我手里的工具TOOLBOX
Pythonpandasmatplotlib
EChartsHTML / CSSJavaScript
数据清洗Agent 协作需求拆解与验收
作品WORKS · 全部可复现
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文件整理助手
让 AI 替我收拾电脑的第一次尝试:按类型自动归档乱糟糟的文件夹。先预览方案、确认后才动手—— 从第一个脚本起,我就学会了和 AI 合作的安全规矩。
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销售数据分析流水线
50 行"脏"数据进来,干净的结论出去:去重、统一格式、处理缺失与异常,每一步处理留痕。 清洗即决策,所有业务假设都写在日志里。
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记账本应用
我的第一个日常工具:记一笔、存得住(刷新不丢)、删得了,还能导出 CSV 接回数据分析流水线。 交付前,AI 像测试工程师一样替我跑完了增、删、刷新、持久化全套测试。
打开这个应用 →🌤️
我的城市天气报告
我的程序第一次和全世界的服务器对话:向气象 API 请求一整年的真实数据,366 天零缺失, 清洗、分析、作图一条龙。最热 35.7°C、62% 的天数在下雨——都是从数据里读出来的,不是我猜的。
学习历程JOURNEY · 零基础起步
第 1 周 · 起步
装好 Python 环境,画出生长曲线——第一次体会到"说清楚需求,机器替我干活"。
第 2 周 · 自动化
文件整理助手,学会"预览-确认-执行"的安全流程。
第 3 周 · 数据分析
清洗 → 汇总 → 画图,一条流水线跑通真实世界的脏数据。
第 4 周 · 网页报告
交互式 ECharts 报告 + 一键重新生成,作品能发给别人看了。
第 5 周 · 交互应用
记账本:表单、存储、测试,第一个每天真的会用的工具。
第 6 周 · 真实数据
调用气象 API,把一年的真实天气做成报告,并部署上线本网站。