Python调用AI模型自动化日常任务的关键是选对工具、理清流程、用模型输出替代人工判断；优先文本处理、结构化决策、轻量图像理解三类场景；用Qwen2-0.5B等本地小模型或DashScope API快速落地，配合精准prompt和固定测试数据验证，100行内可实现日报生成等真实脚本。

用Python调用AI模型自动化日常重复任务，核心不是写多复杂的代码，而是选对工具、理清流程、把“人工判断”换成“模型输出”。重点在快速落地，不是从零训练模型。

明确任务边界：哪些事适合交给AI脚本

不是所有重复工作都该用AI。优先考虑三类场景：

• 文本处理类：邮件分类、会议纪要摘要、日报生成、客服工单初筛
• 结构化决策类：根据Excel数据自动打标签（如“高风险客户”）、日志中提取错误模式并归类
• 轻量级图像/文件理解：扫描件OCR+关键字段抽取（如发票金额、日期）、截图文字识别后填入表单

避开需要强逻辑链、高精度物理计算、或涉及敏感操作（如直接删库、转账）的任务。

选模型不追新，先跑通再优化

本地小模型 + 简单API调用，比硬刚大模型更实用：

• 中文文本处理：用 Qwen2-0.5B 或 Phi-3-mini 本地运行，响应快、不依赖网络、提示词好调
• 通用能力兜底：调 DashScope（阿里千问API） 或 Ollama + Llama3，免费额度够日常用
• OCR/表格识别：直接用 PaddleOCR（开源、中文强、支持PDF）或 pytesseract（简单图片够用）

别花三天配CUDA环境——先用CPU版Qwen跑通一个摘要脚本，再谈加速。

写脚本的关键：把“人怎么想”翻译成“模型怎么读”

提示词（prompt）不是越长越好，而是越具体、越有约束越稳：

• 给模型明确角色：“你是一个行政助理，只做会议纪要整理，不解释、不补充”
• 限定输出格式：“用JSON返回，字段必须是：{summary: str, action_items: list, attendees: list}”
• 给例子（few-shot）：“输入：xxx；输出：{...}” —— 1～2个就行，别堆
• 加兜底指令：“如果原文信息不足，summary填‘信息不全’，不要编造”

每次改完prompt，用固定几条测试数据验证输出是否可被后续代码直接解析。

串起来：一个真实可用的日报生成脚本结构

假设每天要从钉钉/微信聊天记录里抽重点工作，生成Word日报：

• 步骤1：用 itchat 或 dingtalk-sdk 拉取昨日消息（或手动拖入txt）
• 步骤2：正则粗筛含“完成”“上线”“修复”等关键词的句子 → 丢给Qwen做摘要
• 步骤3：模型输出JSON → Python用 docxcompose 或 python-docx 填进模板
• 步骤4：自动保存到指定文件夹，邮件发给自己（用 smtplib）

整段代码通常不到100行，调试重点在第二步的prompt和第三步的JSON键名一致性。