批处理 CSV/JSON 批量清洗与规则校验 AI 提示词 (Prompts)

这篇内容是什么

下面给你一组可直接复制给 AI 的在线工具生成型提示词（Prompts）。目标是让 AI 一次性产出一个“可运行/可构建/可部署”的在线批处理工具：支持上传 CSV/JSON，按规则进行字段清洗与校验，生成错误报告，并可导出清洗后的文件。

适用场景

适合需要批量处理数据但不想写脚本的人：电商商品表、运营活动名单、CRM 导入前清洗、日志导出后的结构修复、表格字段映射、必填校验、枚举值校验、数值范围校验、日期格式校验、重复值去重、敏感字段脱敏等。

你将获得的交付物

AI 的输出必须包含：完整项目源码（前端+后端或纯前端）、清晰的文件树、可运行命令、部署说明（至少一种：Vercel/Netlify/Docker/自建 Node）、测试用例或 QA checklist、以及一个可复现的示例数据与规则配置。

功能清单（必须实现）

1) 上传与预览：支持拖拽上传 CSV 与 JSON；显示行数、列名、样例行；对大文件提供分块读取或流式解析策略说明。

2) 规则配置：用可视化表单配置“字段映射/默认值/裁剪空白/大小写规范化/正则替换/枚举白名单/数值范围/日期格式/唯一性/必填/跨字段依赖”。

3) 校验与报告：运行后生成错误列表（行号、字段、错误类型、原值、建议修复），并支持导出为 CSV/JSON。

4) 清洗与导出：输出清洗后的 CSV/JSON；可选择“仅导出通过校验的行”或“全部行（附加错误列）”。

5) 隐私与安全：默认本地处理（浏览器端）或在服务端明确声明不落盘；若服务端处理，需实现大小限制与临时文件清理策略。

Prompt（复制给 AI 直接生成完整项目）

你是一个资深全栈工程师+产品经理。请为我生成一个可运行、可构建、可部署的“在线批处理 CSV/JSON 数据清洗与规则校验工具”的完整项目。

硬性要求（必须全部满足）：
- 交付物必须包含：完整源码 + 清晰文件树 + 本地运行命令 + 生产部署说明 + 测试用例或 QA checklist。
- 工具形态：Web 在线工具；提供上传区域、数据预览、规则配置、运行按钮、结果预览、错误报告下载、清洗后文件下载。
- 支持输入：CSV 与 JSON（JSON 支持数组对象）。
- 支持规则：
  1) 字段映射（源字段 -> 目标字段，可重命名）
  2) 必填校验
  3) 枚举白名单校验
  4) 数值范围校验（min/max）
  5) 日期格式校验（例如 YYYY-MM-DD）
  6) 字符串裁剪与空白规范化
  7) 正则替换（pattern + replace）
  8) 唯一性校验（指定字段唯一）
  9) 脱敏（对手机号/邮箱等按规则遮罩）
- 输出：
  - 错误报告（行号、字段、错误类型、原值、建议修复）可下载 CSV/JSON。
  - 清洗后的数据可下载（CSV/JSON）。
  - 支持“仅导出通过校验的行”与“导出全部行并附加错误列”。
- 体验与稳定性：
  - 给出大文件处理策略：CSV 解析采用流式/分块（或说明限制并给出提示）。
  - 页面要有加载状态、失败提示、可重复运行。
- 安全与隐私：默认不把用户文件持久化到服务器；如有服务端处理，必须明确临时目录与清理策略。

技术栈建议（可调整但要给理由）：
- 前端：React + Type  + Vite；UI 用轻量组件库或 Tailwind。
- CSV 解析：PapaParse 或同等方案。
- 可选后端：Node.js (Express/Fastify) 用于大文件处理；如果纯前端能满足，请做纯前端方案并说明限制。

输出格式（严格按此顺序）：
1) 一段产品说明（解决什么问题、目标用户、核心流程）。
2) 功能清单（要点式）。
3) 项目结构（文件树，逐行列出）。
4) 关键实现说明（数据解析、规则引擎、错误模型、导出、性能策略）。
5) 完整代码（按文件分块输出，每个文件以“// file: 路径”开头）。
6) 本地运行命令（从 0 到跑起来）。
7) 部署说明（至少 Vercel 或 Docker 二选一，给具体步骤）。
8) 测试用例（至少 6 条）或 QA checklist（至少 12 条，覆盖边界与错误场景）。
9) 提供一份示例数据（CSV 与 JSON 各 1 份）以及一份示例规则配置。

额外加分（尽量做）：
- 支持把规则导出/导入为 JSON（便于复用）。
- 支持预设模板：电商商品表、用户列表、订单列表。
- 支持“错误定位”：点击错误可高亮表格对应单元格。