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感谢这4款AI编程“好搭档”，治好了我的“代码恐惧症”。
直到前几天调研某类工具时候，开始关注是否支持第三方API 和代码后，我才意识到：自己终于不再害怕代码了。
一、缘起
1、
随着 cursor 等AI编程工具越来越火，上至云栖大会上的嘉宾（如 kimi 的老板），下至即刻上跟我一样的技术小白，大家都在讨论怎么AI编程。
但技术的门槛一直都在，只是没那么高了。
从这段时间的AI 编程经验来看，我很多踩过的坑、浪费的时间和悔恨的泪水，都跟不懂技术有关。
2、
不过，让我从头再来学一遍技术，个人觉得不是特别有必要。
我更倾向于找到合适的平台和工具，刚好适配AI 编程工具现在的能力，又能帮我更快更多更好地解决些业务上的难题。
经过这段时间的摸索，我一共测出 4 款非常好用的AI 编程“好搭档”。
像我这种 0 基础的小白，用了它们之后，也能比较丝滑地做出些实用工具，而不是在报错的挫败中丧失了对AI 编程的兴趣。
二、4款AI 编程“好搭档”
1、POE
①
帮我克服“代码恐惧症”的第一款工具，是POE。
因为 POE 上是可以用 Claude 的API 的，而且也有类似于 Claude Artifacts 的 Previews。
同时，POE不会像 Claude 官网那样容易被封号。所以，在POE 上，我们可以很舒服地尝试各种类似于“汉语新解”的提示词，直接输出代码和（基于代码显示的）有意思的图片。
②
除了“汉语新解”，我也看到很多人用类似的思路做简历、做小红书配图等等。
相较于直接套模板，它的好处是连上面的文字都可以让AI 来写。顺便，还解决了很多AI 绘画上不能显示中文内容的问题。
③
对啦，“汉语新解”的提示词看起来是有点难写，但从初次尝试的角度来看，可以把自己需求提出来，然后再找现成的提示词作为模板，让AI 输出更符合自己需求的提示词。
更稳定的提示词模板的话，我推荐云中江树@云中江树 老师这篇：mp.weixin.qq.com
2、Google sheets
①
更准确来讲，是 Google sheets 上 Apps Script 里的「自定义函数」。
通过这个功能，我就可以直接调用第三方AI API，更灵活地处理表格里数据。
比方说，A列有50条对标内容，我直接在B 列的第一个单元格里输出个“=ANALYZE_AI_POST(A1)”，就可以用 deepseek 把 50 条内容值得学习的点全部拆解出来。
②
想在表格里批量处理数据，Google sheets 的「自定义函数」是最不容易出错的。
从平台来讲，Google sheets 是我测下来最支持API 的：
飞书多维表格的字段捷径用起来并不顺手，支持的AI 也非常有限；WPS 的智能表格，说是有 Python编辑器可能也支持第三方API，但智能表格打开就要半天；开源的APITable 看起来强大，下下来过后直接把我本就不富裕的内存干满了……
从功能来看，「自定义函数」是最不容易出错的：
我试过宏，也试过侧边栏，看起来是一步到位了，但技术小白的我啊，却多次卡在了半步上，始终到不了位。
③
「自定义函数」就简单多了，直接告诉AI ：
“我要通过 Google sheets 上 Apps Script 里的「自定义函数」解决什么问题，用到的是哪款AI 的 api，具体提示词是什么，请给我具体代码和教程”
再附上该 AI 接口文档的截图，就能收到具体代码和教程。按照教程一步一步来，很快就能出结果了。
说个题外话，有些不需要AI 就能处理数据的 Excel 公式，也可以直接让AI 来写，然后配合着一起用。
④
有俩小的注意事项：
AI 反应的过程中，填写「自定义函数」如“=ANALYZE_AI_POST(A1)”的单元格，可能显示错误。这个问题不大，稍等一下，结果就出来了。
一个单元格填写完「自定义函数」后，可以直接复制，然后粘贴到其他单元格里，这些单元格也就一一开始分析了。但不建议一次性粘太多单元格，因为绝大多数AI 一次性最多可能输个八九万字，多了会出问题。
最后，AI 选择方面，求免费可以用硅基流动的免费AI，希望有更好性价比推荐 deepseek，有能力的用 openai 或 Claude 也行。
3、cursor+浏览器插件
①
有人说，浏览器插件对于技术小白来讲，操作过于复杂。这个观点，我是一万个不赞成。
因为从我的实践经验来看，浏览器插件的难度，一点也不比Google sheets 的「自定义函数」和POE 类似于汉语新解提示词难。
当然，这也要求做的插件不要过分大而全，不要过分完美主义，能够基本实现需求就行。
②
用 cursor 做浏览器插件有多简单呢，我说出来大伙儿就明白了：
在桌面上新建个空白文件夹，再用 cursor 打开文件夹，按个“command+I”的快捷键，就可以开始输入提示词了。
