> 从需求到交付，全程靠说人话。Python 脚本 808 行 + 5 分钟宣传视频，AI 全包了。

一、我是做什么的，为什么要做这个

我在人大系统工作，平时要对人大代表的履职情况进行评估。

以前的做法很简单：统计某某代表参加了多少活动，提出了多少件建议，都可以定量加分的。但履职的水平怎么样？特别是代表提出的建议的质量如何，没有定性的标准，如果全靠人一篇篇看，一个代表几十件建议，每年有几百件，根本看不过来。

- 只做数量统计，缺乏质量分析

- 换届时需要科学的留任参考依据

于是决定用 WorkBuddy 做一个 AI 辅助评估系统。

跟 WorkBuddy 说的第一句话大概是这样：

> "帮我做一个 Python 脚本，批量读取 Word 格式的人大代表建议，对每条建议从问题精准性、方案可行性、数据支撑度、创新价值四个维度评分，最后输出 Excel。"

WorkBuddy 没有让我失望，但也暴露了一些问题：原始是含有表格、重复内容及姓名、住址等敏感信息的 Word，直接送给云端大模型存在安全隐患。于是需求扩展成了四个模块：

大模型只能读纯文本，先把 Word 里的正文内容干净提取出来。

 —— 替换姓名、身份证、地址  

安全底线，所有敏感数据在本地处理，不发送到云端。

核心能力，从四个维度对每条建议进行智能打分，替代人工判断。

API 挂掉时的备用方案，保证极端情况下系统也能产出结果。

三、开发过程：全程说人话，AI 干活

> "写一个 Python 函数，用 python-docx 库批量读取指定文件夹下所有 .docx 文件，提取正文内容，去掉页眉页脚和表格，输出为纯文本文件。"

几分钟后，得到第一个能跑的脚本。实测后发现有些文档页眉页脚处理不干净，继续对话微调：

> "有些文档的页眉区还有代表编号，把它也去掉，只保留真正的正文段落。"

这个模块所有处理在本地完成，不调用云端 API：

> "写一个脱敏函数，用正则表达式匹配中国姓名格式、18 位身份证号、11 位手机号、以及包含'省/市/区/县/镇/村/组/号/栋/单元/室'的地址信息，统一替换为[已脱敏]。注意：不能把正文中正常的行政区划名称也误杀。"

这里的难点是脱敏力度控制——太松无效，太严误伤。来回调试了三四轮才找到合适的正则粒度。

这是整个项目的灵魂。提示词是这样的：

> "写一个评分函数，调用 DeepSeek API，输入脱敏后的建议正文，从问题精准性、方案可行性、数据支撑度、创新价值四个维度各打 1-10 分，要求输出 JSON 格式的评分结果，附带简短的理由说明。包含重试机制，API 超时 30 秒自动重试 3 次。"

：每个维度先写分析理由，再给分数

：支持 DeepSeek、智谱AI、通义千问自由切换

：API 不可用时自动切到模拟模式

 第四步：模拟分析（容灾方案）

AI 评分靠云端大模型，万一 API 挂了怎么办？所以加了个备用方案：

> "写一个模拟评分函数，基于关键词匹配（如'可行性'、'方案'、'数据'等词的密度）+ 文本长度 + 段落结构复杂度，给出一个接近真实评分的模拟结果。当 API 调用失败时自动切换到模拟模式。"

这保证了极端情况下系统也能产出结果。

四个模块分别验证通过后，最后一步：

> "把四个模块整合成一个主脚本 jianyi_

 一键执行全部流程。输出三份 Excel：逐条评分明细、维度统计分析、分数分布报告。"

 四、意外收获：顺手做了个宣传视频

系统做完了，但怎么跟领导和同事讲清楚？PPT 太普通了，干脆让 WorkBuddy 再做一个视频。

用 Remotion（一个 React 视频库），跟 WorkBuddy 说：

> "帮我用 Remotion 做一个 5 分钟的宣传视频，介绍人大代表履职 AI 评估系统。包含 15 个场景：标题页、背景需求、总体思路、技术路径、四大模块详解、自动化运行、案例分析、人机协同、安全保障、总结致谢。"

WorkBuddy 生成了完整的 React 组件代码，15 个场景按时间线自动拼接，配色采用了庄重的深蓝+金色（契合政务场景调性），最终导出一个 MP4。

以某代表为例，系统对本届以来的 23 件建议进行了完整评估：

- 从「人工阅卷」变成「人机协同阅卷」

不需要懂 Python，不需要会 React。把需求描述清楚，剩下的交给 WorkBuddy。

不要一次要求完美。先跑通 MVP，再逐步优化。每个模块独立验证，最后再整合。

复杂任务先让 WorkBuddy 出方案，确认方向再动手，少走弯路。

涉敏数据必须本地处理，不能直接发给云端大模型。脱敏模块放在评分模块之前，是铁律。

AI 不是 100% 可靠。所有依赖外部 API 的功能都要有降级方案，系统才能稳定运行。

这个项目从头到尾都是我口述需求、WorkBuddy 写代码、调试、出视频。作为一个人大系统的业务人员，我一行代码都没亲手写过，但最终交付了一套可用的评估工具 + 一部宣传视频。

 Python + python-docx + DeepSeek/智谱AI API + Remotion（全部由 WorkBuddy 生成代码）

（808 行 Python，含格式转换、脱敏、评分、模拟四大模块）

（5 分钟宣传视频，15 个场景）

如果你也有类似需求——不管是政务系统的智能评估，还是其他领域的 AI 辅助分析——WorkBuddy 都能帮你从零开始把想法变成现实。

标签：#WorkBuddy #AI办公 #数字人大 #效率工具

用 WorkBuddy 零代码打造「人大代表议案建议 AI 评分系统」

低代码

人工智能

编程语言

AI辅助人大代表履职评估系统，通过Python脚本实现Word建议自动转换、脱敏处理，并基于大模型从问题精准性、方案可行性等四个维度智能评分，生成Excel报告。系统提升评估效率几十倍，标准统一客观，附带5分钟宣传视频，助力政务智能化升级。

语义分析

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DeepSeek

容灾

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