一周两个 AI 小工具:工时表自动化 + E-ink Dashboard

📍 真实案例 4/5 · 上一篇:← 自建 Web Chat 三天上线

两个具体痛点,两个真实工具

每周日晚上 11 点,洁柔的电脑前都会出现同一个画面——Geek Squad 的双周工时表没填,周一 9 点要交。

她对着 HR 那份 PDF 一栏一栏抄日期、班次、签退时间,40 多行手动填。每两周一次,每次 30 分钟,一年烧掉 13 小时。

另一边,客厅墙上挂着一块没用上的 10.85 寸黑白电子墨水屏——她两年前买的,本来想做家庭看板,搁置吃灰。

这两个痛点,用 Claude Code 一周内全部解决:

• 工具 1:工时表助手 —— 一晚上写完,从此填工时只需要拖一下 PDF。
• 工具 2:E-ink Dashboard —— 一周打磨,墙上的屏每分钟刷新天气、股票、新闻、Claude 用量。

读完这一篇你会知道:普通人一周做一个能用的 AI 小工具,完整路径长什么样。

工具 1:工时表助手(一晚上)

痛点

Geek Squad 每两周下发一份 PDF 排班表,包含 14 天每天的:

• 日期
• 班次时间(start / end)
• 实际签到 / 签退
• 备注

洁柔需要重新整理成 Geek Squad HR 那份「双周工时表 docx 模板」——格式严格(字段位置 + 字号 + 边距),填错了 HR 打回。

每两周手填 30 分钟,纯体力活,没增长。

我们做的(2026-05-14 一晚上)

目标:她拖一下 PDF 进来,我吐一份已经填好的 docx 出去。

技术栈:

• Flask(Python)—— 一个最简单的 web 后端
• python-docx —— 读模板填字段
• pdfplumber —— 解析原 PDF

代码量:~400 行 Python,3 个文件:

• server.py —— Flask 路由,处理上传 + 触发生成
• parser.py —— PDF 解析,把 14 天班次抽成 dict 列表
• generator.py —— 填进 biweekly_template.docx,输出新文件

Claude Code 在每一步做了什么

• 挑技术栈:Claude 推荐 Flask + python-docx——说”这种一次性内部工具,Flask 比 FastAPI 启动快,python-docx 比 docxtpl 学习成本低”。直接采纳。

• 写 PDF 解析器(parser.py):我把样本 PDF 截图给它看,让它先告诉我每天的数据怎么定位——它发现 PDF 是规则表格,直接 pdfplumber.extract_tables() 拿到二维数组,比正则匹配稳。

• 写 docx 模板填充(generator.py):最磨人的一步——python-docx 对模板里「合并单元格」「带格式的段落」处理特别坑。Claude 试错 4 次,每次把它的尝试跑一遍 + 反馈样式差在哪,最后用「先 clear 所有 runs 再 add_run」的方法搞定。

• 前端 drag-drop:public/index.html 30 行原生 JS——拖文件进去 → 上传 → 拿 docx 下载链接。不用任何框架。

结果

双周一次的 30 分钟手活 → 30 秒。

• 一晚上(实际 4 小时)写完
• 端口 3086,扔进 NAS 一直跑着
• 至今用了 12 次,节省 6 小时

最妙的是——这种工具完全个人化,没有现成 SaaS 能替代(每家公司的工时表格式都不一样),只能自己 1 小时写一个。AI 工具让这种「内部专用小工具」从值得到不值得做,变成顺手就做。

工具 2:E-ink Dashboard(一周)

痛点

客厅墙上挂着块10.85 寸黑白 e-ink 屏(配套 TRMNL 协议)。洁柔本来想用官方服务,但:

• 官方画面不能自定义——只能从他们的模板挑
• 没法显示中文新闻 / Claude Code 用量——这是她最关心的
• 股票数据要付费才能加

屏在墙上挂了半年没接电源——典型「买回来吃灰」剧本。

我们做的(2026-05-15 ~ 2026-05-21,一周)

目标:写一个自建后端,把屏接管过来——4 列布局,数据全部从免费 API 拿,Claude 用量从 OAuth 拉。

技术栈:

