## 700｜教程上新：用Trae做自动化销售报表，别让这三句话阻碍你学AI编程

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今天，我们AI学习圈上线了一门新教程，是由尹会生老师讲的，课程将教你用Trae的Solo模式，通过AI编程来整理多个Excel表格，自动化生成销售日报。以前可能需要2小时的手工活，现在30秒就能搞定。

听到这里，有些同学肯定已经准备关掉这期广播站了。我能想象到你们脑海里可能冒出来的那几句话：

“我是文科生，大学没学过编程，编程对我来说太难了。”

“天啊，我连Excel公式都记不住，还写代码？我做不到的。”

“万一搞砸了怎么办？我是销售，做好本职工作就够了，编程是那些奇怪的程序员的事。”

但我还是想劝你别急着走，因为这个教程就是专门为你准备的。更准确地说，这个教程要告诉你的是：你不是不会编程，只是还没按下那个按钮。

这个教程到底在教什么？说白了，就是教你解决一个真实痛点。我们来想象一个场景，每个月底销售部门都要整理一堆Excel表格，不同销售员用的格式五花八门，有人写“北京”，有人写拼音“beijing”，有人写两个大写字母“BJ”，甚至还有人手抖多打了几个空格。你得一个个文件打开，然后复制粘贴、统一格式后、计算提成、制作图表，最后生成一份Word报告。

这个过程快的话至少2小时，慢的话得花大半天。经常做这种活儿的同学，肯定还被不少低级问题坑过，比如超过五位的数字中逗号被写成中文字符，或者看起来一模一样的数字，粘贴后就变成乱码似的科学计数法。

尹会生老师的这个教程，就是教你用AI和Python，把这2小时的工作压缩到30秒。你只需要把所有Excel文件丢进一个文件夹，点击运行，电脑就会自动帮你完成数据清洗、格式统一、提成计算、图表制作，并输出Word报告。

整个过程分五步。第一步，让电脑第一次听懂你的指挥。第二步，把乱七八糟的数据清洗干净。第三步，加入业务逻辑，算提成、找销冠。第四步，画图表、生成报告。第五步，把所有代码封装起来，以后每个月只需要改一个数字，对应月份的报告就能自动生成。

关键是，你不是在学编程，而是在做一个马上就能用的工具。这个工具做好后，你就学会了一种解决问题的方法，未来遇到新问题，或者AI工具有了迭代，你马上就能做出一个新的。

那你为什么不用怕？因为这个教程的设计逻辑，就是让你先跑通，再理解。

尹会生老师在课程资料包里，把所有东西都准备好了，包括源代码、提示词、测试用的Excel文件，甚至连虚构的测试数据都做好了。

你要做的，就是把自己代入一个需要解决问题的销售角色，按照教程一步步操作，先让电脑跑起来。当你第一次在终端输入代码“python --version”，电脑瞬间输出版本号的那一刻，你就会发现原来电脑真的能听懂指挥。这种感觉，就像你第一次骑自行车不用扶把手。

更重要的是，教程已经提前帮你填好了所有新手容易踩的坑。文件打不开？关掉Excel就行。找不到文件路径？Trae有自动识别功能，不用手动输入复杂的C盘、D盘路径。担心AI乱来，把数字“2000”改成带货币符号和小数点后两位的“¥2,000.00”导致计算出错？教程里有个“保险锁”，强制AI只能返回纯数字。

甚至，当你遇到看不懂的错误时，教程会告诉你：别慌，截图发给Trae，问“这是什么意思？我该如何处理？”AI会自动识别错误代码，告诉你怎么改。

但这还不是最关键的。最关键的是，这个教程的学习方法，和你以前见过的完全不同：它让你先获得成就感，再补充知识，符合人脑的学习规律。

传统编程学习是什么样的？买一本书从第一章开始，逐个学习变量、数据类型、循环、条件判断。学了三个月还在“基础知识”里打转，一到实际项目就愣住了。为什么？因为你不知道这些知识到底要用来干什么。

