如果你在处理实验数据，这套流程你太熟了。你手上有一个装满 .txt 或 .csv 文件的文件夹，而要把它们以干净的格式弄进 Excel，通常得忍受 Power Query 和没完没了的复制粘贴混着来。都 2026 年了，我们不该还在干这个。
我刚用 Mica 做完一套工作流，把整条流水线自动化了。不用在"导入数据"的菜单里一层层点，我直接用大白话告诉 AI 我要什么。它真的去翻了我本地的文件系统，把原始数据抓出来，还替我把数算好了。
我用的提示词：
“把 Documents\workdata 里的 RawExperimentalData 导入 Excel，并算出每个温度下输出的均值和标准差。”视频：从 0 到做完一份报告，只要几秒
它是怎么处理那些复杂部分的
最让我印象深刻的不是文件导入 —— 是公式逻辑。要按特定的温度条件算均值，通常得写一堆烦人的绝对引用。Mica 不是塞一堆静态数值进去；它把真正的公式写进了单元格。
看它当场生成的这段语法：
=AVERAGEIF(ExperimentalData!$B$2:$B$47, A2, ExperimentalData!$C$2:$C$47)
对一个不是"公式忍者"的人来说，这活挺重的，但 AI 把区域锁定拿捏住了（那些 $ 号很容易写错）。整个过程快得惊人。因为一切都留在我本地的机器上，我不用担心公司的数据漏进某个公开 LLM 的训练集里。
如果你已经当腻了那个花好几个小时清理列数据的"Excel 那位"，那大概就该把自己从这份活里自动化出去。它省下大量时间，而且结果比手工做一致得多。