直接在提示词里说清楚这个浏览器插件是干嘛的，然后让cursor 给咱做就行。提示词一发过去，它就马上开始建各种代码文件，马不停蹄地把代码写进去。
于是，这个空白文件夹，就变成了包含多个代码文件的文件夹。然后，只要在 chrome 浏览器上打开chrome://extensions/，点开里面的开发者模式，直接把刚刚的文件夹传上去，插件就生效了！
③
当然，肯定会有报错的时候。但AI 编程比之前的AI 生成内容更好的地方，就在于说只要项目不是太大、太离谱，然后咱把报错信息发过去，它就能找到解决方案。
Cursor 就更好了，它不仅给优化，而且会直接改到本地文件夹的对应代码文件里去。所以，等它全部改好过后，我就直接卸载掉上一版插件，再把文件夹传上去，就可以看改的效果了。
一般来讲，重要的报错信息在两个地方有，一个是chrome://extensions/ 页面，但信息不是特别全；另一个就是控制台了，苹果电脑按“fn+F12”快捷键就可以显示出来，咱也不用管它错误日志都说了啥，一股脑丢给 cursor，让它自己判断自己改就行了。
④
别看操作简单，浏览器插件的作用也特别大，我就结合自己的情况举两个例子。
第一个是网页自动化，最具代表性的是爬虫。我现在爬东西，浏览器插件会自动把需要点开全文的给点开，爬完还能按照我的要求去整理内容，比如按点赞量高点排序等等。
第二个是文件格式转换。之前用ChatGPT 等AI 处理数据的时候，数据量一大，就没法下载成 Excel 表格了；直接复制粘贴到表格里，又要搞半天分列，还经常成功不了。
现在我直接用 cursor 生成个本地 HTML 文件，然后再浏览器上打开，最后把ChatGPT 的结果输入进去，一下子就换成我想要的文件格式了。
但本地文件找起来也麻烦，我就干脆搞个浏览器插件，专门用来跳转到各类本地网页。
4、RPA
有即友统计，即刻上所有cursor 相关的帖子中，点赞量第二高的，就是我的那篇《最近歪打正着，摸索出了套“懒人AI工作流”的玩法》（链接是：m.okjike.com ）。
在那篇帖子里，我有详细介绍过，自己是如何通过最基础的影刀RPA 功能，再结合上面提到的这些插件、自定义函数等等，去自动化解决问题的。
感兴趣，可以直接去看那篇帖子。
———
今天看收藏，发现篇即友@MrCoffeeTalker 的帖子：
“初学者们需要的不是更多推荐书
而是同样走过初学者的人，为它们提供通俗易懂、最小化的指导。”
我深以为然，希望今天的这篇自认为比较好懂的经验分享，对跟我一样「想发掘 AI 编程潜力」的技术小白有帮助。
直到前几天调研某类工具时候，开始关注是否支持第三方API 和代码后，我才意识到：自己终于不再害怕代码了。
一、缘起
1、
随着 cursor 等AI编程工具越来越火，上至云栖大会上的嘉宾（如 kimi 的老板），下至即刻上跟我一样的技术小白，大家都在讨论怎么AI编程。
但技术的门槛一直都在，只是没那么高了。
从这段时间的AI 编程经验来看，我很多踩过的坑、浪费的时间和悔恨的泪水，都跟不懂技术有关。
2、
不过，让我从头再来学一遍技术，个人觉得不是特别有必要。
我更倾向于找到合适的平台和工具，刚好适配AI 编程工具现在的能力，又能帮我更快更多更好地解决些业务上的难题。
经过这段时间的摸索，我一共测出 4 款非常好用的AI 编程“好搭档”。
像我这种 0 基础的小白，用了它们之后，也能比较丝滑地做出些实用工具，而不是在报错的挫败中丧失了对AI 编程的兴趣。
二、4款AI 编程“好搭档”
1、POE
①
帮我克服“代码恐惧症”的第一款工具，是POE。
因为 POE 上是可以用 Claude 的API 的，而且也有类似于 Claude Artifacts 的 Previews。
同时，POE不会像 Claude 官网那样容易被封号。所以，在POE 上，我们可以很舒服地尝试各种类似于“汉语新解”的提示词，直接输出代码和（基于代码显示的）有意思的图片。
②
除了“汉语新解”，我也看到很多人用类似的思路做简历、做小红书配图等等。
相较于直接套模板，它的好处是连上面的文字都可以让AI 来写。顺便，还解决了很多AI 绘画上不能显示中文内容的问题。
③
对啦，“汉语新解”的提示词看起来是有点难写，但从初次尝试的角度来看，可以把自己需求提出来，然后再找现成的提示词作为模板，让AI 输出更符合自己需求的提示词。
更稳定的提示词模板的话，我推荐云中江树@云中江树 老师这篇：mp.weixin.qq.com
2、Google sheets
①
更准确来讲，是 Google sheets 上 Apps Script 里的「自定义函数」。
通过这个功能，我就可以直接调用第三方AI API，更灵活地处理表格里数据。
比方说，A列有50条对标内容，我直接在B 列的第一个单元格里输出个“=ANALYZE_AI_POST(A1)”，就可以用 deepseek 把 50 条内容值得学习的点全部拆解出来。
②
想在表格里批量处理数据，Google sheets 的「自定义函数」是最不容易出错的。
