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【开头：场景代入】

上周，一个朋友跟我吐槽：“用AI写代码，Token烧得太快了，一个月大几百。”

我问他：“你试过GLM-4.7-Flash吗？智谱新出的，完全免费。”

他一脸不信：“免费？不会是那种免费版弱到不能用的吧？”

我说：“30B参数，编码能力SOTA水平，200K上下文，你说能不能用？”

今天，我就来实测这款完全免费的AI模型——智谱GLM-4.7-Flash。

截图1：智谱AI开放平台GLM-4.7-Flash页面图

【痛点】：每天要处理大量Excel数据，手动操作太慢。

【测试指令】：

用Python写一个脚本，功能是：读取一个文件夹下的所有Excel文件，合并成一个新的Excel文件，每个原始文件单独一个sheet，sheet名为原文件名。要求处理中文文件名不乱码。

截图1：实测代码生成写一个Excel数据处理脚本界面图1

截图2：实测代码生成写一个Excel数据处理脚本界面图2

截图3：实测代码生成写一个Excel数据处理脚本界面图3

截图4：实测代码生成写一个Excel数据处理脚本界面图4

截图5：实测代码生成写一个Excel数据处理脚本界面图5

import os

import pandas as pd

def merge_excel_files(folder_path, output_file):

”“”

读取文件夹下所有Excel文件，合并为一个新Excel文件。

每个原文件对应新文件中的一个Sheet，Sheet名为原文件名。

”“”

# 检查文件夹是否存在

if not os.path.exists(folder_path):

print(f”错误：文件夹 ‘{folder_path}’ 不存在！”)

return

# 获取文件夹下所有的 .xls 和 .xlsx 文件

files = [f for f in os.listdir(folder_path)

if f.endswith((‘.xls’, ‘.xlsx’)) and not f.startswith(‘~$’)]

if not files:

print(f”在文件夹 ‘{folder_path}’ 中未找到 Excel 文件。”)

return

# 使用 ExcelWriter 准备写入，engine=‘openpyxl’ 确保支持 .xlsx 和中文

print(f”正在合并 {len(files)} 个文件到 {output_file} …“)

try:

with pd.ExcelWriter(output_file, engine=‘openpyxl’) as writer:

for file in files:

file_path = os.path.join(folder_path, file)

try:

# 读取 Excel 文件

# 如果原文件有多个Sheet，这里默认只读取第一个 Sheet

df = pd.read_excel(file_path)

# 获取原始文件名（不含扩展名）作为 Sheet 名称

sheet_name = os.path.splitext(file)[0]

# — 处理 Sheet 名称合法性和长度限制 —

# Excel 规定：Sheet名不能包含 \ / ? * [ ] : 且最大长度31个字符

invalid_chars = [’\’, ‘/’, ‘?’, ‘*’, ‘[’, ‘]’, ‘:’]

for char in invalid_chars:

sheet_name = sheetname.replace(char, ‘’)

# 截断前31个字符（避免因为文件名过长报错）

sheet_name = sheet_name[:31]

# 将数据写入新文件的 Sheet 中

# index=False 表示不写入 DataFrame 的索引列

df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

print(f” [OK] 已处理: {file} -> Sheet: {sheet_name}“)

except Exception as e:

print(f” [失败] 跳过文件: {file} (原因: {e})“)

print(f”\n合并成功！新文件已保存为: {os.path.abspath(output_file)}“)

except Exception as e:

print(f”\n合并过程中发生严重错误: {e}“)

if name == “main”:

# ================= 配置区域 =================

# 1. 设置包含Excel文件的文件夹路径 (可以是相对路径或绝对路径)

# 例如: “C:\Users\Name\Documents\Excel数据” 或 “./data”

input_folder = “./excel_files”

# 2. 设置合并后的输出文件名

output_filename = “合并结果.xlsx”

# ===========================================

merge_excel_files(input_folder, output_filename)

print(f”成功合并{len(excel_files)}个文件”)

使用说明：

1.在脚本所在目录下创建一个名为 excel_files 的文件夹（或者修改代码中的 input_folder 为你的实际文件夹路径）。

2.将你需要合并的 Excel 文件放入该文件夹。

3.运行脚本：python merge_excel.py。

4.运行完成后，你会看到生成的 合并结果.xlsx 文件。打开它，你会发现每个原文件都变成了其中的一个 Sheet，且名字即为原文件名。

……等等吧！

【打工人怎么用】：直接复制代码，改一下路径就能用。GLM-4.7-Flash在编码能力上达到30B级SOTA水平。

【痛点】：几十页的会议对话记录，手动整理成结构化纪要太慢。

【测试指令】：

请将以下会议对话整理成结构化会议纪要，包括：议题、结论、待办事项（含负责人和截止时间）。

对话记录：
产品经理：V3.0版本6月1日要上线，开发进度怎么样？
开发：后端接口还有3个没调通，预计下周三完成。
产品经理：那测试时间压缩到只有一周，够吗？
测试：如果下周三才提测，核心功能可以测完，边缘用例可能来不及。
产品经理：调整一下，后端下周一之前全部给到测试，周二周三测试核心流程，周四周五边缘用例。有问题吗？
开发：可以。
测试：收到。

截图6：实测整理会议记录并生成待办界面图

会议纪要

议题：V3.0版本上线进度对齐及测试计划调整

结论：

1.确认V3.0版本目标上线时间为6月1日。

2.为确保测试质量，调整开发提测时间：由原定的“下周三”提前至“下周一”。

3.明确测试阶段安排：下周二至周三优先保障核心流程测试，下周四至周五覆盖边缘用例。

待办事项：

完成剩余3个后端接口调通，并交付测试（负责人：开发，截止下周一）

完成核心流程测试（负责人：测试，下周三）

完成边缘用例测试（负责人：测试，下周五）

【打工人怎么用】：直接粘贴对话记录，AI自动整理成结构化纪要。GLM-4.7-Flash在长程任务规划上表现出色。

【痛点】：想用AI但怕花钱，免费版又担心不够用。

【GLM-4.7-Flash优势】：阿里云百炼新用户开通即送超7000万Tokens免费额度-10，可以免费调用GLM-4.7-Flash等70+款大模型。

免费额度	说明
总量	超7000万Tokens
有效期	90天
可做哪些事	约2.3万篇2000字文章 / 约4.7万次对话 / 约933份100页PDF-10
适用模型	GLM-4.7-Flash、通义千问等70+款

领取方式：

1. 注册阿里云账号
2. 访问阿里云百炼官网（bailian.console.aliyun.com）
3. 一键开通，自动获赠免费额度

截图7：阿里云百炼控制台Token免费额度页面截图

【打工人怎么用】：零成本体验70+款大模型，GLM-4.7-Flash完全免费调用，再也不用担心Token烧钱。

能力	说明
参数规模	30B级SOTA模型 -3
编码能力	强化编码能力，达SOTA水平 -3
任务规划	长程任务规划、工具协同能力强 -3
上下文	200K上下文窗口 -3
最大输出	128K Tokens -3
费用	完全免费调用 -3

一句话总结：智谱GLM-4.7-Flash，30B参数完全免费，编程和任务规划能力拉满，打工人必备。

如果觉得有用，可以收藏这篇。评论区打“智谱”，我把API接入的详细教程发你。

1. 本文所有测试基于GLM-4.7-Flash模型
2. 测试时间为 2026年4月21日
3. 模型完全免费调用，需在阿里云百炼领取额度
4. 截图均为实测获取