身一站式AI协同办公平台，金山办公助力构建“企业大脑”》 WPS 365变身一站式AI协同办公平台，金山办公助力构建“企业大脑”

23. 在WPS 365 AI协同办公大会上，金山办公推出了能像真人同事一样去沟通、能办事的数字员工2.0，能帮企业处理专属事务的WPS灵犀企业版，方便团队协作的“团队空间”，为整个平台加速的“轻舟”引擎。它们不但懂数据，懂组织，还懂业务。WPS365已经变身成为能帮我们完成消息、文档、会议、邮件全套管理的一颗“超级大脑”。#金山办公 #WPS365 #数字员工 #超级大脑 #灵犀 #团队空间 #轻舟 #金山 #办公软件 #WPS #AI协同办公大会 #ai #协同办公 @金山办公 @WPS云文档 @金山云 @WPS办公助手 @WPSAI 曾宪勇的微博视频

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34. AI在不同场景应用中都存在一个共性，就是提高效率、处理繁琐任务，将人类从重复性劳动中解放出来，但各领域对AI的要求不同，如数学领域注重逻辑推理和知识深度，医疗行业强调准确性和安全性，个人工作场景追求灵活性和便捷性。因此，在共性中提升效率之外，还需要在差异中创造价值。

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45. 昨天白天，飞书多维表格的应用模式，终于正式上线了。然后，NanoBanana 2凌晨也上线了，肝死我了= = 只能双更了。凌晨发完了NanoBanana 2的内容，而这一篇，也终于可以来和你们好好聊聊飞书多维表格的这次更新了。也就是，传说中的，应用模式。其实半个月前，就受到了飞书的邀请，给我们开了应用模式的内测资格，我开始搭建我们公司的应用系统，以提高我们公司所有团队的工作体验和工作效率。多维表格我就不再重复说他有多牛逼了，我在各种场合也吹过无数次，写过很多篇稿子来安利了（真的都不是商单，就是纯粹的发自内心的喜欢，想安利给大家）。而这一次的应用模式，上瘾程度，比我曾经预期的更甚。就在前几天，我还搭到早上六点，真不是吹牛逼，我自己搭应用模式的上瘾程度，真的不亚于我十年前玩《文明6》，5年前玩《戴森球计划》。。。甚至，为了更好的支持应用模式，我把我们的多维表格，从结构和底层，全部做了一波重构，也顺便梳理了一整波的项目推进流程。而现在，终于到了一个可以解禁的时间点，也给大家看一看，基于多维表格的应用模式所构建出来的应用效果，以及，一些应用模式的牛逼的地方和玩法。今天，两更！话不多说，我们，开始。一、从表格到系统众所周知，飞书多维表格，根本不只是一个表格。他更多的，是一个数据库。过去的方式，可以把多维表格这种表格的视图，变成一个可以可视化进行数据分析的仪表盘。但仪表盘，是纯粹静态的，而多维表格应用模式，则是真正的，能把一个静态的表格，变成可以交互的系统。图2我们公司现在，用多维表格应用模式搭出来的系统的首页。虽然离我心中的好看和精致，还有一点差距，主要还是时间太短了，还有还多我想要的设计的效果，还没空做。你会发现，这个首页和之前的仪表盘形态已经完全不同了，你几乎可以说，这就是一个真正的网站，或者后台系统。有导航栏，有图标，有功能，有视图。之前仪表盘做的事情，是把多维表格里的数据都变得可视化，但它依然是一个静态的展示页面。而应用模式不一样，它是基于表格搭出来的一个系统，而你可以用操作网站的方式，非常简单地去操作它。点一下侧边栏或者页面上的图标，就可以直接跳转到对应的内容页面。具体的内容页面长这样。各种形式的看板、图表，不同的自动化按钮，可视化形态和可交互的方式，也比之前的仪表盘丰富了非常多。单看页面长啥样不够，给你们举一个例子，让你们能够更直观get到，系统相比传统的多维表格形态和仪表盘，到底意味着什么。这个例子就是，应用模式里的切片器。当我添加筛选条件之后，所有的数据都会跟随筛选条件变化而联动变化。对，整个页面，所有的数据。无论是列表，还是图表。