一、准备
安装 WorkBuddy 桌面客户端并登录，准备一份原始 Excel（示例 sales_2026.xlsx，含列：日期、地区、产品、销量、金额）。
不需要你会 Python，WorkBuddy 会自动生成并运行脚本。
二、步骤一：把 Excel 拖进对话，一句话下任务
打开 WorkBuddy，把 sales_2026.xlsx 直接拖进对话框，输入：
分析这份销售数据，按月统计销量和金额趋势，找出销量最高的地区和产品，生成一份带折线图/柱状图的分析报告（HTML 格式），并给出 3 条关键洞察。
WorkBuddy 会先读取文件结构，确认字段含义，再规划分析步骤。
三、步骤二：让它生成并运行 Python 分析脚本
WorkBuddy 会自动写出类似下面的分析脚本（实际由它按你的字段生成）：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel("sales_2026.xlsx", parse_dates=["日期"])
df["月份"] = df["日期"].dt.to_period("M").astype(str)
# 月度趋势
monthly = df.groupby("月份")[["销量", "金额"]].sum()
# TOP 地区 / 产品
top_region = df.groupby("地区")["销量"].sum().sort_values(ascending=False).head(5)
top_product = df.groupby("产品")["销量"].sum().sort_values(ascending=False).head(5)
# 绘图
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(monthly.index, monthly["金额"], marker="o")
plt.title("月度销售额趋势")
plt.savefig("trend.png")
脚本跑完，它会把中间结果（月度汇总表、TOP 排名）回显给你核对，避免"瞎编数字"。
这是它生成的月度销售额趋势图（真实输出，非示意）。
四、步骤三：生成带图表的 HTML 报告
确认数据无误后，让 WorkBuddy 把图表和洞察排进一份 HTML：
把上面的趋势图和 TOP 排名做成一份简洁的 HTML 报告，配标题和 3 条洞察。
最终产出一份可独立打开的 HTML 文件，图表内嵌，无需联网即可查看。
五、核心体会
- 不用写代码：全程自然语言对话，WorkBuddy 自动写、自动跑
- 结果可追溯：中间过程（汇总、排名）全部回显，方便核对
- 报告一次成型：HTML 格式可直接分享或嵌入网页
适合场景：销售数据分析、财务报表整理、运营数据周报、任何"扔进去 Excel，吐出来报告"的重复性数据处理任务。