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。

综合运用结构化输出、批处理、失败重试和人工审阅，构建一个可恢复的 AI 翻译命令行工具。

综合运用结构化输出、校验、重试、日志和人工确认，构建一个可审计的命令行 AI 内容分流器。

综合运用模型调用、结构化结果、确定性校验和命令行输入，构建一个可复核的 Markdown 链接审查器。