• Node.js + Express(后端)
• @napi-rs/canvas + sharp(服务端渲染 → 1bpp bitmap)
• TRMNL BYOS 协议(让墨水屏认这台 server 是它的”家”)
• Gemini API(新闻英文摘要 + 中文翻译 + 77 张动漫背景生成)
• node-cron(定时刷新 / 后台跑)

4 列布局

每一列承载一类信息——老婆早晨经过看一眼就够:

列	内容	数据源
1️⃣ 时钟 + 天气	DSEG7 数字时钟、中文日期、本地实时温湿度 / 风、CPU/RAM/uptime	Open-Meteo(免费)+ 系统命令
2️⃣ Claude Code	5 小时配额条 + 7 天配额条、tmux 活跃 session 数、心愿清单	Claude OAuth 接口
3️⃣ 股票	6 个标 NVDA / AMD / NASDAQ / S&P500 / TSLA / MSFT,涨跌色块标识	Yahoo Finance(免费)
4️⃣ 新闻	Google News 前 5 条,Gemini 自动摘要 + 翻译成中文	Google News RSS + Gemini AI

副屏:ESP32 彩色 TFT(480x266 RGB565)

主屏黑白,副屏装在桌面上当伴侣——3 个 tab 切换(Weather / Stocks / News),中文英文双语,点击新闻标题展开 AI 完整摘要。

最特别的是背景——77 张 Gemini 生成的动漫风背景图,按天气 / 时段轮播,每分钟换一张。从「电子伴侣」秒变「会变美的小屏」。

Claude Code 在每一步做了什么

Day 1:架构设计 → Claude 建议「server-side 渲染 1bpp bitmap 而不是让 ESP32 自己画」,因为 ESP32 算力不够画复杂中文 + 字体。架构方向定了,后面才顺。

Day 2-3:Canvas 绘图 → 4 列布局每一列都要手抠像素位置(屏是 1360x480)。Claude 一边写一边让我跑 preview.html 看渲染,像素级反馈调整 20+ 次。

Day 4:数据接入 → Open-Meteo / Yahoo Finance / Google News 三家 API 一上午全接通。Claude 给的「aggressive caching 策略」(天气 10 分钟、股票 1 分钟、新闻 30 分钟、bitmap 60s)直接降 80% API 调用。

Day 5:Gemini 新闻摘要 + 翻译 → 一个 prompt 同时干两件事:「先用英文给我 3 句话摘要,再翻译成简体中文(GB2312 安全字符)」。双语切换零成本。

Day 6:背景图生成 → gen-backgrounds.js 跑 Gemini 图像 API 一次性生成 77 张动漫背景(7 个天气类 × 11 张)。Claude 写了 prompt 模板让风格统一。

Day 7:TRMNL BYOS 协议接管 → 实现 /api/setup + /api/display 让设备认我们的 server。一次刷机,从此 e-ink 屏归我们管。

结果

每天经过客厅就能扫一眼:

• 今天几点 + 天气(出门要不要带伞)
• Claude 用量(还能用多久,要不要省着点)
• 持仓涨跌(不用打开 app)
• 5 条头条新闻摘要(中文,1 秒读完)

ESP32 副屏放在工作桌——抬头看 30 秒,信息密度跟手机一样高,但不用解锁手机(避免摸到手机就刷 5 分钟的诱惑)。

一周一个工具的真实节奏

两个项目放一起,一周节奏长这样:

| 周一晚 | 工时表助手 v1 - 4 小时写完上线 | | 周二 | 享受工时表的省力,顺便规划下个工具 | | 周三 | E-ink Dashboard 起步——挑技术栈、装依赖 | | 周四 | E-ink Canvas 渲染 4 列骨架 | | 周五 | E-ink 三个数据源接通 | | 周六 | E-ink Gemini 新闻 + 背景图 | | 周日 | E-ink TRMNL 协议接管 + 上墙 |

两个工具,一周时间,实际编码时间 < 20 小时。老婆每天每天的麻烦少一点。

这种节奏的 3 个先决条件

1. Claude Code 平均干 80% 的代码——你做产品判断 + push 节奏 + 反馈打磨,代码细节它写。

2. 痛点要小而真——工时表 30 分钟、墙上屏吃灰——都是日常摸到的具体麻烦,不是「我想做一个全功能 ERP」。

3. 接受 90% 完成——工时表助手没做用户登录、没做错误页;E-ink Dashboard 没做 mobile responsive。「只对自己一个人能用」,省掉 50% 的工作量。