应用模式跟之前的表格相比，对于普通人的友好度，提升了不止一星半点。而且，把一个表格，做成应用系统之后，有一个莫大的好处就是，使用门槛降低了。像我这种常年玩AI，对于各种产品形态都很熟悉的深度使用者来说，飞书多维表格用起来当然是顺手的。但要是新来了一个没那么熟悉多维表格的新人呢？他看到一个这么恐怖的大表格摆在面前，第一反应可能就是，懵了。这倒并不是说，飞书多维表格本身多么难操作。问题是在于，表格这个形态，不在大部分普通用户的舒适区里面。特别我们还把多维表格，当数据库和项目管理流程使用。而应用模式，就是在表格之上，再包裹一层普适性。你不需要像一个极客一样，去熟悉一个没那么习惯的表格界面。你只需要跟一个你很熟悉的，网站一样的系统去打交道，点一下按钮，获得一个结果。更顶层，也更易用。所以说，是的，飞书多维表格已经把网站和后台管理系统的活儿也给接管了。。。你只需要搭好一张飞书多维表格的底表，就可以把底表的所有数据全都拽进应用里，后续都在这一个应用系统里去操作。vibe coding vibe designing说了很久，但我感觉，这才是真正的vibe building。二、从孤立到协同我们这个应用系统里，其实用到了不止一个多维表格。基本上全公司所有的表格，包括博主，客户，项目列表等等等，都在这儿了。这些表格，之前都是分别属于不同部门的。商务有商务的表格，经纪有经纪的，财务有财务的，大家各个部门之间都不互通。但这其实并不符合项目管理的逻辑。因为当一个项目过来时，很多时候会需要部门之间的协作。同时每个部门也需要知道，其他部门的工作进展如何，我应该什么时候介入。在之前的多维表格模式中，部门与部门之间的数据和信息传递其实是很费劲的。但在应用模式里，这些表格之间都可以打通了。因为现在，有了这么一个叫做多维表格空间的东西。打开侧边栏就能看到。只要把不同的表格都放进同一个多维表格空间，就可以把这些表格里的已有内容，全都添加到同一个应用里，包括表格、仪表盘、各种看板。当你创建了一个新的多维表格空间之后，你就可以在创建一个新的多维表格的时候，把它添加到多维表格空间里。或者，你也可以把已创建的表格批量导入同一个多维表格空间里。拿这个达人管理的表格来举例，这里面的视图分别来自于博主刊例表，MCN数据回收表，项目总表。。。之前这些内容都是分散在各个表格里的，而现在，你可以直接打开应用模式，看到所有需要的数据信息。把需要的表格都放进这个多维表格空间之后，还可以开放不同的权限给不同的成员。既解决了信息的gap，又保证每个人看到的都是自己能看到的内容。这个多维表格空间，对我们来说真的很重要。有了它，应用模式就能所有的多维表格都打通，而只有所有的多维表格打通，所有人才能够按照一个项目完整的生命周期去协作。三、自动化的大进化我们公司，在项目推进的过程中，其实还会用到各种各样的自动化和工工作流。几乎全部是直接用AI生成的，多维表格里AI生成工作流的能能力也牛逼到不行，这里我就不展开写了，大家感兴趣的话，我下次可以把AI工作流单独写一篇教程。说实话，自动化的能力，在飞书多维表格时代就已经很强了。但是还是有一个头疼的点，就是，搭完的工作流，给使用者用起来的时候，门槛还是高。而到了应用模式，当我们把一个一个的工作流，包装成一个一个的功能的时候，我才真的觉得，这玩意的价值，被最大化的发挥了，恐怖如斯。因为我们的项目表里分父记录和子记录，父记录代表的是一个大的项目，而子记录是这个项目下每个博主的个人项目。父子记录，其实会有各种各样的区别。比如发文日期这一个字段里，代表的每个博主具体的项目，所以父记录不用填，子记录填就行。比如验收报告这事，只需要父记录给验收报告，子记录不需要给。这个区分和管理起来，真的很困难，所以，给大家看看，我们内部的三种目前广受大家好评的，在应用模式上的自动化功能。第一个，就是创建达人筛选表。在一个项目的早期阶段，非常重要的一个节点就是，甲方筛选合适的博主。之前，我们用的都是非常笨的土方法。看过我之前那篇飞书多维表格教程的朋友应该还记得，当时我们有一张非常非常长的博主信息全表，我刚刚查了一下，总共有100多个字段。