<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[扛锄头的农民]]></title><description><![CDATA[纯技术交流]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; tsfy2003]]></copyright><item><title><![CDATA[用AI辅助开发踩过的5个坑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/163279345</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/163279345</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Tue, 28 Jul 2026 17:51:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[【AI编程实践中的五大坑与应对策略】 作者分享用AI工具7天完成两周项目的经历，揭示了AI编程的高效背后隐藏的风险：1）代码看似正确但忽略业务边界（如时区、空值处理）；2）盲目造轮子而非推荐成熟方案；3）安全疏漏（如误提交敏感配置）；4）单元测试覆盖率高但缺乏有效场景验证；5）速度优先导致设计缺失，引发技术债。 核心教训：AI适合加速实现，但需人工把控设计、安全与业务适配。建议将AI作为"副驾驶"，保留30%时间用于架构评审、代码审查和关键测试，避免因生成速度牺牲代码质量。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Cursor、Copilot、Claude Code各自有什么区别和特长？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/162397231</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/162397231</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Sun, 28 Jun 2026 20:12:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：开发者分享使用三种AI编程工具的经验：Cursor擅长前端开发，能实时预览页面效果；Copilot适合代码补全和单元测试；Claude Code则专注于命令行脚本和数据处理。文章强调不同工具各有所长，应根据任务类型选择合适的工具组合使用，而非依赖单一解决方案。通过具体代码示例展示了各工具的最佳使用场景，建议开发者根据实际需求灵活搭配。（149字）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[结构化提示词试了3个月，XML标签这招确实管用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/162347505</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/162347505</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Fri, 26 Jun 2026 18:39:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文分享了使用XML标签结构化提示词来提升AI编程助手输出质量的实践经验。传统长文本提示词存在语义模糊、注意力衰减和格式失控等问题，而通过XML标签划分不同模块能显著改善这些问题。文章介绍了基本四层结构（role/task/context/rules），并对比了两个实际开发场景中传统与结构化提示词的效果差异。作者总结了五个实用技巧：控制标签数量、区分必须做/不能做、善用示例、灵活选择场景、使用有意义标签名，并提醒注意标签闭合、嵌套层数和特殊字符等常见问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[为什么pandas读Excel日期列全是浮点数字？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/162315876</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/162315876</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Thu, 25 Jun 2026 22:40:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[Pandas读取Excel时日期列变为浮点数的问题源于Excel内部使用浮点数存储日期（整数部分为1900年后的天数，小数部分为时间比例）。解决方案包括： parse_dates参数：直接指定日期列，但需确保Excel列格式为日期类型； 手动转换：通过基准日期（1899-12-30）加上浮点数的天数差值转为Python日期； 更换引擎：openpyxl对xlsx格式的日期识别更优，而xlrd需额外检测日期列。 注意事项：处理混合类型（文本/浮点数）、空值（NaN）及时区问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python的with语句用了这么久，你可能一直在错误地关闭资源]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/162276391</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/162276391</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Wed, 24 Jun 2026 16:45:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文总结了Python上下文管理器的常见陷阱与实用技巧，重点包括：1）__exit__方法中未正确处理异常或资源关闭导致泄漏；2）使用@contextmanager时yield后的代码未用try/finally包裹造成资源未释放；3）多层嵌套上下文管理器导致代码缩进混乱，推荐使用ExitStack动态管理；4）异步上下文管理器中误用同步with导致性能问题；5）上下文管理器与装饰器混用时的作用域问题。文章通过真实案例揭示了这些陷阱，并提供了标准解决方案，帮助开发者正确实现资源管理。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用Cursor这么久，我才发现这3个模式不是随便切的]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/162210015</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/162210015</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Mon, 22 Jun 2026 19:07:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[写这篇文章不是要捧 Cursor，更不是要贬低 Agent 模式。Agent 模式确实牛，但它牛在"开新坑"上，不在"改老代码"上。很多新手觉得"用最聪明的模式就是最厉害"，但实际上，最厉害的工程师不是会用 AI 的人，是知道什么时候不用 AI 的人。等你哪天能很自然地根据场景切模式、不再被 AI "顺手优化"坑到的时候，恭喜你，你已经超过了 80% 的 Cursor 用户。下次我打算写一篇CLAUDE.md和的对比——这俩文件我遇到的问题踩过的坑能再写一篇。关注我，别错过。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[我写了大半年的提示词，才意识到自己一直在裸跑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/162153138</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/162153138</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Sat, 20 Jun 2026 22:25:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文分享了LLM提示词工程中的常见坑点与解决方案。作者通过实际项目经验，总结了六个典型问题：1）示例使用不当，应作为约束而非装饰；2）JSON输出格式不严谨，需明确格式要求；3）任务步骤模糊，应拆解为明确指令；4）长文本处理不当，需分层次策略；5）忽视temperature参数对输出稳定性的影响；6）缺乏版本管理和测试用例。最后给出了一个结构化提示词模板，包含角色定义、任务说明、规则约束、示例示范和格式要求等模块，强调应将提示词视为需要严格管理的工程产物而非自然语言。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[openpyxl批量读取合并单元格：数据全是None怎么办]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/162108951</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/162108951</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Thu, 18 Jun 2026 23:07:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[在处理Excel合并单元格数据时，openpyxl的一个关键特性是：合并区域中只有左上角单元格保留实际值，其余单元格为None。这会导致批量读取时出现数据缺失问题。文章介绍了两种解决方案：1) 直接修改工作表填充合并区域的值（会改变原文件）；2) 构建合并映射表读取数据（不修改原文件）。同时指出写入合并单元格的正确顺序应先写数据再合并，并需单独设置居中对齐。最后给出了批量处理多文件的完整脚本方案，帮助避免因合并单元格特性导致的数据处理错误。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[给Claude Code写好CLAUDE.md：我的配置心得]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/162008892</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/162008892</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Mon, 15 Jun 2026 18:01:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[用Claude Code写了两周代码，我最大的感受是：这东西好不好用，八成取决于你的CLAUDE.md写得怎么样。很多人装上Claude Code就开干，结果改一行代码它动十个文件，命名风格随缘飘，每次对话都得重新交代项目背景。折腾下来，效率还不如自己敲。