佬们，有没有AI落地企业的方案

目前公司内有数据清晰+挑选的需求，新能源行业，我需要按照不同客户的需求去写python处理xlsx或csv，这个东西麻烦的地方不在python的编写，主要在需求翻译，客户传达->工程师传递->我，工程师不懂代码逻辑，我对测试了解不算很深，都是面对面碰一碰，看他要在excel里挑选什么东西，我的角色就是翻译官，我想搞个Agent之类的，但还没思路，感觉可以做成类似codex计划模式一样的效果，让ai反推工程师想要的东西，这真的是非常没有营养的东西，给这公司多多少少这4年写了小千个脚本了，我大概放一个脚本：

import pandas as pd

import file_utils

import os



files = file_utils.get_path_by_veda()

save_path = file_utils.get_save_path()



normalized_dfs = []



for f in files:

    df = pd.read_parquet(f)



    # --- 时间列处理 ---

    if "DateTime" in df.columns:

        df["DateTime"] = pd.to_datetime(df["DateTime"])



    # --- 温度列处理 ---

    if "CurSample5[℃]" in df.columns:

        df["CurSample4[℃]"] = df["CurSample5[℃]"]



    cols = ["DateTime", "CurSample1[℃]", "CurSample2[℃]", "CurSample3[℃]", "CurSample4[℃]"]

    df = df[[c for c in cols if c in df.columns]].copy()



    normalized_dfs.append(df)



# --- 拼接 ---

combined = pd.concat(normalized_dfs, axis=1, keys=range(len(normalized_dfs)))



# --- 结果 ---

result = pd.DataFrame()



# 1️⃣ 时间列（取第一个非空）

datetime_cols = combined.xs("DateTime", axis=1, level=1)

result["DateTime"] = datetime_cols.bfill(axis=1).iloc[:, 0]



# 2️⃣ 温度平均

for col in ["CurSample1[℃]", "CurSample2[℃]", "CurSample3[℃]", "CurSample4[℃]"]:

    if col in combined.columns.get_level_values(1):

        col_data = combined.xs(col, axis=1, level=1)

        result[col] = col_data.mean(axis=1, skipna=True)



# 去掉空时间

result = result.dropna(subset=["DateTime"])



# 3️⃣ 排序

result = result.sort_values("DateTime").reset_index(drop=True)



# 4️⃣ 快速计算 RelativeTime

threshold = 10   # 秒

base_offset = 24 # 不需要+24就改成0



diff_sec = result["DateTime"].diff().dt.total_seconds()



is_new_segment = diff_sec.gt(threshold)

is_new_segment.iloc[0] = True



segment_id = is_new_segment.cumsum()



segment_start = result.groupby(segment_id)["DateTime"].transform("first")

segment_elapsed = (result["DateTime"] - segment_start).dt.total_seconds() / 3600



segment_max = segment_elapsed.groupby(segment_id).max()

segment_offset_map = segment_max.shift(fill_value=0).cumsum()

segment_offset = segment_id.map(segment_offset_map)



result["RelativeTime"] = base_offset + segment_elapsed + segment_offset



# 保存

result.to_parquet(os.path.join(save_path, "结果.veda"))



print("执行完毕！")