从平台来讲，Google sheets 是我测下来最支持API 的：
飞书多维表格的字段捷径用起来并不顺手，支持的AI 也非常有限；WPS 的智能表格，说是有 Python编辑器可能也支持第三方API，但智能表格打开就要半天；开源的APITable 看起来强大，下下来过后直接把我本就不富裕的内存干满了……
从功能来看，「自定义函数」是最不容易出错的：
我试过宏，也试过侧边栏，看起来是一步到位了，但技术小白的我啊，却多次卡在了半步上，始终到不了位。
③
「自定义函数」就简单多了，直接告诉AI ：
“我要通过 Google sheets 上 Apps Script 里的「自定义函数」解决什么问题，用到的是哪款AI 的 api，具体提示词是什么，请给我具体代码和教程”
再附上该 AI 接口文档的截图，就能收到具体代码和教程。按照教程一步一步来，很快就能出结果了。
说个题外话，有些不需要AI 就能处理数据的 Excel 公式，也可以直接让AI 来写，然后配合着一起用。
④
有俩小的注意事项：
AI 反应的过程中，填写「自定义函数」如“=ANALYZE_AI_POST(A1)”的单元格，可能显示错误。这个问题不大，稍等一下，结果就出来了。
一个单元格填写完「自定义函数」后，可以直接复制，然后粘贴到其他单元格里，这些单元格也就一一开始分析了。但不建议一次性粘太多单元格，因为绝大多数AI 一次性最多可能输个八九万字，多了会出问题。
最后，AI 选择方面，求免费可以用硅基流动的免费AI，希望有更好性价比推荐 deepseek，有能力的用 openai 或 Claude 也行。
3、cursor+浏览器插件
①
有人说，浏览器插件对于技术小白来讲，操作过于复杂。这个观点，我是一万个不赞成。
因为从我的实践经验来看，浏览器插件的难度，一点也不比Google sheets 的「自定义函数」和POE 类似于汉语新解提示词难。
当然，这也要求做的插件不要过分大而全，不要过分完美主义，能够基本实现需求就行。
②
用 cursor 做浏览器插件有多简单呢，我说出来大伙儿就明白了：
在桌面上新建个空白文件夹，再用 cursor 打开文件夹，按个“command+I”的快捷键，就可以开始输入提示词了。
直接在提示词里说清楚这个浏览器插件是干嘛的，然后让cursor 给咱做就行。提示词一发过去，它就马上开始建各种代码文件，马不停蹄地把代码写进去。
于是，这个空白文件夹，就变成了包含多个代码文件的文件夹。然后，只要在 chrome 浏览器上打开chrome://extensions/，点开里面的开发者模式，直接把刚刚的文件夹传上去，插件就生效了！
③
当然，肯定会有报错的时候。但AI 编程比之前的AI 生成内容更好的地方，就在于说只要项目不是太大、太离谱，然后咱把报错信息发过去，它就能找到解决方案。
Cursor 就更好了，它不仅给优化，而且会直接改到本地文件夹的对应代码文件里去。所以，等它全部改好过后，我就直接卸载掉上一版插件，再把文件夹传上去，就可以看改的效果了。
一般来讲，重要的报错信息在两个地方有，一个是chrome://extensions/ 页面，但信息不是特别全；另一个就是控制台了，苹果电脑按“fn+F12”快捷键就可以显示出来，咱也不用管它错误日志都说了啥，一股脑丢给 cursor，让它自己判断自己改就行了。
④
别看操作简单，浏览器插件的作用也特别大，我就结合自己的情况举两个例子。
第一个是网页自动化，最具代表性的是爬虫。我现在爬东西，浏览器插件会自动把需要点开全文的给点开，爬完还能按照我的要求去整理内容，比如按点赞量高点排序等等。
第二个是文件格式转换。之前用ChatGPT 等AI 处理数据的时候，数据量一大，就没法下载成 Excel 表格了；直接复制粘贴到表格里，又要搞半天分列，还经常成功不了。
现在我直接用 cursor 生成个本地 HTML 文件，然后再浏览器上打开，最后把ChatGPT 的结果输入进去，一下子就换成我想要的文件格式了。
但本地文件找起来也麻烦，我就干脆搞个浏览器插件，专门用来跳转到各类本地网页。
4、RPA
有即友统计，即刻上所有cursor 相关的帖子中，点赞量第二高的，就是我的那篇《最近歪打正着，摸索出了套“懒人AI工作流”的玩法》（链接是：m.okjike.com ）。
在那篇帖子里，我有详细介绍过，自己是如何通过最基础的影刀RPA 功能，再结合上面提到的这些插件、自定义函数等等，去自动化解决问题的。
感兴趣，可以直接去看那篇帖子。
———
今天看收藏，发现篇即友@MrCoffeeTalker 的帖子：
“初学者们需要的不是更多推荐书
而是同样走过初学者的人，为它们提供通俗易懂、最小化的指导。”
我深以为然，希望今天的这篇自认为比较好懂的经验分享，对跟我一样「想发掘 AI 编程潜力」的技术小白有帮助。
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