QT

在多业务场景中，存在大量依赖人工完成的数据整理、格式转换与报表输出工作，流程分散、效率低下，且容易因人工操作导致数据不一致或错误。项目目标是通过自动化与工程化方式，将原有人工流程系统化、标准化，实现稳定可复用的数据处理能力。技术方案 • 使用Python构建自动化处理框架 • 基于pandas/nu

评估第三方依赖与替换清单；分阶段编译通过；UI主题统一、控件替换与API差异修复；数据访问从ADO.NET渐进迁到EFCore（关键路径保留存储过程）；构建/签名/安装包与持续集成。API修复：事件模型差异、Printing/Report引用调整、Grid/LookUpEdit列绑定更新；