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python批量调整Excel格式，并排版导出PDF]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/161984535</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/161984535</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Sun, 14 Jun 2026 22:08:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[用python处理excel数据常见，但用python修改表格格式却不常用，本文用一个实际例子，介绍了使用Python批量处理Excel文件格式并导出为PDF的完整开发过程。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[RAG开发中我踩过的5个坑，附真实解决方案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/161982812</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/161982812</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Sun, 14 Jun 2026 19:04:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[RAG开发中我踩过的5个坑，附真实解决方案]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Cursor .cursorrules 实战：我用三套模板让AI不再瞎改代码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/161960580</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/161960580</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Sat, 13 Jun 2026 20:02:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文分享了使用Cursor AI编程工具的经验总结。作者初期因未定义规则导致AI输出质量不佳，后通过制定.cursorrules文件显著提升效率。文章提供了三套项目模板：React+TS前端规范（强调类型安全和目录结构）、Python后端规范（注重类型注解和测试要求）、Next.js全栈规范（区分服务端与客户端组件）。作者还总结了三个常见陷阱：规则过多限制AI、规则与实际代码脱节、全局规则滥用，并给出了自查清单。核心观点是：.cursorrules应作为明确的代码契约，写得越具体，AI输出越可靠。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用 Python 批量填报关单表单——几百张 0 报错的实战经验分享]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/161348341</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/161348341</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Sat, 23 May 2026 23:26:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[用 Python 批量填单一窗口报关单表单——几百张 0 报错的实战经验]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用AI写Python的正确姿势——10 个实测有效的提示词模板]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/161323843</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/161323843</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Fri, 22 May 2026 22:03:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[用 AI 写 Python 一年多了，说得好和说得差，出来的代码天差地别。分享 10 个反复验证过的高质量提示词模板，覆盖脚本生成、报错排查、代码优化、自动化开发等常见场景。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python 处理中文文件名的3个坑（附 Flask 上传解决函数）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/161323565</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/161323565</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Fri, 22 May 2026 21:35:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[secure_filename() 为什么会吃掉中文文件名？本文总结3个Python处理中文文件名的常见坑，并给出可直接使用的 safe_chinese_filename() 替代函数。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[python]用命令行创建临时虚拟环境]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/156222134</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/156222134</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Wed, 24 Dec 2025 09:37:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了使用Python虚拟环境打包py文件为exe的方法。首先在指定路径创建项目文件夹并放入py文件，然后在该目录下创建虚拟环境，安装必要的PyQt5和pyinstaller依赖包。重点说明了打包命令的使用，特别是当涉及Qt5库时需要添加额外的资源路径参数。这种方法可以减小最终exe文件体积，适合需要分发Python工具的非技术人员参考。文章提供了完整的命令行操作步骤，从创建虚拟环境到最终打包的完整流程。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[自定义一个多功能的日期时间格式化的过滤器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/141671532</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/141671532</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Thu, 29 Aug 2024 10:13:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[自定义日期时间格式化过滤器]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[完美解决ModuleNotFoundError: No module named ‘pip._internal.cli.main‘的报错无法使用pip安装第三方包]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/140412748</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/140412748</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Sun, 14 Jul 2024 10:04:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天在安装pymysql时，提示pip版本低，于是手贱升级了一下pip，结果升级失败，导致pip不能用了，使用 python -m ensurepip --default-pip 重置也没用，，安装完成后，可以再使用pip --list查看安装包，或者pip --version查看安装的版本，能正常显示，说明pip可以正常使用了。这里使用的是清华镜像进行强制安装的，默认使用国外的安装源，会很慢，很容易超时飘红。如果不想使用清华，要使用默认的，可运行。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python函数：输入单元格或者单元格所在行号列号，输出单元格值]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/130949898</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/130949898</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Tue, 30 May 2023 15:41:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[输入单元格或者单元格所在的行列号，输入单元格的值]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python-制作手机通讯录导入的vcf格式文件，txt格式转vcf格式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/118793983</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/tsfy2003/article/details/118793983</guid><author>tsfy2003</author><pubDate>Fri, 16 Jul 2021 14:02:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[安卓手机批量导入联系人时，需要使用vcf格式的导入文件，一般常见的txt，excel，csv格式的文件都不能直接导入。如何制作VCARD导入文件vcf呢？
网上有一些软件可以实现，但是免费版的只能处理500个号码，量大了就比较麻烦。
用python就简单了，几行代码就可以搞定。
不需要第三方模块，支持大量号码转vcf格式。
小编试过，做了一个含有6000多个号码的vcf文件，也才几百k，但是手机不支持一次导入这么多号码（测试手机为小米手机），含1000个号码的vcf文件都无法导入，最后改成500个号码的，才]]></description><category></category></item></channel></rss>