但AI时代的学习方法是反过来的。尹会生老师用的方法，和我在第686期广播站里给同学们介绍的23岁瑞典小伙加布里埃尔·彼德森用的学习方法有异曲同工之妙。他高中辍学，现在却成为了OpenAI研究科学家。他学习新的技能和知识，用的就是一种叫“AI递归学习法”的方法。

这个方法很简单，先定一个目标，比如“做一个自动化销售日报”，然后让AI生成完整代码框架，直接跑起来。遇到问题了，就进行三层追问：

第一层问具体问题，比如“这行代码是做什么的？”

第二层追问原理，比如“为什么要用这个方法？背后逻辑是什么？”

第三层深度理解，比如“你能假设我只有12岁，再解释一遍吗？”

结果就是，因为你只学当前目标必需的知识，不是整本教科书都学，而且这些知识和具体问题绑定在一起，你会记得特别牢。

说到这里，我想起斯坦福大学行为科学家福格，他写过一本在得到用户中很有名的书，名字叫《福格行为模型》。他提出了一个公式：任何行为的发生都需要三样东西，分别是动机（你想做）、能力（你能做）和触发点（有人推你一把）。

你想想，为什么你一直没开始学编程？不是因为你不想，效率焦虑、职场压力……这些动机早就催着你学了，问题就在于门槛太高了。传统的编程学习，需要你记语法、懂原理、会调试，这个门槛对大多数人来说实在太高了。

但AI降低了这个门槛。你不用记语法，AI帮你写；不用懂原理，AI帮你解释；不用怕出错，AI帮你改。而这个教程就是那个触发点——资料包、测试数据都准备好了，所有坑都填好了，你只需点击运行。按钮就在眼前，你要不要按？

这让我想起20年前的摄影。那时候摄影是专业技能，得懂光圈、快门、感光度、白平衡，还要会后期处理，普通人想拍好照片门槛很高。但现在呢？每个人都能用手机拍照，AI自动调光、自动对焦、自动美颜，你只需按下快门。摄影已经变成人人都会的基础技能。

那专业摄影师失业了吗？恰恰相反，他们更值钱了。因为当所有人都会拍照的时候，大家才更能分辨出什么是好照片。那些懂构图、懂光影、懂叙事的摄影师，价值不是降低了，而是被放大了。比如上个月，在得到开过手机摄影课的王太平老师给我和罗老师、花姐拍照，我第一次在现场见到顶级摄影师的工作状态，基本两秒钟拍一张照片，嘴里不断下达精确指令，比如“左边反光板向前移30厘米”、“右边灯调低一些”。怎么说呢，我当时的感觉是让这样的摄影大师来拍自己，确实有点暴殄天物了。

编程未来也会是这样。随手写个小工具，未来可能会像手机摄影一样，成为每个人都掌握的基础技能。但这不代表专业程序员会失业，反而他们会更有价值。所以，当AI把编程的门槛降到手机摄影的水平时，你现在该做的不是担心程序员的处境，而是先学会按下“快门”。

就像德云社郭德纲常说的：“我们每个人都会说话，那你们为什么要花钱买票来听我和于老师两个人说话呢？”因为专业的永远是专业的，但这不妨碍你先学会说话。

回到开头那三句话，“我是文科生，大学没学过编程”、“我连Excel公式都记不住，还写代码？”、“万一搞砸了怎么办？”这些担心，说白了，其实都是你给自己设的障碍。你不是不会，只是还没开始。

AI时代的学习方式已经变了，不用从变量、数据类型学起，而是从一个具体问题开始，从一个能用的工具开始。你做出来、用起来、效率提升了、信心有了，再回头补知识，这才是AI时代的学习方式。

尹会生老师的教程就在那里，资料包已经备好，按钮就在眼前。30秒后，你能看到电脑第一次听懂你的指挥；2小时后，你可以拿着自动生成的销售报告，对自己说一句“原来我挺厉害的”。

别让“我不会”成为你和高效之间的那堵墙。推荐你现在就点击文稿末尾的课程链接，开始学习。

点此学习《如何用Trae轻松实现销售报告自动化？》

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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