文心快码企业版需启用多轮上下文，按四步迭代生成可运行python脚本：明确任务与字段→指定输出格式→根据报错修复列名→追加功能并保持完整性。
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你需要在文心快码企业版中连续对话、逐步明确需求，最终让AI直接输出可运行的Python数据处理脚本，而不是零散代码片段或伪代码。
确认接入企业版并启用多轮上下文
登录文心快码企业版控制台，在「项目设置」→「AI能力」中勾选「启用多轮对话记忆」。这一步不开启，后续每轮提问都会丢失前序上下文，AI无法理解你正在迭代一个完整脚本。
进入「代码生成」工作区后，右上角状态栏必须显示【多轮上下文：已激活】，否则所有交互将被当作独立请求处理。
第一轮：明确任务边界与输入结构
直接发送一条带具体约束的自然语言指令，例如：“我要清洗一份销售订单CSV，字段含order_id、product_name、amount、date、status；需过滤status为‘cancelled’的行，把date转为datetime类型，amount转为float并四舍五入到小数点后两位。”
不要写“帮我写个脚本”，也不要说“用pandas”，这些词AI会默认补全，但关键字段名、过滤条件、精度要求必须一次性说清——漏掉任意一项，后续补救时AI可能重写整段逻辑而非增量修改。
第二轮：指定输出格式与执行环境
紧接上一轮回复，在同一对话窗口发送：“请输出完整可执行的Python脚本，首行注明# -*- coding: utf-8 -*-，导入pandas和numpy，读取文件路径设为input_file = 'data.csv'，清洗后保存为cleaned_data.csv，不加任何解释性文字。”
这一步强制AI放弃Markdown说明、函数封装或注释块，直接交付生产就绪代码。若跳过此步，AI大概率返回带中文注释的片段式代码，无法直接运行。
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第三轮：验证并修复运行时问题
复制AI生成的脚本，在本地Python环境执行，遇到报错（如KeyError: 'date'）后，把完整错误信息+出错行粘贴进对话框，例如：“报错：KeyError: 'date'，第12行 df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])”。
AI会定位到原始CSV实际列名为'DATE'（全大写），自动修正为df['DATE']并同步更新后续所有引用——它依赖你提供的真实报错堆栈，而不是靠猜。
如果错误是因缺失库导致（如ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'），文心快码企业版不会帮你装包，它只改代码。你得自己pip install pandas numpy后再试。
第四轮：追加功能并保持脚本完整性
现在说：“在现有脚本末尾增加一行：统计各product_name的订单数量，结果存入summary.csv。”
AI不会新建一个脚本，而是精准插入三行代码：先加import os，再计算groupby，最后df_summary.to_csv('summary.csv', index=False)。它复用前面所有变量名和路径定义，确保变量作用域连贯、文件路径一致、无重复导入。
此时整个脚本已包含数据加载→清洗→保存→聚合→导出全流程，且所有路径、列名、类型转换全部对齐你最初描述的真实业务场景。
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