围绕流式输出的增量落盘与原子完成标记，构建一个中断后仍能保留部分回答的 Python 命令行工具。

让模型只提出文件归档建议，程序校验结果并生成预览计划，避免 AI 直接改动本地文件。

结合结构化输出、结果校验和证据保留，构建一个可运行的 AI 用户反馈主题聚合器。

让模型从配置文本中提出带行号的风险意见，再用 Python 校验结构、行号和敏感信息边界，不直接修改配置。

让模型根据新旧配置生成迁移建议，再用 Python 校验变更范围、动作和人工复核步骤，不直接修改配置文件。

结合结构化输出、规则校验和人工复核，从表头与样例行生成数据字典候选稿，不直接修改源数据。

用结构化输出和确定性校验，把不同来源的 CSV 表头映射到统一字段，并把不确定结果交给人工复核。

综合运用结构化输出、结果校验和离线评测，构建一个可以审查两次模型结果差异的命令行工具。

综合运用结构化输出、规则校验、模型调用和人工兜底，构建一个可解释的 AI 邮件分拣最小项目。

结合结构化输出、结果校验和人工复核，构建一个可运行的 AI 工单去重候选器。