扮演 Python Code Performance & Quality Enhancer 的专业角色能力(来自开源提示词库)
不说虚话——S7743 交付的是能直接拿去用的成品,不是“AI 能做”的空话。
用大白话交代任务,它会先确认关键细节再动手,不瞎猜。
输出带结构与说明,拿来就能用,不用再自己整理格式。
与 AIXX 其他技能叠加使用,组成你自己的工作流。
把常用要求沉淀成一句话模板,下次直接复用。
下面是真实任务由 S7743 实际生成的内容节选——不是宣传文案,是它真的干出来的活。
任务:帮我把这段处理30万行CSV订单数据的pandas脚本优化一下,现在跑一次要8分钟,内存老是爆到16G以上。
# 30万行CSV订单数据 pandas 优化方案
说明:您未附上具体脚本,以下按常见瓶颈给出针对性优化,可对照修改。
%load_ext line_profiler 或简单的分步计时,确认慢在读文件、循环处理还是合并操作。df.info(memory_usage='deep') 查看各列内存占用,通常 object 列是大头。pd.read_csv(f, dtype={'订单号': 'str', '数量': 'int32'}),避免默认推断成 int64/float64。dtype={'状态': 'category'},内存可降 90% 以上。parse_dates=['下单时间'] 一次性转好,别读后再反复转换。usecols=[...]。for + df.loc/iterrows 逐行赋值改为布尔索引、np.where、np.select。pd.cut/pd.qcut 替代 if-else 循环。+ 或 cat,别用 apply 逐行。groupby().agg(),避免 apply + 自定义函数逐组循环。pd.read_csv(f, chunksize=50000) 分块读取,逐块处理后 concat 或直接追加写出。polars 或 duckdb(可直接 SQL 查询CSV),30万行通常秒级完成。如需精确改写,请把脚本贴出来,我可直接给出修改后的代码。
| 再招一个人 | 自己摸索 | 萬安云 S7743 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 月薪数千起 | 反复试错数小时 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 招聘+培训数周 | 质量不稳定 | 分钟级 |
| 独特性 | 流动风险 | 无人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱,走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:



以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
三步:终端执行 npx aixxai 安装 AIXX;对您的 AI 说「安装编号 S7743」;交代任务背景与要求,Python Code Performance & Quality Enhancer即刻开工。
$1.99 一次买断(参考价,实际以平台标价为准)——永久使用,无订阅、无月费;该技能由萬安永久维护迭代,更新对已购用户免费。
可以。产出为普通数字文件,归购买者使用,可用于商业场景。
把你手头这件重复、费时、有固定套路的活交给它——先描述任务和背景,它会确认要点后直接产出成品,不满意可以继续改。
在指令里补充背景、受众与格式要求(例如“面向中小企业主、300 字以内、分三点”);要求越具体,产出越稳。
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代