1. 摘要
通过 TRAE SOLO 编写 Python 脚本，实现送货单图片的自动化批量重命名，将原本手动操作 1~2 小时的工作量缩短至 10 分钟，命名格式统一规范，大幅提升文件管理效率和查询便捷性。
2. 背景
我是一名物流行业的从业人员，日常需要处理大量送货单图片。每张送货单需要按照"日期-车号"的格式重命名，以便后续客户查询、公司对账和税务审查。之前手动重命名，平均每天处理 50 张图片需要 1~2 小时左右，效率低下且容易出错。
3. 实践过程
任务迭代完成
将最终目标“批量自动化重命名文件夹中图片”分解为原子任务，并逐步迭代到最终功能：
-
和trae讨论项目实现使用的技术，最终确定使用paddle进行OCR识别
-
单张图片的识别+重命名
-
单个文件夹中图片的批量重命名
-
多个文件夹的配置功能，多个客户的送货模式不同，实现不同客户使用不同配置
-
实现图形操作界面功能
经验
按照自己的实现目标，将最终任务分解为原子任务，然后一步步增加功能，其中注意变量一致性、功能的抽象和结构化。
4. 成果展示
5. 效果与总结
提效对比
通过代码工具，将需要手动处理的问题可以实现90%的自动识别和重命名，极大的缓解了手动处理图片重命名时的空无感觉，将需要1~2小时的手动过程减少到5分钟左右。
SOLO 在流程中的作用
-
需求分析：快速理解业务需求，转化为技术实现方案
-
代码生成：根据需求自动生成高质量代码
-
错误排查：提供调试建议，快速定位问题
-
优化建议：给出代码优化方案，提升脚本稳定性
可复用方法
-
配置化：将命名规则、文件路径等参数配置化，支持不同场景
-
GUI 封装：添加图形界面，方便非技术人员使用
-
OCR 集成：后续可集成 OCR 识别，自动提取送货单信息命名
-
批量处理：支持多文件夹批量处理，提升处理规模
心得体会
通过这次实践，深刻体会到 AI 工具在重复性工作中的巨大价值。。