综合小项目:用 Python 构建可校验的 AI 课程大纲检查器
综合运用模型调用、结构化输出、规则校验和人工复核,构建一个检查课程大纲草稿的命令行工具。
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综合运用模型调用、结构化输出、规则校验和人工复核,构建一个检查课程大纲草稿的命令行工具。
综合运用提示词、结构化输出、校验、重试和日志,把一批原始问答整理成可审核的 FAQ 草稿。
综合运用结构化输出、错误处理、日志和幂等设计,构建一个中断后可以继续运行的 AI 文档批处理器。
综合运用提示词、结构化输出、字段校验和错误处理,构建一个只生成草案、不执行预订的 AI 行程规划命令行工具。
综合运用提示词、结构化输出、校验、重试与日志,构建一个把网页书签整理成可检查 Markdown 的命令行工具。
综合运用多轮消息、生成参数、环境变量和日志,构建一个可重复检查 AI 对话变化的命令行实验器。
综合运用提示词、结构化输出、校验、日志与人工确认,构建一个不直接覆盖原文的 AI 文本改写命令行工具。
综合运用批量处理、结构化输出、结果校验与幂等写入,把一批文本安全地整理成可回滚的标签数据。
综合运用模型调用、结构化输出、校验和人工复核,把原始会议记录整理成可靠的行动项清单。
综合运用模型调用、结构化输出、校验与离线测试,把技术笔记转换成可复习的学习卡片。