这里面包含了品牌方需要的信息，但同时也有很多我们赖以生存的核心数据，以及博主的隐私数据，是绝对不能给品牌方看的。所以，过去，每次给品牌方看之前，我们就要先复制一个表格的副本，再手动删除一大堆字段，删到对面能看的程度，最后给人家发过去。删除的字段，大概会删除90多列，只留特定的那6、7列。删表的过程，大概需要10分钟，而且还没办法做成模板，因为总表里面的信息也不断的再更新，背后接了一堆的爬虫和自动化。。。而且，每个品牌方都需要给一个单独的，我们会跟品牌方一起协同，还没办法给一个。。。就会导致，商务每天会浪费很多的时间在这个创建筛人表的工作上，实在是一个非常抽象的工作。。。而现在，我们有了这样一个，自动化的按钮。只要点击这个按钮，飞书机器人就会自动给我推送一条，去掉了所有敏感数据，只留下必要数据的表格，用来给甲方看。速度也很快，因为隐私数据过多，我就不给大家展示最后的成果了。但是也确实，大大提高了效率，什么也不用做，点一下按钮，等个十几二十秒，一个做好的全新的多维表格就喂到嘴边了。第二个，是自动录入回款信息。之前这个功能是放在飞书多维表格里面的，其实也可以用，但我们财务实习生不是很用得惯多维表格的界面。所以，我们现在把这个功能作为一个按钮图标摘了出来。财务只要点击这个录入汇款记录的图标，把收到的回款短信粘贴上去，后面的AI字段就会自动摘出金额和付款方，然后录入到这个列表中。这个功能，现在也是获得了财务同学的好评。还有一个，也是大大节省时间的。在项目结束的时候，还有一个很重要的节点，就是制作整个项目的结案报告。因为这种结案报告的格式和内容都是比较固定的，就非常适合AI来干。之前做项目报告，要去统计所有博主的数据，有的时候一个大的项目里面包括几十个博主，我们也要挨个去填他们的数据，就很机械，像是人类干了AI的活儿。后面虽然做了爬虫和AI自动提取数据，也在多维表格上加了一个生成项目报告的按钮，但在多维表格里，这个按钮字段在整个表格的第二十二列，而且所有的行都有，非常的丑和抽象。因为我们其实只需要生成父项目的结案报告，子项目是不需要的，但是因为多维表格的限制，你必须都加上。每次找的眼睛都瞎了。而现在，我在应用模式里面做了一个单独的列表，只展示了父记录，子记录被隐藏了。这样，就可以把生成项目报告的按钮在应用里面固定下来，打开应用模式，就可以点击。然后，我就会在飞书机器人的对话框里收到一条推送，点开，就能看到结案报告。不同博主、不同平台的数据都汇总在一个文档里，省去了非常多我们自己填数据的时间。之前商务那边，写结案报告还要花个半小时到一小时，而现在直接点击按钮，一分钟就实现了。真的，这个玩意在内部，也是究极的广受好评。---写在最后现在飞书多维表格应用模式已经全量开放了，进入飞书多维表格，然后点击新建应用，就可以开始创建你的多维表格应用了。我强烈建议所有的朋友，都可以去用用。如果还不会用多维表格的，推荐大家去看我的这篇文章：网页链接我从来没有像今天这样，拥护、安利一个工具。但是我想说，我自己曾经也在互联网领域创过业，那时候，我清楚的知道，一个项目管理工具、数据库、数据分析平台、OA系统等等，对于一个公司的运营成本有多高。而现在，飞书多维表格，让我们在几乎没有专职的开发下，让公司的一切流程尽可能的体验变好、变得全面、变得自动化、变得高效。我们不是什么有钱的团队，更不是什么大厂。但是我们也希望，能让效率更高，能更便捷。也能，更先进。应用模式就像是飞书多维表格的精装修版本，把所有多维表格里面极客的复杂的东西，都藏了起来。所以，你可以把这个应用模式直接交给所有人去用，不用教程，不用培训，他们，上手就能用。只需要关注业务就好。把一切复杂的数据和流程隐藏在背后，把最简单的操作方式呈现在用户面前。让普通人能真正把系统给用起来。我无数次的安利飞书，也感谢飞书，虽然他们并没有给我充值，但是我还是愿意在无数时间、无数场合，疯狂的安利他们。因为，我自己认为，我就是这个工具，最大的受益者之一。先进企业，先用飞书。#ai创造营##科技先锋##飞书#

