夜雨聆风一个突发奇想的课堂挑战
今天在职规课上，我展示了一个自己DIY的glagame小项目。曾老师课后发问："你能不能做一个自动计算Excel中每一行平均分并输出的程序？"
而我最近刚好在研究Python，于是道："我去试试！"
技术实现的"AI助攻"之路
第一阶段：本地开发
想入非非的我想去找一个开源项目，但很快打消这个念头，请看VCR:
而手搓代码并不现实，还是得用手里的AI工具。原理很简单，通过`pip install`引入Python的pandas模块就能轻松实现数据处理。
但问题来了：总不能给每个同学都配置Python环境，再教他们修改Python文件吧？
第二阶段：网页化改造
为了让工具更易用，我决定做成网页版：
•以链接形式分享，开箱即用
•支持用户自定义变量与权重
•下载前可自定义文件名
•加入装饰代码美化界面
•提供新手指导教程
产品雏形就这样诞生了！
托管部署的"血泪史"
尝试1：Railway
GPT推荐了Railway，但当我真的去登录时，却卡在了第一步——完全搞不懂怎么登录、怎么选择配置。搞了半天也没解决，图片额度都用尽了。就用豆包，折腾了半个钟头搞不定。于是直接放弃。
尝试2：Netlify
我一开始就想到的平台：Netlify，一个免费的静态网站托管服务。但GPT从头到尾都没提过它，由此可见，人的经验有时候比AI的决策更重要。
然而，直接托管网页是打不开的！因为Netlify需要特定的文件格式，把前端文件藏在文件夹下的做法会让它找不到入口文件。
最终方案：Claude出手，一击必中
通过gpt获取了Netlify的格式模板后，我发给Claude："请按照该模板，生成这几个文件，做好前端美化，按钮可以正常点击，重命名可以正常修改。"
付费版的Claude果然没让我失望，一遍就过！相比之下，免费版GPT和一些老模型在处理这类复杂任务时，总是差那么点意思。
AI工具的使用之道
工具选择的学问
•免费vs付费：免费的路子往往需要更高的学习成本，而付费工具（如Claude）在特定场景下确实能大幅节省时间
•工具匹配度：不是工具越新越好，关键是看它是否适合当前的任务需求
AI的能力边界
•代码生成：AI在写代码方面已经相当成熟
•环境配置：但在排查环境配置、文件路径等"非标问题"上，依然需要人类的经验和判断
•复杂任务：对于需要多步骤协调的复杂任务，付费AI通常表现更稳定，然而仍然需要使用者能大致理解，否则一不小心就是《见证屎山代码的诞生》
试错的价值
前后换了3-4个编程软件，虽然过程很折腾，但这个排雷的过程本身就是对AI工具生态的深度认知。每一次失败都是在为下一次成功积累经验。
项目成果展示
最终，我成功做出了这个在线Excel工具：
•支持在线计算每一行的平均分
•用户可自定义权重和输出格式
•美化后的界面简洁易用
•提供了详细的新手指导
只有一个功能，那就是计算！
写在最后
AI是强大的助手，但人类才是最终的决策者。在使用AI辅助编程时，只有我们略懂一二，才能发挥出AI真正的能力
互动话题
在使用AI辅助编程时，你踩过哪些坑，像我一样找开源遭遇连环报坑或者看不懂skill？或者AI“不听话”？欢迎在评论区讨论！
本文记录了一次真实的AI编程实践，希望能给同样在探索AI工具的你一些启发
