THE NOTEBOOK
每一页，都是一次探索。
方法、代码与思考，收在同一本笔记里。按主题慢慢读，也可以用右上角搜索直接找答案。
14 篇笔记
THOUGHT → STRUCTURE
AI 探索
把提示词，写成一份清晰的任务说明
从目标、背景到输出约束，让一次对话拥有更清晰的起点。
A LITTLE ORDER
Python
用 Python 整理文件，先从预览开始
在移动文件之前，先看清楚脚本准备做什么。
INPUT → CHECK → ACTION
自动化
一个可靠的自动化流程，需要哪些检查？
除了顺利完成任务，也要考虑数据缺失、重复执行与意外中断。
GENERATE / VERIFY
AI 探索
给 AI 生成的答案，留一道核对工序
把流畅的表达与可靠的信息分开检查，是使用 AI 的基本功。
LESS, BUT USEFUL
随想
做一个小工具之前，先问一个小问题
不急着堆功能，先找到那个值得反复解决的具体麻烦。
OBSERVE · REFLECT · KEEP
随想
给每次小实验，留一份能回看的笔记
记录问题、条件和下一步，让探索不止停留在“试过了”。
CONTEXT MATTERS
AI 探索
给 AI 的上下文，应该放多少？
材料不是越多越好。用任务边界、信息分层和来源标记，减少无关内容的干扰。
WORDS INTO DATA
AI 探索
从一段回答到一份数据：先定义输出结构
当答案要交给表格或脚本处理时，先约定字段、空值与校验规则。
READ BEFORE CLEAN
Python
处理 CSV 之前，先确认这四件事
编码、分隔符、表头与空值，看似细小，却决定了一份数据能否被正确读取。
LEAVE A TRACE
Python
让脚本留下线索：一份实用的日志思路
区分运行状态、异常和处理结果，让下一次排查不必从猜测开始。
CHOOSE THE RIGHT TASK
自动化
哪些事情，值得先做成自动化？
从频率、规则稳定性和出错成本出发，为日常重复任务排一个顺序。
RUN TWICE, THINK ONCE
自动化
重复运行一次，会发生什么？
用唯一标识、状态记录和结果检查，理解自动化里的重复执行问题。
READ · TRY · REFLECT
随想
读完一篇技术文章之后，留下什么？
把收藏变成一个问题、一段可运行的代码，或一条有边界的结论。
A PLACE FOR NOTES
随想
为什么用一个静态网站保存笔记
围绕阅读、链接和可迁移的文件，给长期记录留一个简单的落点。
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