从筛选失败识别脏数据，并按字段契约批量规范化。
完成“Step 1 撞墙：筛"美国客户"失败”，并观察它对“规范化客户数据”能力的作用。
检查数据污染：列出 9 种美国写法（USA 2 / 美国 1 / U.S. 1 / 美利坚 1 / us 1 / United States 1 / "USA " 1 / U.S.A. 1 / the US 1 · 共 10 条），外加 DE/GB/JP 等其他国家也有多种写法
只使用交付包内的课堂模拟数据；不得替换为真实客户隐私。涉及账号、密码、部署、发布、外发或第三方提交时，停在最终动作前等待人工确认。
完成“Step 2 手改尝试（只国家一列）”，并观察它对“规范化客户数据”能力的作用。
改 customers 列表的国家字段：10 条被改 · 刷新后筛选 US 能全部命中（但 DE/GB/JP 还乱着）
只使用交付包内的课堂模拟数据；不得替换为真实客户隐私。涉及账号、密码、部署、发布、外发或第三方提交时，停在最终动作前等待人工确认。
完成“Step 3 新摩擦：电话/邮箱/负责人 也乱”，并观察它对“规范化客户数据”能力的作用。
已完成“Step 3 新摩擦：电话/邮箱/负责人 也乱”中的观察或讨论，并能复述该步骤得到的结论。
只使用交付包内的课堂模拟数据；不得替换为真实客户隐私。涉及账号、密码、部署、发布、外发或第三方提交时，停在最终动作前等待人工确认。
完成“Step 4 全字段 AI 批量洗（契约驱动）”，并观察它对“规范化客户数据”能力的作用。
按契约全字段规范化：customers 数组在 HTML 里被就地改写 · 国家 / 电话 / 邮箱 / 负责人 四列统一 · 每列变更报告
只使用交付包内的课堂模拟数据；不得替换为真实客户隐私。涉及账号、密码、部署、发布、外发或第三方提交时，停在最终动作前等待人工确认。
完成“Step 5 思考总结：数据规范 的作用”，并观察它对“规范化客户数据”能力的作用。
已完成“Step 5 思考总结：数据规范 的作用”中的观察或讨论，并能复述该步骤得到的结论。
只使用交付包内的课堂模拟数据；不得替换为真实客户隐私。涉及账号、密码、部署、发布、外发或第三方提交时，停在最终动作前等待人工确认。