3 个新手最容易踩的坑

❌ 坑 1:把”个人小工具”做成”商业产品”

“我做个工时表助手吧,顺便加多用户注册 / 付款 / 权限管理…”

踩坑:你变成在写一个 SaaS,3 周完不成。个人小工具的核心价值是「快上线」——做着做着变 SaaS 就停滞了。

修正:严格”只我一个人用”,把所有「让别人能用」的功能砍掉——验证、注册、付款、多语言、移动端… 全部 No。

❌ 坑 2:技术栈追新

“Next.js 15 刚出我试试” / “我用 Rust 重写一下”

踩坑:新技术学习成本远远超过工具节省的时间——你做的是「省一周时间的工具」,但学新框架就花了一个月。

修正:用你已经熟的栈。Python 熟就 Flask,Node 熟就 Express,别为了一个 4 小时的工具学一周框架。

❌ 坑 3:不上墙(没真用)

“我做完了,放着挺好看的。”

踩坑:你做完 1 周后忘记打开——所有「省时间」的承诺都没兑现。

修正:强制把工具放到日常路径上。工时表助手就在浏览器收藏夹首位,E-ink Dashboard 就在客厅必经之路。摩擦成本是 0,使用率才是 100%。

这套你能怎么开始

第 1 步:列你自己的痛点清单

今天就动手,列 5 个你每周至少做 1 次的麻烦事:

• 每月对账整理发票
• 每周写工作总结
• 每天看几个数据源(股票 / 项目 ETA / 健身数据)
• 每月整理子女的照片 + 备份
• 每周排家庭周菜单
• …

每个至少 30 分钟手活的,都是 AI 工具的候选。

第 2 步:挑最小的痛点先做

别从最大的开始——挑「30 分钟手活、目标清晰、不需要外部账户」的最小痛点先做。第一个项目跑通,你才会信「这事真的快」。

第 3 步:跟 Claude Code 说人话

完整你的需求 → 让 Claude 推荐技术栈 → 接受它的推荐(它比你考虑更全) → 跑通最小版本 → 迭代。全程不用自己写代码,只做产品判断。

第 4 步:上墙 / 进路径

做完后强制塞进日常路径——浏览器收藏首位、桌面快捷方式、墙上看板、手机主屏。摩擦小,使用频率自然高。

一周一个的复利

最后一个反直觉的事——「一周一个工具」如果坚持一年,会发生什么?

• 52 周 × 1 工具 = 52 个个性化小工具
• 每个工具至少省 1 小时 / 周 = 每周省 52 小时(等于多了 1 天)
• 你的工作流变成完全为你自己定制

这才是 AI 时代真正改变普通人生活的方式——不是某个 SaaS 替你做所有事,是你做 52 个只为自己服务的小工具。

普通人最被低估的时代红利——「定制为我」从昂贵奢侈品,变成日常消费品。

05 区完结撒花

恭喜你看完了「真实案例」5 篇里的 4 篇。现在你应该清楚:

• ✅ AI 不只是聊天工具,是配人格的伙伴 → 我家有一窝 Claude bot
• ✅ 一个 30 字需求3 天能上线网页应用 → 自建 Web Chat 三天上线
• ✅ niuxue.org 是怎么搭起来的(8 小时全栈+真实踩坑) → 本站自身案例
• ✅ 一周做一个工具是新常态 → 你正在看的这一篇
• ✅ 痛点 + 目标用户 + 反直觉设计 → MoldPage

这 5 篇的核心信息:AI 工具不会替你思考,但会替你做”已知怎么做但费时间”的事。

剩下的——只看你愿不愿意动手。

下一步

→ MoldPage:把”找工作的痛”做成产品的两周 —— 05 区最后一篇

然后:03 区跟 04 区即将开放

接下来 niuxue.org 还会陆续上线:

• 03 区:给我的项目用——VS Code 插件、桌面 App、Hooks、MCP、Subagents、Worktrees(进阶 / 程序员玩法)
• 04 区:进阶玩法——Routines、Remote Control、Channels、Agent Teams、Auto Mode(老手专属)

想第一时间收到,可以收藏 niuxue.org 主页。

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你的「第一个个人小工具」是什么?上线之后把链接发邮箱 [email protected],我们会精选放进「一周一工具」社区案例集。