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56. Vlookup函数再出新用法，快速合并1个月报表

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58. 有哪些提升工作效率的实用工具或软件推荐？

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62. #鸿蒙电脑也是超能大脑# 鸿蒙电脑对比其他电脑不同的点，在于它搭载HarmonyOS 6后更智能，小艺助手能直接帮助到我们。比如说，写周报时它自动整理数据生成初稿，开会碰一碰秒传会议纪要，还能智能提炼重点。最惊喜的是小艺还能跨领域帮忙整合与创作资料，深度分析生成完整报告，让我们再也不用对着海量信息寻找资料，工作效率直接翻倍。这感觉，就像有一个贴心助理在旁边搭把手，把复杂的事交给它，我只需要专注做决策就好～鸿蒙电脑配上小艺，果然把“聪明”两个字玩明白了！

63. 闪极为了让loomos AI拍摄眼镜L1 AI眼镜变得更好用，与memories.ai进行合作推出了多模态AI记忆引擎，可将实时采集的音视频转化为可检索、分析、剪辑的结构化内容。配合自研Loom OS 2.0系统，实现多端数据同步与国内十余家主流大模型协同调用。通过主动人声识别AI与VAD算法，能无感捕捉对话、通话、网络音频等信息，还可自动生成日记、周报，支持个人传记编撰，构建专属“人生记忆库”。预约价2999元，老用户到手价仅需1999元，这波性价比拉满了！#有点东西#

64. 全面取代Vlookup，Xlookup函数10个经典用法

65. 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

66. 【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。

67. Vlookup函数+Indirect函数，全自动核对表格模式来了......

68. 只会Vlookup函数out了，史上最牛Excel多表查找公式来了！

69. WPS表格新增一个超好用的功能，再也不用复制粘贴到手酸了！

70. 别急着沸腾！商务部2020年就用过WPS格式

71. #科技有ai 2026奇瑞汽车ai之夜#大概普及一下AI的开发步骤：1.明确需求分析，这一步是明确适用场景和技术可行性。2. 数据收集和清洗，这一步是收集大数据，也是最重要的一步，因为这一步决定了大数据模型的上限，可以说每一家品牌AI的优劣都是受这个的影响。3.模型开发和训练，这一步基本就是让AI读懂使用者意图。4.性能测试、模型封装、更新迭代，这一步我就不多说了，字面意思。传统车企和现在数码造车企业的最大差距就在于数据收集和清洗，手机用户的基数不是汽车用户能比的，尤其是小米和华为的用户基数是以亿计算，所以当这两个进入汽车行业去打造AI座舱就是信手拈来。但传统车企也有优势——全场景底盘数据。所以从今年开始，AI会成为主流，并且两极化很严重。

72. 3 个 Excel 自动化技巧，让你少干半小时的活

73. Excel在工作中流程自动化

74. 2025办公AI神技

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77. 一键搞定！Excel自动化工具，让你的表格好用百倍！

78. 告别加班！Excel智能填充+Power Query，一键自动化刷新周报，爽

79. 用Excel办公自动化解放你的双手，效率提升300%

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81. 学会Python自动化Excel，职场重复工作一次搞定

82. 用Python实现Excel自动化，彻底和重复劳动说再见

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85. 告别重复操作！3类方法轻松批量生成Excel表格，提升办公效率

