引言：一个编程小白的「自救」故事​

9月6日晚上10点，我盯着手机里从教务系统导出的Excel课表（密密麻麻的单元格像蚂蚁窝），再翻了翻班级群99+的消息——

「谁有课表PDF版？」

「早八和晚课总记混，求自动提醒！」

「谁能做个能同步到手机的课表？」

作为刚入学两周的编程小白（只学过3节Python课，连循环语句都写不利索），我本来打算装看不见。但鬼使神差地，我打开了活动文档里的一句话：「AI不是大神专属，是新手的『解题加速器』」。

那晚，我对着空气说了一句：「要不，我用AI+Python试试？」

7天后，我把工具链接发到群里，配文：「亲测能用！需要的同学自取～」

半小时后，23条消息炸出来：「链接失效了吗？」「能导出PDF吗？」「求代码！」

这篇文章，我想把这段「用AI从0到1做项目」的经历，原原本本分享给你——没有高大上的技术，只有新手最真实的踩坑、AI的神助攻，和「原来我也能」的惊喜。

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​一、需求拆解：用AI把「模糊想法」变成「可执行步骤」​​

​1. 我的原始需求：解决什么问题？​​

我列了一张「痛点清单」：

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  手动整理课表：从教务系统导出的Excel格式混乱（合并单元格、时间列不统一），每次都要手动调整；

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  多平台同步难：手机、电脑、平板的课表要反复复制粘贴；

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  缺乏提醒功能：总记混早八和选修课，迟到过3次；

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  想分享给同学：但Excel太丑，没人愿意用。

​2. 用AI「翻译」需求：新手如何避免「想太复杂」？​​

作为新手，我最怕的就是「目标太大」（比如一上来就想做小程序），结果卡在第一步。这时候，我用了活动推荐的Copilot Chat​（VS Code插件），输入了一段「新手式提问」：

“我是编程0基础（只会print(‘hello’)），想做一个帮大学生整理课程表的小工具。核心需求是：① 自动读取Excel课表；② 生成周视图/日视图；③ 手机能收到上课提醒。应该分几步做？哪些功能可以先不做？”

AI的回复让我眼前一亮（划重点！）：

步骤	目标	新手友好建议
1	数据输入	先支持本地Excel（用pandas库读取，比爬虫简单100倍）
2	核心功能	先做「周视图」（表格形式），日视图后期加
3	提醒功能	用系统通知（Windows用win10toast，Mac用osascript），比微信机器人简单
4	避坑	别碰「用户登录」「云端存储」（涉及数据库，新手暂时不需要）

​我的总结​：AI不是直接给答案，而是帮你「把大问题拆成小积木」。新手一定要学会用「我是XX（身份），想做XX（目标），不会XX（技术），该怎么办？」的句式提问，AI会更懂你！

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​二、工具准备：新手友好的「AI+编程」组合拳​

​1. 基础工具（必装）​​

• •Python 3.9​（官网下载，装的时候勾选「Add Python to PATH」）；

• •​VS Code​（轻量编辑器，装GitHub Copilot插件）；

• •​pandas库​（处理Excel数据，命令行输入pip install pandas）；

• •openpyxl库​（配合pandas读写Excel，pip install openpyxl）。

​2. AI辅助工具（关键！）​​

• GitHub Copilot​：写代码时自动补全，新手秒变「代码搬运工」；

• ​ChatGPT​：查文档、问报错（比如「pandas读取Excel报错KeyError怎么办？」）；

• ​百度/谷歌​：搜具体问题（比如「Windows系统通知代码」）。

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​三、开发实战：从「写不出第一行代码」到「跑通第一个功能」​​

​1. 第一步：用AI生成「Excel读取代码」​​

我对着VS Code新建文件，对着空白的.py文件说：「帮我写一段Python代码，读取桌面的course.xlsx文件，提取课程名称、时间、教室。」

Copilot秒生成了一段代码：

python

import pandas as pd

# 读取Excel文件（注意替换成你的文件路径）
df = pd.read_excel(r'C:\Users\你的名字\Desktop\course.xlsx')

# 提取需要的列（假设Excel列名是「课程名称」「时间」「教室」）
course_info = df[['课程名称', '时间', '教室']]

# 打印结果（测试用）
print(course_info)

​踩坑1​：运行时报错FileNotFoundError。

我复制错误信息问ChatGPT：「pandas读取Excel提示FileNotFound怎么办？」

AI回复：「检查文件路径是否正确，建议用绝对路径（比如C:\Users\XXX\Desktop\course.xlsx），注意反斜杠要转义（用\或/）。」

我改了路径（换成自己的桌面路径），运行成功！屏幕弹出一行课程信息，我激动得拍了下桌子——这是我用AI写的第一个能跑的代码！

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​2. 第二步：用AI优化「周视图生成」​​

接下来，我想把课程信息整理成周视图（周一到周日，每天按时间排序）。

我在Copilot输入注释：「写一个函数，把course_info按周视图排列，输出表格。」

AI生成了更复杂的代码（我加了注释方便理解）：

python

def generate_week_view(course_df):
    # 创建空的周视图表格（行：时间，列：周一到周日）
    time_slots = ['8:00-9:40', '10:00-11:40', '14:00-15:40', '16:00-17:40']  # 假设的课程时间段
    week_view = pd.DataFrame(index=time_slots, columns=['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日'])

