都說21世紀是生物（劃去，程序員）的世紀，毫無疑問，在通用型/可視化/用戶友好型語言出現之前，代碼將在中期未來成爲像英語一樣普及的語言。我們這些成年人已經錯過了編程從娃娃抓起的機會，相信許多初級律師在深夜裏手動重複一百遍複製粘貼或者在政府網站上點擊一百次下載鏈接並對文件名一一重命名的時候，都曾經問過自己：我是誰我在哪？法律服務就這？
我們會被機器淘汰嗎？不會。我們的工作會被機器取代嗎？一定程度上會。你可以想象在電腦普及和文件電子化之前，大家只能去文檔室手動翻閱文件收集證據。如今凌晨三點發郵件早已見怪不怪，但在幾十年前的傳真時代，律師們甚至還可以一邊睡覺一邊bill “waiting for fax.” 人類社會的技術加速讓更多律師把時間花在更實質的法律工作上，從而讓更多人有機會享受法律服務。但對律師自身而言，我們的工作時間反倒因爲技術壁壘減少而變長了。同樣我們更需要擔心的，不是會不會被淘汰，而是多年之後，拋去那些機械重複的工作，我們到底在律師生涯中學到了多少，又貢獻了多少？對於這些繁複的文件處理，許多過來人會美其名曰“培養初級律師基本功"，但Susskind說得很直白了：這不是別的，這就是壓榨。
設想一個場景：晚上11點，合夥人發郵件給你，讓你翻譯一份更新了的、2000個條目全被打亂了的證據清單。你算了一下，重新翻譯的話，按照每條10秒的速度，你需要20000秒，333.3分鐘，5.5個小時。你問自己：我今晚還睡覺嗎？這時遊戲界面上跳出四個選項：（A）當作沒看到，（B）用谷歌機翻，（C）熬夜到4點，（D）交給小朋友（若有）。除此之外呢？實際上界面底部還有個隱藏通道：根據原來的證據清單用excel製作一個簡易中英詞典，用terminal寫幾行代碼，然後自動匹配詞條，一鍵翻譯。我當時點擊了這個，所以那天晚上我交了一份合夥人挑不出毛病的清單，多睡了4小時。但你可能會問：terminal是什麼？我沒買過這個裝備啊。
像這樣的問題我在一二年級碰到過許多次，也有很多律師朋友曾在深夜絕望地向我求助。三四年前，我開始觀察全球的法律科技創業，有畫AI大餅的，有用新時代”郵件取代傳真“魔咒讓你更睡不了覺的。但可以肯定，目前還沒有任何一個公司能殺出一條血路來。無論如何，你可能會問：這跟我現在有什麼關係？能讓我多睡幾個小時嗎？
我來灌輸一碗peer pressure雞湯，疫情期間CSDN上的python零基礎教程火到不行，身邊許多律師朋友開始學習python了。感到經濟危機即將來臨，本來就快沒活幹了的你是不是又多了一分焦慮？
那咱也去CSDN學python吧？這事我也幹過，幾年前我在工作忙到萬念俱灰的時候打算轉行，我的基友送了一份“一年學完MIT本科計算機全部課程”大禮包（cf. Scott H. Young），結果毫無懸念，我半途而廢，於是至今還在法律界苟活。
說真的，從學習python到你能在律師工作中靈活應用，還有一萬光年的距離。而且話說回來，你要真的學會了，還當什麼律師呢？去硅谷躺着賺錢不好嗎？
總之受到各種啓發，最近想做個實驗：
在（1）算法/數據結構 —（2）編程語言 —（3）輪子/外掛（腳本/插件等）—（4）律師自動化日常簡單高頻任務 —（5）需要程序員實現的自動化/智能項目 這個鏈條上，我們不必從底層算法和python開始（i.e., 你想吃一份美食，不用從自己種菜開始吧？），也不用理會更高級的程序員萬行代碼操作，而是專注於（3）和（4），這是最可行也最實用的解決方案。有人可能會問：我一個計算機小白，如何直接就會用腳本？甚至，腳本是什麼？
拿我自己舉例，我從沒真正學過python，也沒有任何計算機底層基礎概念，但我有自動化sense，當我在日常文件處理工作中重複一組簡單操作超過5分鐘之後，我就會去網上找輪子（包括插件和腳本等），然後稍微改一改，化爲己用。
這個實驗的難點之一在於，我自己的工作經驗有限，不知道大家平時在工作中都碰到過哪些可自動化的任務？實際上這裏存在一個悖論，對於一個毫無自動化sense的律師來說，在我告訴你一行代碼就可以批量文件重命名之前，你可能永遠都不會想到還能這麼操作。
當然我也有一些現成的經驗，比如各種批量重命名、自動填表、快速審閱/搜索音頻文件、多詞一鍵替換、自動整理腳註/證據目錄、簡單爬蟲等等。我相信非訴律師也會遇到許多可以自動化的任務。
在分享這些經驗之前，我想徵求一些意見：
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你在工作中遇到過哪些簡單機械的任務？關於“是否可以自動化”這個問題，可以先不必回答。因爲這個需要一定知識來判斷它是否可以分解成若干自動化模塊。
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你希望通過什麼方式來學習？直播教學 和/或 文字教程 和/或 微信學習小組…？
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你有什麼顧慮或其他建議？