主要承接1–2天、范围明确、可以按成果验收的远程小任务。实践以学习和自主练习为主，开发会使用AI辅助，并结合样本、运行记录和目标环境核验。开始前先确认资料与完整交付清单，再约定价格和期限。

可评估的服务范围：
1. Python数据整理与批处理：Excel、CSV、JSON字段转换、格式校验、去重、汇总和来源核对；PDF内容整理、已有OCR流程与文件命名。先看代表样本和完整字段，交付可运行脚本、结果文件、核对记录及使用说明。
2. 已有工程的小范围排障：Python/Django、Node.js、React、Vue/uni-app的语法、构建、页面、接口数据映射等问题。先复现并明确受影响功能，修复后按目标端清单回归，交付补丁、原因和验证步骤。
3. 轻量网页和交互：范围清楚的静态展示页、表单、图表或动画。先确认页面数量、素材、交互及浏览器，再交付源码、素材和运行说明。
4. 环境与部署：评估已有Python/Node项目运行环境、Linux常见服务及Nginx配置排障，记录实际版本、配置和启动步骤；目标系统、已有数据、访问条件与回滚安排需提前明确。
5. 文档与原型：整理需求、拆解流程、绘制UML或页面原型，按约定模板提供可编辑材料和需求对应清单，方便后续开发和验收。

可查看的自主练习：合成数据校验与报表、公开公告字段和来源整理、本地OCR姓名提取与安全命名。OCR在macOS上用六类合成文字图验证，确定姓名的四张复制命名，缺失或冲突的两张进入复核；同名自动编号，原件保留。这不代表真实证件识别准确率，客户版式和目标系统仍需验证。

合作方式：可先用脱敏样本集中确认输入规模、完整成果、验收样例、期限和修改轮次。范围清楚的小任务，可按公开预算九折提出意向价；完整范围和费用确认后再定价。工作中按清单提供进度和核验记录，完成后交付约定源码、文件及简要说明。涉及账户、付费资源或特殊设备时，先确认可用条件。

项目实践以学习和自主练习为主，做过小型数据校验与报表脚本，练习过公开资料的字段整理和来源核对。希望从工作量明确的小任务开始，按约定完成交付，并认真处理反馈。