    # 遍历课程数据，填充到对应位置
    for _, row in course_df.iterrows():
        course_name = row['课程名称']
        time = row['时间']  # 假设Excel中「时间」列格式是「周一 8:00-9:40」
        day = time.split()[0]  # 提取星期几（如「周一」）
        slot = time.split()[1]  # 提取时间段（如「8:00-9:40」）
        if slot in time_slots:
            week_view.loc[slot, day] = course_name

    return week_view

# 测试：生成周视图并打印
week_view = generate_week_view(course_info)
print(week_view)

​踩坑2​：Excel里的「时间」列格式混乱（有的是「周一 1-2节」，有的是「周二 3-4节」）。

我问AI：「如何统一处理不同的时间格式？」

AI建议：「先用pandas的str.replace()替换掉『节』，再用字典映射时间段。比如：」

python

# 替换「节」为「-」，统一格式（如「周一 1-2节」→「周一 1-2」）
course_info['时间'] = course_info['时间'].str.replace('节', '')

# 定义时间段映射（根据学校实际课程调整）
time_mapping = {
    '1-2': '8:00-9:40',
    '3-4': '10:00-11:40',
    '5-6': '14:00-15:40',
    '7-8': '16:00-17:40'
}
course_info['时间段'] = course_info['时间'].str.split().str[1].map(time_mapping)

改完后，周视图终于整齐了！我截了张图（见下图），发给室友看，她惊呼：「这也太好看了吧！比我手写的清楚多了！」

​3. 第三步：用AI实现「手机提醒」​​

最让我骄傲的是「手机提醒」功能——每天早上7点，手机弹出通知：「今天8:00有高数课，在301教室！」

我本来想调用微信机器人，但查文档发现需要服务器，太复杂。这时候，我想起AI说的「新手用系统自带通知」，于是用ChatGPT问：「Windows系统如何用Python发送桌面通知？」

AI回复了一段代码（用了win10toast库）：

python

from win10toast import ToastNotifier
import datetime

def send_reminder(course_name, time, location):
    toaster = ToastNotifier()
    message = f"课程提醒：{course_name}
时间：{time}
地点：{location}"
    toaster.show_toast("课程提醒", message, duration=10)  # 显示10秒

# 测试：模拟明天早八提醒
send_reminder("高等数学", "8:00-9:40", "301教室")

​踩坑3​：安装win10toast库时报错ModuleNotFoundError: No module named 'win10toast'。

我问AI：「pip install win10toast失败怎么办？」

AI说：「可能是Python环境问题，试试在命令行用pip3 install win10toast，或者检查是否用了正确的Python版本（比如同时装了Python2和3）。」

我重新用pip3安装，成功了！第二天早上7点，我的手机（其实是电脑桌面通知，手机可以用类似方法调用系统API）弹出了提醒，我激动得从床上蹦起来——这是「AI+编程」给我的第一个「正向反馈」！

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​四、成果与反馈：我的工具被全班「抄作业」了​

​1. 最终效果​

我把所有功能整合成一个脚本（附完整代码），还加了两个「新手友好」的设计：

• 自动生成PDF：用fpdf2库把周视图导出为PDF（代码简单，AI生成的）；

• 可视化界面：用Tkinter做了个简单的窗口（虽然丑，但能点选功能）。

工具界面截图（见下图）：

​2. 同学反馈​

发到班级群后，我收到了23条消息：

• 「链接能发一下吗？我电脑也装Python了！」

• 「能教我怎么改时间吗？我的课表时间段不一样～」

• 「室友说她想用，能不能发个教程？」

最让我感动的是室友小A发的消息：「我本来觉得编程离我很远，但你用AI做出来的东西这么实用，我决定跟你一起学Python了！」

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​五、新手经验总结：这7天我悟到的「AI+编程」真相​

​1. 新手别怕「用AI」——它是你的「外挂大脑」​​

我以前总觉得「用AI写代码」是作弊，但这次发现：AI不是替代你，而是帮你跳过「查文档、踩低级错误」的时间。比如我写代码时，AI帮我生成框架，我只需要改几个参数就能跑通——这比自己瞎琢磨2小时高效10倍！

​2. 输出比完美更重要——先完成，再优化​

我一开始纠结「界面要好看」「功能要全面」，结果卡了3天。后来AI提醒我：「新手先做能用的，再做好用的。」于是我先实现了核心功能（读取Excel、生成周视图、提醒），再慢慢加PDF导出、界面优化——果然，完成比完美更有成就感！

​3. 分享能带来「超能力」——你的经验能照亮别人​

我从来没想过，自己写的一个小工具能被全班需要。但当我看到同学用它整理课表、不再迟到时，我突然明白：技术最有魅力的地方，是「互相托举」。你现在分享的经验，可能就是别人「入门的第一把钥匙」。

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​结语：九月的风里，你的故事才刚刚开始​

写完这篇文章时，我摸了摸电脑键盘——它还是那台二手笔记本，但我知道，有些东西不一样了：我不再是那个对着Excel发呆的新手，而是能用AI+编程解决问题的「创作者」。

如果你也想试试，不妨从今天开始：

• 找一个你生活中的小痛点（比如整理笔记、统计消费）；

• 用AI拆解需求（直接问Copilot或ChatGPT）；

• 边做边学，遇到问题就查资料、问AI。

记住：​你不需要「精通」才能开始，开始才能「精通」​。

最后，附上我的工具完整代码（GitHub链接），需要的同学自取～ 也欢迎在评论区留言：「你最想用AI解决什么问题？我来帮你用代码实现！」

https://github.com/xfs99999/AI.git