我看 AI 入门讨论时，经常遇到一个问题：教程看了不少，第一个项目该做什么？我建议先选一件熟悉、能判断结果对错的小事。 例如把一段已脱敏的会议记录整理成待办。可以给现有的 AI 对话工具这样的要求：“只依据原文，列出任务、负责人、截止时间和原文依据；缺失信息写待确认，建议与已确定事项分开。” 假设记录只有：“小林周五前发报价；培训时间下次再定。”检查结果时，就要确认报价没有遗漏，培训没有被编出日期。再换几段记录，观察漏项、误判和人工修改之处，逐步调整要求。 我的判断是，先练会说明交付标准、核对结果，再考虑自动读取文...
用 Codex 改善导入报错：位置、原因和下一步
导入失败后，程序只留下一个错误代码。知道失败了，却不知道要检查哪条记录，也不知道能不能直接重试。
接着预览过期检查的自建 JSON 库存教学项目，这次给失败结果加一个只读说明器。它读取失败输出，保留原始代码，并对约定内的错误补充位置、原因和下一步；它本身不执行导入、不修改输入，也不自动重试。
用 Codex 做导入预览：文件变了，就拒绝旧计划
导入预览看起来没问题，准备提交时，原文件却被另一个操作改过了。之前确认的预览，还能直接执行吗？
这次接着整批校验后再写文件的教学例子，把预览和提交拆成两次操作，中间多加一次输入对照。数据仍是自建 JSON，不是真实库存。
用 Codex 做批量导入：先校验整批，再写文件
批量导入最难发现的问题，有时不是报错，而是报错前已经写进去一半。怎样让 Codex 把“原文件没被部分覆盖”也纳入验收？
这里沿用库存 0 校验的教学例子，用自建 JSON 文件演练：原文件一行，待导入两行。它不是实际库存或客户事故。