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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

开发一个AI辅助的邮件合并系统，能够自动从Excel表格中读取数据，并根据模板生成多个个性化的Word文档。系统需要支持以下功能：1. 上传Excel数据源；2. 上传Word模板文件；3. 设置数据字段与模板占位符的映射关系；4. 批量生成并下载个性化Word文档；5. 提供预览功能确保格式正确。使用Python和docx库实现核心功能，前端使用简洁的Web界面。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在工作中遇到了一个很实际的需求：需要给几百个客户发送个性化的邀请函，每封邀请函的内容基本相同，但需要替换姓名、公司等关键信息。手动一个个修改实在太费时间，于是研究了一下如何用AI技术自动完成邮件合并，批量生成个性化的Word文档。这里分享一下我的实现过程和经验。

1. 理解邮件合并的核心需求 邮件合并本质上是一个数据替换的过程。我们需要一个包含变量数据的Excel表格，一个带有占位符的Word模板，然后将两者匹配起来批量生成最终文档。传统方法是用Word自带的邮件合并功能，但操作起来不够灵活，特别是当需要处理复杂格式时。

2. 技术方案选择 我选择了Python作为开发语言，主要基于以下考虑：

3. Python的docx库可以很好地操作Word文档
4. pandas库能方便地处理Excel数据
5. 可以轻松构建Web界面实现可视化操作

6. 后续可以方便地集成AI能力

7. 系统功能实现步骤 整个系统分为前端和后端两部分：

后端实现： - 使用Flask搭建Web服务 - 通过pandas读取上传的Excel文件 - 用python-docx解析Word模板 - 实现占位符替换算法 - 批量生成并压缩最终文档

前端实现： - 简洁的上传界面 - 字段映射配置面板 - 实时预览功能 - 批量下载按钮

1. 关键难点与解决方案 在开发过程中遇到几个关键问题：

占位符设计： 最初使用简单的{{name}}格式，但发现容易和正常内容混淆。后来改用更独特的格式如< >，并在替换时严格匹配。

格式保持： 直接替换文本有时会破坏原有格式。通过深入研究docx库，发现需要操作paragraph和run对象才能完美保持格式。

性能优化： 处理大量文档时内存占用很高。改为流式处理，生成一个保存一个，最后统一打包。

1. AI辅助开发的优势 在开发过程中，AI工具给了我很大帮助：

代码生成： 通过描述需求，AI能快速生成基础代码框架，节省了大量时间。

错误调试： 遇到异常时，把错误信息给AI分析，往往能快速定位问题。

文档查询： 替代了传统的搜索引擎，能直接给出相关库的使用示例。

1. 实际应用效果 系统上线后效果显著：
2. 处理500份邀请函从原来的8小时缩短到5分钟
3. 错误率从人工的5%降到几乎为0
4. 支持各种复杂格式的文档生成

5. 新员工也能快速上手使用

6. 未来优化方向 虽然当前系统已经很好用，但还有改进空间：

7. 增加更多模板示例库
8. 支持PDF格式输出
9. 集成OCR识别纸质表格
10. 添加AI自动排版功能

整个开发过程让我深刻体会到AI辅助开发的便利性。特别是使用InsCode(快马)平台后，发现它提供的在线开发环境特别适合这类自动化工具的快速验证。不需要配置本地环境，打开网页就能写代码、调试，还能一键分享给同事测试。最方便的是部署功能，点击按钮就能把开发好的应用发布成可访问的在线服务，省去了服务器配置的麻烦。

对于需要处理批量文档的办公场景，这套方案确实能大幅提升效率。如果你也经常需要处理类似的重复性文档工作，不妨试试这个思路，相信会有意想不到的收获。

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开发一个AI辅助的邮件合并系统，能够自动从Excel表格中读取数据，并根据模板生成多个个性化的Word文档。系统需要支持以下功能：1. 上传Excel数据源；2. 上传Word模板文件；3. 设置数据字段与模板占位符的映射关系；4. 批量生成并下载个性化Word文档；5. 提供预览功能确保格式正确。使用Python和docx库实现核心功能，前端使用简洁的Web界面。

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