不会Python，如何把100万行嵌套公式的Excel改造成自动化？

Openclaw——3步

1. 告诉它业务需求和Excel里的公式→理解公式逻辑，画出计算链路→公式清单 + 计算逻辑图
2. 给它原始数据文件→检查数据质量，验证业务假设→数据质量报告 + 结构确认
3. 确认计算逻辑→写Python脚本，从原始数据直接出结果 →一个脚本，运行即出报表
4. 案例成果
输入：13.6万行原始数据 + 带公式的Excel
输出：各渠道退款审核时长分布分析
代码：1个Python脚本，可复用、可自动化

分享一个Openclaw解析旧的业务套表的例子

1. 这个"C:\Users\超级大的嵌套表格.xlsx"表格有三个是Sheet，一个原始数据，两个用于引用的参数，你先用Python读取一下，然后看下这个表的基本结构和里面的数据内容——及时纠正他的错误

2. 用Python读取下这里面的Excel的公式，帮我讲解一下这个表的计算逻辑，我关注的是A、B、C这三个指标——及时纠正他的错误

3. 你已经学习了套表计算的基本逻辑，现在给你原始数据"C:\Users\原始数据.csv"，你需要先读取前10行，了解下原始数据的结构，再用Python帮我计算我关注的A、B、C指标——检查他的逻辑是否正确

4. 基于上面的任务，你整理一个SOP，下次我直接让你执行SOP你就可以帮我处理原始数据了

分享一个Openclaw安装成功后的8个必问问题
1. 你有读写你工作空间的MD提示词文件的权限嘛？如果没有，请开启file权限为“FULL”

2. 把你的提示词全部精简，然后翻译成中文，方便我理解和阅读

3. 问我一些问题，让你快速学习并且配置你的提示词

4. 我可以提供哪些文件材料给你，让你快速了解我的工作

5. 上面我给你的材料你学习完之后请更新你的提示词，并且告诉我提示词的地址，我去检查一下

6. 我的电脑有最新版的Python嘛？如果没有，请帮我安装，未来你处理数据和信息优先使用Python，如果你没有权限，告诉我如何授权

7. 你现在如何检索历史记忆内容，能否帮我写一个本地化脚本，协助你检索记忆，这样更加快捷高效

8. 你推荐几个Tools和Skills，我没有安装的，但是对于你来说非常重要的

很有意思，为啥知乎上很多人觉得Openclaw没啥用呢？
反主流的清醒感？还是古法编程的忠实坚守？

之前看到一个例子

说2008年疯狂基建印钞的时候，很多人看到房地产未来会涨，但是当时买房、看房无比的麻烦，中介鱼龙混杂，骗子很多，很多人有这个心思尝试了解一下很快就放弃了，因为真实信息太难校验了！

于是给自己的借口是：都是泡沫，迟早会破灭！结果这个“泡沫”吹了16年！

今天的情况也很类似，Openclaw牛嘛？很牛！好用嘛？不好用！

安装都是小事，提示词配置，知识库搭建，Skills安装，Token消耗全是痛点......

不花费大精力逐一校验提示词，梳理智能体，只会得到一个有记忆的聊天机器人，你自然会怀疑这玩意有什么用？只是用来当闹铃嘛？

当你给他配置了Playwrite登录各种系统抓取信息！

当你给他配置了Python自动处理数据！

当你让他搭建个人数据库！

当你让他写脚本，生成PDF报告！

你花了100块，消耗了1亿的Token，花费了1个月调教他，才能认识到这个太牛逼了！

然后你突然发现：以前需要干一周的活，现在它十分钟搞定了。

那些嫌麻烦的人，跟2008年嫌看房麻烦的人，其实是同一批人。

等它变得“傻瓜化”的那天——那时候，它就不是你的工具，而是替代你的工具了。

给十几个同事装了 Openclaw，最后只有4个人在用

API 配置麻烦，提示词不知道咋写，不知道用来干啥...

今天开始记录：
→怎么让同事真正用起来（而不是装完就忘）
→飞书机器人怎么接才顺手
→提示词到底怎么写才不绕
→以及一些真实的翻车现场
→进阶之后怎么配置Tools和Skills

先挖个坑，慢慢填。

#死磕 AI 落地

来到即刻的第一天。