用 Cursor 写个批量重命名脚本，我以为 1 分钟搞定，结果踩了 2 个大坑
用 Cursor 写个批量重命名脚本，我以为 1 分钟搞定，结果踩了 2 个大坑
作为一名经常要处理大量素材的创作者，上周我经历了一个极其崩溃的瞬间：
为了准备一个新项目的视频，我从各个渠道下载了近百个素材。打开文件夹的那一刻，我眼前一黑——文件名全是类似 wx_camera_16987234.mp4、IMG_8848_final_v2.jpg、1a2b3c4d.png 这样的乱码。
按照以往的习惯，我可能会叹口气，然后一边听播客一边手动 F2 重命名，大概要耗费半个小时。
但在这个 AI 时代，手动改文件名简直是对生产力的侮辱。既然电脑里装着当下最火的 AI 编程神器 Cursor，为什么不让它帮我写个自动化脚本呢？
我以为这会是一个“1分钟搞定，准点下班”的爽文故事，但没想到，在这个过程中我结结实实地踩了两个大坑。
今天这篇文章，我就来为你复盘这次真实的 AI 编程实战。无论你是完全不懂代码的小白，还是有一定基础的进阶玩家，看完这篇，你都能掌握用 AI 零基础写自动化脚本的“正确姿势”。
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一、一句大白话，1分钟生成可用脚本
对于没有任何编程基础的人来说，Cursor 最大的魅力在于：你只需要会说人话。
我打开 Cursor，新建了一个名为 rename.py 的文件，按下 Ctrl+K（或者 Cmd+K），直接输入了我的第一版 Prompt（提示词）：
初级 Prompt：
“帮我写个 Python 脚本，把当前文件夹里所有的图片和视频文件，按照‘项目名_日期_序号’的格式重新命名。项目名默认叫‘8848AI_Project’，序号从 01 开始。”
大约只过了 5 秒钟，Cursor 就刷刷刷地生成了一段几十行的 Python 代码。我点击了 Accept（接受），然后在终端里敲下 python rename.py，按下回车。
wx_camera_16987234.jpg
IMG_8848_final.mp4
download_image_001.png
8848AI_Project_20231025_01.jpg
8848AI_Project_20231025_02.mp4
8848AI_Project_20231025_03.png
那一刻，看着整齐的文件名，我感受到了前所未有的爽感。AI 编程的门槛，真的已经被踩碎在地上了。
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二、高潮反转：我以为我是极客，结果踩了 2 个大坑
就在我沾沾自喜，准备把这个脚本奉为圭臬时，现实很快给了我两记响亮的耳光。
坑1：没有“后悔药”（破坏性执行）
脚本跑完后，我盯着文件名看了一会儿，突然觉得：8848AI_Project 这个前缀太长了，我想改成简短的 8848_。
于是我准备再跑一次脚本。但尴尬的事情发生了：原文件名已经被彻底覆盖，脚本根本不知道哪些文件是刚才改过的，如果再跑一次，序号逻辑全乱了。
传统的重命名软件通常都有“撤销”功能，但我让 AI 写的这几十行代码，是一把没有保险的“快刀”。如果在一个包含重要系统文件的文件夹里误触了这个脚本，那将是一场灾难。
✅ 解法：引入“预览”与“撤销日志”我立刻回到 Cursor，要求它修改代码逻辑：
进阶 Prompt 补充：
“这个脚本太危险了。请做两点修改：
1. 增加 Dry Run（预览）模式：默认运行只打印修改前后的名字对比，不真正修改。只有加上 --execute 参数时才真正重命名。
2. 增加撤销功能：每次真正重命名时，在当前目录生成一个 undo_log.json 文件，记录旧名字和新名字的映射关系。并提供一个撤销指令来恢复原名。”
Cursor 马上领会了我的意思。它巧妙地利用 JSON 文件做了一个“后悔药”机制。
核心代码片段展示：# Cursor 生成的生成撤销日志逻辑
undo_mapping = {}
for old_name, new_name in rename_list:
os.rename(old_name, new_name)
undo_mapping[new_name] = old_name
将映射写入日志文件
with open('undo_log.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(undo_mapping, f, indent=4)
print("✅ 重命名完成！如需撤销，请运行 python rename.py --undo")
有了这个日志，我再也不怕手抖改错文件名了。
坑2：忽略了“边缘场景”（文件冲突与隐藏文件）
过了几天，我把这个脚本发给用 Mac 的同事用。没过两分钟，他发来一张满是红色报错的终端截图：
PermissionError: [Errno 1] Operation not permitted: '.DS_Store'
原来，Mac 系统会在文件夹里自动生成隐藏文件 .DS_Store。我最初的脚本非常粗暴，把所有文件都抓过来重命名，结果碰到了没有后缀名的隐藏文件，直接报错中断了。
不仅如此，如果有两个文件恰好生成了相同的新名字，脚本也会直接崩溃，并且会导致一半的文件改了名，另一半没改的尴尬局面。
✅ 解法：把报错信息直接喂给 AI这就是用 AI 写代码最爽的地方：你不需要去 StackOverflow 上搜报错信息，直接把报错截图或文本扔给 Cursor 就行了。
不过在这里，我强烈建议大家把 Cursor 右侧对话框的模型切换到 Claude Sonnet 4.6。作为目前的绝对主力模型，它在理解代码逻辑和修复 Bug 方面，是公认最强的。
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在让 Cursor 反复帮我修 Bug 的过程中，我发现免费版的 Fast 请求额度用得飞快。如果你像我一样是个重度用户，或者想在本地无缝调用顶级的 AI 模型，配置一个稳定、高性价比的 API 接口就非常必要了。
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依靠 Claude Sonnet 4.6 的强大逻辑，它迅速帮我加上了防御性代码：跳过以 . 开头的隐藏文件，并在重命名前检查目标文件名是否已存在。
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三、主编总结：用 AI 写代码的 3 个黄金法则
经过这次“跌宕起伏”的重命名脚本开发之旅，我总结出了用 AI 辅助编程的 3 条黄金法则，无论你是写 Python 还是做前端，都绝对适用：
1. 先跑通，再优化（Iterative Prompting）：
不要指望一个 Prompt 就能生成完美的、包含所有异常处理的几百行代码。先用最简单的大白话让 AI 写个 MVP（最小可行性产品），看到效果后，再一步步提要求加功能。
2. 永远记得“防御性编程”：
AI 是个极其听话的执行者，你让它删它就真删。凡是涉及到文件修改、数据删除的操作，一定要让 AI 加上 Dry Run（预览）和备份/日志逻辑。给自己留一颗后悔药。
3. 把 AI 当作结对编程的同事，而不是神：
AI 会犯错，会忽略边缘场景（比如 Mac 的 .DS_Store）。你需要用你的业务常识去引导它，遇到 Bug 不要慌，把报错信息直接扔给它，让“同事”自己修自己写的 Bug。
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写在最后
搞定了本地文件重命名，看着文件夹里整整齐齐的素材，我喝了口咖啡，突然冒出了一个更大胆的想法：
既然 Cursor 配合顶级模型连本地文件都能随便拿捏，那网上的海量数据呢？每天去各个网站手动下载行业报告、整理数据，是不是也太原始了？
下一篇文章，我将为你带来更硬核、更实用的实操教程： 《完全不懂爬虫，我用 Cursor 写了个脚本，每天自动把某网站的行业日报下载并转成 PDF》想知道进阶版的自动化怎么玩？关注 8848AI，我们下期见，继续用 AI 把繁琐的工作彻底自动化！
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