先说清业务，再让 AI 开发
你提供大屏用途、展示指标、数据来源和视觉风格。PY880 帮助整理为结构化开发提示词，交给能操作当前项目的 AI 编程工具继续开发。
业务需求 → 结构化提示词 → AI生成 → Python真实数据 → HTML + JS → 桌面应用
第一步：准备业务需求
先确定使用场景，例如销售经营、生产进度或库存分析。写清楚要回答的问题：哪些产品销售较好？哪些订单需要跟进？当前库存是否足够？
第二步：整理结构化提示词
在“AI协作 → 制作数据大屏…”填写用途、指标、数据来源、配色风格、交互方式、刷新需求和目标分辨率。检查整理后的提示词，再交给 AI。
第三步：在当前项目生成大屏
AI 根据提示词使用 HTML + JS 制作大屏页面与动态图表，并接入当前 Python 项目。先用演示数据验证布局、图表和交互。
第四步：Python 接入真实数据
由 Python 读取 Excel、CSV、数据库或业务接口，整理为图表需要的数据。核对字段、时间范围、单位和汇总规则后，再替换演示数据。不同来源需要相应的连接和读取代码。
第五步：将 HTML + JS 大屏融入桌面应用
HTML + JS 展示大屏与交互效果，Python 提供并更新数据。需要时，可开发图表点击、筛选等操作与 Python 业务逻辑的双向联动。大屏可以作为子窗体中的业务页面，与其他功能组合。
第六步：检查与交付
检查数据口径、刷新结果、空数据、错误提示和目标屏幕显示。通过运行验证后，再进行 EXE 或安装包交付。按项目提示准备所需运行环境。