哎，说实话我现在有点懵。我算是个半路出家的数据分析师，平时主要用Python和SQL处理一些公司里的销售数据。最近看圈子里好多人都在说Claw这个AI工具，就抱着试试看的心态入手了，主要是想让它帮我自动化一些重复性的数据清洗和初步分析的活儿。
我的典型工作场景是这样的：每天市场部会把一堆Excel和CSV格式的原始销售数据丢到我的本地文件夹里，路径五花八门。我需要先打开这些文件，看看格式对不对，有没有乱码或者缺失值，然后做点简单的合并、筛选，再生成几个基础图表和统计摘要。之前都是用Pandas写脚本，但每次文件结构稍微变一下我就得改代码，挺烦的。
所以我就想，Claw不是主打智能和自然语言交互吗？那我是不是可以直接告诉它“帮我把D盘‘三月销售’文件夹里所有csv文件合并一下，看看销量最高的产品是什么”，然后它就能帮我搞定？理想很丰满，但现实是…我连第一步都没迈出去。我折腾了半天，发现我不知道怎么让Claw去“看见”或者“读取”我电脑本地的这些文件。是需要在Claw的界面里上传吗？还是说它有个什么工作区，我得先把文件拖进去？或者它其实根本不能直接操作本地文件，需要我先把数据传到某个云端？我试了在对话窗口里直接输入文件路径，它好像完全不理我，回复的都是些很通用的操作建议。
这让我对它的能力产生了更大的疑问。如果连读取本地文件都这么麻烦，那我后续想做的那些事情——比如用Claw写点Python脚本来处理更复杂的逻辑，或者根据我们业务的特点去微调、自定义一下模型，让它更懂我们的产品分类和销售术语，是不是就更遥不可及了？
我隐约记得好像有教程提过数据迁移或者整合的事情，是不是说Claw在处理数据前，需要我先完成一个“数据迁移”的步骤？把本地的数据“迁移”到它的系统里？这个具体是怎么操作的？安全吗？毕竟有些数据是公司内部的。
所以现在我的困惑点非常具体：
第一，也是当前最卡脖子的：Claw到底怎么读取本地文件？有没有那种无缝对接的方式，还是必须经过一个繁琐的导入导出过程？
第二，如果这个问题解决了，Claw能写Python吗？比如我描述一个需求，它能生成可用的、可以处理我刚读进去的这些数据的Pandas代码吗？
第三，从长远看，像我这种重复性的、规则稍微有点变化的本地数据处理，是Claw适合的场景吗？还是说我用它根本就是走错了方向？
第四，我听到有人说可以搞Claw自定义模型，这个门槛高不高？大概是个什么流程？
我现在的感觉就像是买了个功能很炫的瑞士军刀，却连最基本的小刀片都不知道怎么弹出来。有没有已经用Claw处理过类似本地数据任务的朋友？快来救救孩子，给点实在的指点或者避坑指南吧。或者告诉我，我是不是应该换个工具更靠谱？