86. 【163】--批量操作工作表，你确定你会么？

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88. 批量查询工具 vs 在线表格

89. 重磅重构！告别重复劳动！这款全能型处理平台2.0，让表格转PDF、批量命名一键搞定。

90. 数据驱动优化

91. 告别加班！这款Excel表格批量合并拆分工具让你秒变表格处理大师，再也不用学习复杂的excel处理

92. 如何利用大模型处理Excel文档大批量数据？

93. 批量从Excel表格中提取数据工具

94. 如何一次性对多个Excel表格中的内容进行查找并替换？

95. 如何给大量Excel文件批量插入相同工作表sheet？

96. 批量处理Excel数据

97. 如何快速检查并删除多个Excel中的空白行？

98. Vlookup批量查询，提高10倍工作效率！

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100. 批量数据套入行数固定的模板，批量自动化处理excel表格，轻松套入数据到各种模板表格

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181. 跨多表动态匹配。多表数据动态匹配，Vlookup+Indirect绝了！ Excel里多表数据匹配总让人头疼，尤其是每个月产品顺序还不一样的时候。今天教你用Vlookup函数+Indirect函数，轻松解决这个问题。先处理单个数据匹配。比如要找A01冰箱1月份的销量，先选中1月份工作表，框选商品名称和销量区域，销量在第二列，然后填入2，选择精确匹配，敲下回车键，数据就过来了。但直接拖拽会报错，这时候要调整公式。要找的产品永远在B列，所以B列需要锁定；查找范围在各个月份的BC列，同样用F4锁定BC列。拖拽后，发现月份都是1月份，这时候要改成取上面行标签的月份，用连接符连接文本，再锁定行标签所在的第二行，问题就解决了。如果还是报错，那是因为在对文本所在区域匹配，需要用Indirect函数把文本转换成区域，敲下回车键，拖拽填充，数据就都匹配成功了。 #Excel技巧#办公效率#职场干货#wps #office办公技巧

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183. 跨表汇总不用愁！INDIRECT函数轻松引用其他工作表数据

184. WPS 里的 “数据查找王”：VLOOKUP 函数

185. 周末加班赶出的这份power Quer～爆肝整理！周末加班赶出这份Power Query极简教程，打工人必备效率干货！ \n🌟周末愉快！相信做数据分析的小伙伴们都深有体会——在整个流程中，数据清洗可是至关重要的一步，它直接决定了后续分析的质量和最终成果的准确性✔️。 \n✨而借助 Power Query 进行数据清理，真的能事半功倍！无论是重复行、拼写错误、大小写混乱……这些常见问题都能轻松搞定，让数据瞬间变得清晰整齐，为接下来的分析工作打下坚实可靠的基础📊。\n#知识分享 #数据分析 #每天跟我涨知识 #编程 #Python

186. 偷懒是第一生产力！看我如何用VBA自动生成周报

187. 库存汇总不用愁！1分钟搞定全年12张表，WPS/Excel都能用

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193. Excel多表汇总神器：INDIRECT函数动态跨表求和

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196. WPS 里的 “周数计算器”：WEEKNUM 函数搞定周次计算

197. 1分钟学会！Excel跨表合并+AI

198. 加载宏保姆级教程：让VBA程序和自定义函数应用于所有表格，无须启用宏。

199. Power Query教学 2.数据清洗，一分钟打造干净报表在这期视频里，我们将用一张电商订单表，演示如何用 Power Query 快速完成数据整理。你将看到：统一各种混乱的日期格式清理姓名中的空格和大小写问题拆分“产品信息”成产品类型和型号去掉单价中的货币符号并转为数值剔除数量缺失与无效记录只需几个步骤，就能把原始的“脏数据”变成整洁、可分析的表格，为后续报表和分析打下坚实基础。

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207. 如何使用INDIRECT函数批量跨表提取数据

208. 奇葩要求还挺多，按产品类别分页打印。WPS 设置多级数据分类汇总步骤，按分类汇总小计值排序技巧。

209. Power Query数据清洗逐步解析。在数据分析过程中，面对海量的数据信息，数据清洗是第一步，也是最关键的一步，直接决定了后续分析的结果和质量。 - 因此，给大家整理了 Power Query 数据清洗步骤的全流程详解，可以轻松解决重复行、缺失值、拼写错误、大小写乱等常见问题，确保得出的数据整洁、准确。 - 内容比较多，文档放在知识库里了～ #数据分析 #数据清洗 #PowerBI #Excel #教程

210. Excel如何跨表格引用数据？不同工作簿之间也能引用