需结合deepseek api与编程构建自动化脚本：一、调用api发请求；二、封装模板化函数；三、接入文件系统批量处理；四、嵌入定时任务；五、对接企微/钉钉推送结果。
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如果您希望利用DeepSeek模型实现办公场景中的自动化任务，例如自动生成报告、批量处理文档或智能回复邮件，则需要结合其API接口与编程语言构建脚本。以下是实现DeepSeek办公自动化编程的具体方法：
一、调用DeepSeek API构建基础请求脚本
通过官方提供的RESTful API，可向DeepSeek模型发送文本请求并接收结构化响应，适用于标准化文本生成类任务。需预先获取API密钥并配置认证头。
1、在DeepSeek开发者平台注册账号，进入API管理页面申请API Key并记录下Endpoint地址。
2、使用Python安装requests库：pip install requests。
3、编写Python脚本，设置headers包含Authorization: Bearer YOUR_API_KEY，body中传入model名称与messages数组。
4、发送POST请求至Endpoint，用json.loads()解析返回的choices[0].message.content字段提取结果。
二、封装函数实现模板化办公指令
将高频办公指令（如会议纪要摘要、周报生成、邮件润色）抽象为带参数的函数，提升复用性与可维护性，避免重复构造请求体。
1、定义函数def generate_meeting_summary(text: str) -> str:，内部固定system提示词为“你是一名高效行政助理，请用三点式提炼以下会议内容要点”。
2、在函数中将输入text作为user角色消息拼入messages列表，确保每次调用都携带相同system角色设定。
3、调用该函数时仅需传入原始会议记录字符串，返回即为格式统一的摘要文本。
4、对其他场景（如日报生成、合同条款核验）依同样逻辑创建独立函数，各自维护专属system提示词。
三、接入本地文件系统实现批量处理
通过读取本地目录下的Word、TXT或CSV文件，批量提交至DeepSeek模型处理，并将结果按原文件名规则保存至指定输出路径，消除人工逐个粘贴操作。
1、使用python-docx库读取.docx文件正文，或用open()函数读取.txt文件内容。
2、遍历目标文件夹内所有待处理文件，对每个文件内容调用已封装的API函数。
3、将返回结果写入同名的新文件，例如input_v1.docx → output_v1_summary.txt。
4、在脚本开头设置input_dir = "./raw_reports/"与output_dir = "./processed/"，便于跨环境迁移。
四、嵌入定时任务触发周期性自动化
借助操作系统级定时机制，在预设时间自动运行脚本，实现无人值守的日报生成、数据汇总等固定节奏任务。
1、在Linux系统中使用crontab -e添加条目：0 9 * * 1-5 /usr/bin/python3 /path/to/daily_report.py，表示工作日早9点执行。
2、在Windows系统中通过任务计划程序新建基本任务，操作设置为“启动程序”，程序路径填写python.exe，参数填写脚本绝对路径。
3、确保脚本内所有文件路径均使用绝对路径，避免因执行上下文不同导致IO错误。
4、在脚本末尾添加日志写入逻辑，将每次运行时间与输出行数追加至./logs/automation.log以便追溯。
五、对接企业微信/钉钉机器人实现结果推送
将模型生成内容直接推送到团队协作平台，替代手动复制粘贴，缩短信息触达链路，强化自动化闭环。
1、在企业微信管理后台创建群机器人，获取Webhook URL，注意URL中包含secret参数需保留。
2、使用requests.post发送JSON格式消息体，text.content字段填入DeepSeek返回的文本结果。
3、设置消息头部Content-Type为application/json，确保服务端正确解析。
4、在推送前对结果做长度截断处理，若超过企业微信单条消息限制（2000字符），则分段发送并添加序号标识。
