做一个可交付的报名数据清理工具
导入 CSV，校验报名、去重、分配名额，导出可核对的结果。
- 开始前
- 会运行 Python；了解 JSON 对象、列表和条件判断。
- 建议投入
- 约 150 分钟，可分次完成
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下载起始项目，按教程完成实现，在本地运行网页并提交结果。每项失败都有依据和对应的补课入口。
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导入 CSV，校验报名、去重、分配名额，导出可核对的结果。
导入带版本的文档，检索原文证据，标注出处，无依据时拒答。
把草稿、审批、执行、重试和修改串成可追踪的工作流。
从带标签的文本提取编号与整数金额，缺项和冲突留给人工核对。
遮盖文本中的指定敏感词，保留命中次数和可解释的替换规则。
按明确规则分配工单，保留紧急升级和人工处理入口。
整理负责人、日期和待确认项，避免把缺失信息编成承诺。
按日期归档内容，标出同渠道同一天的冲突与待审项目。
用虚构计价单位演练预算预留、重复请求和拒绝超额任务。
核对人工标注的期望与候选输出，保留逐项失败，避免凭单次好回答选版本。
列清主体、用途、比例和禁用项，发现缺项后先确认再创作。
核对两组计数与转化率，清楚标出未知值和证据范围。
本地项目使用 Python 标准库；编程、RAG、Agent 三课另有模型进阶实现，需自备模型配置并核验生成效果。运行报告默认仅你可见，申请人工评价后才会向管理员提供该次提交。
还不熟悉这些概念？先做三道浏览器交互练习 →一张生成参考图、两次真实编辑。对照杯柄、杯口和阴影，保留一次未选用的背景尝试。
打开创作案例，逐版对照 →同一首帧，两次真实万相生成。对照杯柄与留白，看看“5%以内”是否真的被执行。
打开创作案例，逐版对照 →