如果您希望快速创建Python自动化脚本而无需手动编写全部代码，则可能是由于缺乏编程经验或时间紧张。以下是实现AI一键生成Python自动化脚本的多种可行方式：
一、使用GitHub Copilot插件
GitHub Copilot通过深度学习模型理解自然语言描述，可在支持的编辑器中实时生成Python代码片段，适用于常见自动化任务如文件处理、网络请求和数据清洗。
1、在Visual Studio Code中安装GitHub Copilot扩展。
2、新建一个.py文件，在编辑器中输入英文注释描述需求，例如“# Download all PDF files from https://example.com/docs”。
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3、按下Tab键或点击建议框中的选项，Copilot将自动生成对应requests和os模块调用的完整脚本。
4、检查生成代码中的URL地址、文件路径和异常处理逻辑是否符合实际运行环境要求。
二、调用CodeLlama本地大模型
CodeLlama是专为代码生成优化的开源大语言模型，可在本地部署后通过命令行或简单Web界面接收中文指令并输出可执行Python脚本。
1、使用Ollama工具执行ollama run codellama启动模型服务。
2、输入提示词：“写一个Python脚本，每天上午9点自动备份D:\data目录到E:\backup，保留最近7天副本。”
3、复制返回的脚本内容，粘贴至本地.py文件中。
4、确认脚本中时间格式字符串、源目录与目标目录的绝对路径已根据Windows系统规范正确设置。
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291三、借助Text-to-Code在线平台
某些在线平台支持直接输入中文任务描述，后端调用微调后的代码生成模型，输出结构清晰、带注释的Python自动化脚本，并提供一键下载功能。
1、访问支持Python代码生成的平台网站，例如Tabnine Cloud或Amazon CodeWhisperer Web版。
2、在输入框中键入：“生成一个监控指定Excel表格变化并在变动时发送邮件提醒的脚本。”
3、点击“生成”按钮，等待平台返回完整脚本。
4、重点核对生成脚本中SMTP服务器配置项、邮箱账号密码占位符及pandas读取路径是否需替换为真实值。
四、利用AutoGen多智能体框架
AutoGen允许定义多个角色化智能体协同工作，其中一个作为“需求解析员”，另一个作为“代码编写员”，共同完成从模糊需求到可运行脚本的转化过程。
1、安装auto-gen库：pip install pyautogen。
2、编写配置脚本，初始化两个LLM代理：user_proxy与coder，分别赋予自然语言理解与Python代码生成能力。
3、向user_proxy发送消息：“帮我写一个每5分钟检测一次CPU使用率是否超过80%并记录日志的脚本。”
4、观察coder输出的完整脚本，特别注意其导入的psutil库版本兼容性声明和日志文件写入权限设置是否适配目标操作系统。
以上就是AI一键生成Python自动化脚本的详细内容，更多请关注其它相关文章！
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