Python

先验证脚本，再填写解释器、脚本和工作目录三个路径，以日志及实际触发核对 Windows 定时运行。

用 fpdf2 与获准中文字体生成文本 PDF，检查自动换行、搜索、复制和缺字情况。

将审核过的 Markdown 转为 UTF-8 HTML，启用表格与围栏代码并检查预览和转换边界。

用本地 Python 和获准只读账号读取 MySQL，参数化绑定筛选值，并核对结果和连接失败。

同时提供样本量、均值与中位数，用极端值敏感性演示检查 AI 统计解释的边界。

只读 Excel 明细并按地区汇总，以订单唯一性、整数分金额和总额勾稽检查统计结果。

按固定文献类别要求模型引用摘要证据，以 JSON 校验和人工复核处理不确定分类。

先在本地读取指定 UTF-8 文本并检查行号预览，再向 DeepSeek 提供经确认的内容。

将固定格式日期和整数分金额写成校验规则，隔离异常行并保存原值与拒绝原因。

固定逻辑回归模型、输入与线程设置，预热后用 perf_counter_ns 统计 CPU 推理 P50/P95 和样本吞吐；保存模型参数指纹和环境，说明与在线服务及 LLM 测速的区别。