$ man context-wiki/python-for-gtm

Python 是自动化的胶水语言。它连接各种东西。它处理文件。它生成图片。它计算统计数据。它在每个操作系统上运行。而且最重要的是，Claude 非常擅长写 Python。你不需要成为 Python 开发者。你需要知道足够多来读懂脚本、在高层理解它们做了什么、以及告诉 Claude 该构建或修复什么。这和从头写 Python 是不同的技能。就像是厨师和能看懂菜谱并告诉厨师要改什么的人之间的区别。

模式

daily_scan.py 扫描 git 提交和内容文件夹，计算我今天发布了什么。它统计博客文章、草稿、已发布作品和合作伙伴交付物。输出供日报追踪器使用。 daily_dashboard.py 获取扫描结果，使用 Pillow 生成一张带统计数据、评级、流水线信息和视觉格式的图片卡。它创建用来追踪进度的仪表板卡片。 rpg_sprites.py 为 RPG 进度系统生成像素风头像。它创建待机动画、静态精灵图和工具专属角色变体。2900 行 Python 代码，全部由 Claude 根据我的描述编写。 batch_rename.py 批量处理文件。重命名、移动、格式转换。任何需要同时处理超过 10 个文件的操作都用脚本而不是手动操作。

专业技巧

我用的每个 Python 脚本都是 Claude 构建的。模式始终相同。我用大白话描述我想要什么。Claude 写代码。我运行它。如果能用，搞定。如果出错了，我把错误信息粘贴回给 Claude 说"这里坏了，这是错误信息"。Claude 修复它。我再运行一次。脚本在每次迭代中变得更好。 这是技能模式应用于代码。你不需要自己调试 Python。你需要识别出输出有问题，并沟通出了什么问题。Claude 处理实际编程。你处理意图和验证。

模式

文件处理：读取 CSV、解析 Markdown、扫描目录。每个数据管道都从读取文件开始。 用 Pillow 生成图片：创建仪表板卡片、品牌图片、社交媒体素材。Pillow 不用 Photoshop 就能把数据变成视觉内容。 用 requests 调用 API：调用外部 API 进行数据增强、发送到 webhook、拉取营销活动统计数据。 JSON 操作：读取配置文件、转换数据结构、为其他工具生成结构化输出。 这四种模式覆盖了我使用的 90% 的 Python。如果你在高层理解每种模式做了什么，你就可以指挥 Claude 构建 GTM 自动化领域的任何东西。