codebuddy可零代码完成时间序列预测：上传规范csv文件（首行为英文列名、时间列为日期/数字、目标列为连续数值），登录后选择时间列和目标列，设置预测步数，自动或手动选模型，3分钟内生成预测结果及可视化图表并支持下载。
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用CodeBuddy完成时间序列预测，不需要写一行Python代码，也不用配置环境，只要上传CSV文件、选中时间列和目标列，3分钟内就能跑出预测结果并下载可视化图表。
准备符合要求的CSV数据文件
确保你的数据是标准的表格格式：第一行必须是列名，时间列必须为日期或数字类型（如2023-01-01、2023.01、1、2、3…），目标列必须是连续数值（不能是文本或空值）。
用Excel或记事本检查——如果时间列显示为“####”或包含中文“年/月/日”，说明格式异常，需先在Excel里右键→设置单元格格式→日期或常规→再另存为CSV（UTF-8）。
导出时务必勾选“逗号分隔”，不要选“制表符”或“Unicode文本”，否则CodeBuddy无法识别字段边界。
登录并上传数据
打开 codebuddy.ai → 点击右上角【Sign In】→ 用GitHub账号一键登录（不支持邮箱注册）。
首页点击【Start New Project】→ 在弹出窗口中拖入已准备好的CSV文件，或点击区域手动选择。
【上传后必须等待进度条完全走完并显示“Ready”才可进入下一步，中途刷新页面会导致上传中断且无法恢复】
CodeBuddy Code CLI 的安装、配置与使用指南。CodeBuddy Code 是腾讯推出的 AI 驱动 CLI 编程助手，支持自然语言驱动开发。 - 必备触发词：CodeBuddy, codebuddy, AI CLI, Tencent AI coding, @tencent-ai/codebuddy-code, terminal AI assistant - 适用场景：安装 CodeBuddy CLI、配置 CodeBuddy、使用 CodeBuddy 命令、排查 CodeBuddy 问题
配置预测任务参数
第一步：在列选择区，从下拉菜单中指定时间列（Timestamp）和目标列（Target）；若列表为空，请返回检查CSV是否含英文列名且无空格/特殊符号。
第二步：滚动到下方【Forecast Settings】区域，设置预测步数（Horizon）——填数字即可，例如想预测未来7天就填7，填0会报错。
方法一：默认使用AutoML自动选择模型（Prophet + N-BEATS融合），适合大多数业务场景；
方法二：点击【Advanced】展开后，手动切换为“Naive”（仅复制最后一期值）、“ARIMA”（需平稳序列）或“RNN”（支持长周期但训练慢）。
注意：选“RNN”时，系统会自动启用GPU加速，但免费账户单次最多预测30步，超限将截断输出。
运行预测并下载结果
确认参数无误后，点击绿色【Run Forecast】按钮。
等待界面出现三块面板：左侧原始数据折线图、中间预测区间带图、右侧误差指标表格（MAE/RMSE/MAPED）。
点击右上角【Export Results】→ 选择“CSV + PNG” → 自动生成压缩包 → 点击下载。
