一、案例定位

原書的 12/sentiment.py 使用 xlwings 逐列讀取 travels.xlsm 的 Review (EN)，呼叫 OpenAI model 判定 positive／negative／mixed，並把結果寫到 H 欄。

二、學習目標

• 使用 xw.Book.caller() 連到 Excel。
• 逐列讀取 G 欄直到空白。
• 對每則 review 呼叫 model。
• 將單字 label 寫入 H 欄。
• 比較 command line 與 Excel macro 兩種執行方式。

三、案例情境

main() 選第一張 worksheet，先設定 H1 = "Sentiment"，從 row 2 開始迴圈讀 G 欄。

四、開始資料

五、Excel／R／AI 分析方法

Prompt 明確要求：Classify the sentiment of this travel review as 'positive', 'negative', or 'mixed'. Return only the single word label. Python 以 client.responses.create(...) 呼叫 model，strip() 後寫入 H{row}。

可從 command line 執行 python sentiment.py；也可用 VBA：Application.Run "xlwings.RunPython", "import sentiment; sentiment.main()" 從 Excel 觸發。

六、計算結果

Figure 12-10 顯示 workbook 多出 Sentiment 欄。A 檔正文沒有逐筆列出 10 個 sentiment labels，因此本頁不補造。

七、結果分析與管理解讀

逐列 API call 容易理解，但會有 latency／cost，而且分類輸出仍需 sample validation。若 review 中途有空白，原書 if review is None: break 會直接停止迴圈，因此資料完整性也會影響處理範圍。

八、AI 提問詞