一、为什么'复制即翻车'
过去一年，AI 助手在代码、公式、表格生成上进步飞快，但'最后一公里'——把聊天窗口里的表格无损搬到 Excel/WPS——依旧让人抓狂：
- 直接 Ctrl+C，边框丢失、列错位，LaTeX 数学符号码变成纯文本；
- 手机端长按选择，容易多选或少选行列，粘贴到飞书后还要手动合并单元格；
- 一旦回答里出现多表＋公式＋Mermaid 小图，手动调格式的时间比写 Prompt 还长。
本质原因是：AI 输出的是 Markdown 表格源码，而 Excel/WPS 需要 Office Open XML 或二进制 BIFF 结构，二者字段映射、样式描述、公式语法完全不同。
二、路径 1：原生 Markdown 复制法——零依赖、最快上手
适用场景：临时查看、列数 < 8、无合并单元格、无公式。
步骤：
- 在 AI 助手回答底部点'复制'图标，拿到完整 Markdown 源码；
- PC 端打开 WPS → 新建空白文字文档 → 直接粘贴；WPS 会自动识别
|---|---|并渲染成表格； - 选中表格 → 右下角'拖拽'到 Excel，或在 WPS 文字里'表格工具 - 布局 - 转换为文本 - 再复制到 Excel'。
踩坑提示：
- 微信/QQ 中间转发会剥掉
|符号，千万别当跳板； - 手机端 WPS 需 ≥13.30 版本才支持 Markdown 识别；
- 合并单元格、跨行表格会被拆平，需要二次手工调整。
三、路径 2：浏览器插件渲染法——'看不见'的自动化
适用场景：经常把 AI 对话当'数据源'的科研、产品、运营同学。
代表工具：专用浏览器插件（Edge/Chrome 商店可直接装）。
技术原理：
- 内容脚本注入 AI 页面，监听 DOM 变化；
- 用正则
/(?:\|.*\|(?:\r?\n)){2,}/捕获 Markdown 表格； - 调用 SheetJS 将 AST 写成
.xlsxBlob，同步完成列宽自适应、多表分 Sheet、LaTeX→Office MathML 转换； - 一键下载，整个过程在本地完成，数据不上云。
实测数据：
- 30 行 ×10 列含公式表格，复制粘贴平均 110 秒，插件 1.8 秒；
- 公式转换准确率 98.7%（剩余 1.3% 为不支持的 AMS 宏）。
使用技巧：
- 插件图标变绿表示检测到表格，悬停可预览；
- 若回答里同时有'需求表''排期表'，勾'多表分 Sheet'可自动拆分；
- 支持导出
.png长图，方便钉钉飞书群直接预览。
四、路径 3：Python API 批处理——开发者的'一劳永逸'
适用场景：
- 日报/月报模板固定，需要每天把 AI 新数据灌入 Excel；
- 内部知识库批量归档，一次性处理几百段对话。
核心代码示例：
import re
import pandas as pd
import requests
API_KEY = 'sk-xxxxx'
prompt = '请输出昨日运营数据表格，列：日期、PV、UV、转化率'
resp = requests.post('https://api.deepseek.com/v1/chat/completions',
headers={'Authorization': f'Bearer '},
json={:,:[{:,: prompt}]})
md = resp.json()[][][][]
table = re.findall(, md)[]
df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(table), sep=, skipinitialspace=).dropna(axis=)
df.to_excel(, index=)
