# AI工作流与开源工程 课程标准

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# 《AI工作流与开源工程》课程标准

版本：2026.09.20-r1｜适用：“智能·创造者”实验班下一轮S1｜状态：课程组审阅稿

## 一、课程概况与适用边界

本标准适用于“智能·创造者”实验班新入班学生的S1课程。课程教务标准备案名为《Git工作流与开源工程》（人培标准名，编号SY-003），教学实施与对外发布采用《AI工作流与开源工程》（技术内涵升级名）；既有系统与路由保持双轨别名兼容。本标准完整落实原课程承担的项目治理主系统、版本协作规范和可复现工程职责。

| 项目 | 规定或本轮安排 |
|---|---|
| 课程名称 | AI工作流与开源工程（教务备案名：Git工作流与开源工程，编号：SY-003） |
| 总学时与周次 | 72学时，18周，每周4学时 |
| 理论与实践 | 本轮建议24＋48学时；逐周安排见授课计划 |
| 学分、教务代码、考核类别 | 待配套教学安排核定；本标准不自行填入正式值 |
| 学习起点 | 会基本文件操作即可进入；不假定具备程序设计、模型训练或电路开发基础 |
| 课程定位 | 创新思维与工程基础；原方案课程目录列于通识筑基模块 |
| 同期协作课程 | 人工智能数据科学、感知与异构计算系统原型 |
| 评价方式 | 项目化综合评价；建议过程70%、成果20%、综合10% |
| 资源状态 | 三份教学文档和18周计划已编写；W1—W2完整教案与起始资源随包提供；W3—W18完整教案待开发 |

本标准落实人培V2.0中“基础原型与可复现工程仓库”和纵向主项目要求。[A1] 学期阶段成果与毕业阶段成果分开评价，S1不设专利、商业化、复杂多智能体系统等统一完成要求。

## 二、设计依据与总体原则

课程以真实智能产品的小型工程任务为载体，将工程思维、AI协同组织和Git版本化方法同时引入。经典阅读提供问题，原理解释提供分析工具，项目实践形成经验，测试与复盘支持学生修订判断。

自主探索采用受支持的开放任务：目标、边界、时间、最低成果和真实性要求由教师明确；实现方法、分工方案和改进方向由学生作出选择。教师提供共同起点、提示卡和扩展任务，困难学生可从稳定版本继续新课，个人补做事项单独登记。

本课程中的“AI工作流”重点指研发工作流，即需求、资料、代码、数据、检查与交付怎样组织；产品运行时的感知—判断—反馈流程作为工程对象进行理解。特定智能体平台的编排界面按项目需要选用，不作为全班统一主线。

## 三、课程目标及人培衔接

### 1. 素质、知识与能力目标

素质目标：形成诚实记录、工程责任、开放协作和持续改进意识；尊重外部贡献，保护账号与项目数据；能对自己的判断和交付作出解释。

知识目标：理解范围与验收、系统一致性、任务依赖、协作沟通、Git快照和变更、接口约定、测试与复现、开放协作的基本机制；了解相关历史背景与适用条件。

能力目标：以C1—C6六项可观察目标组织实施，并坚持个人能够运行、读懂关键路径、实施有限修改、验证和说明的最低要求。

| 课程目标 | 对应人培毕业能力（教学映射） | 主要核验材料 |
|---|---|---|
| C1 目标与范围 | G6产品与商业转化、G8沟通协作 | 项目档案、范围调整理由 |
| C2 结构与关系 | G2工程基础、G4软硬协同、G5系统集成 | 接口约定、关键路径说明、集成记录 |
| C3 人机组织 | G8沟通协作、G5系统集成 | 有限任务、上下文说明、AI结果审查 |
| C4 版本与变化 | G8沟通协作、G5系统集成 | 差异、提交、分支、恢复与评审 |
| C5 验证与交付 | G5系统集成、G2工程基础 | 正常/边界/失败测试、同伴复现、交付说明 |
| C6 开放协作与责任 | G1责任、G7知识产权、G8沟通协作 | 来源与权限登记、评审回应、个人贡献 |

该映射是本轮课程层面的教学落实，不修改人培原文中的毕业能力定义或支撑矩阵。

### 2. 可接受的达成表现

基础达成：在适度提示下完成任务，能够区分实际完成、模拟验证和未完成内容，说明修改依据。

良好达成：独立组织任务和核验，对异常与边界有明确检查，能完成同伴交接。

进阶达成：比较不同方案及协作方式，分析资源与维护代价，提出有证据的改进或有理由的停止决定。

## 四、课程结构与学时

| 单元 | 周次 | 理论 | 实践 | 合计 |
|---|---|---:|---:|---:|
| 一 从演示进入工程 | 1—2 | 4 | 4 | 8 |
| 二 从独立探索到共同约定 | 3—4 | 4 | 4 | 8 |
| 三 组织AI与跨课接入 | 5—8 | 4 | 12 | 16 |
| 四 形成可持续迭代版本 | 9—12 | 5 | 11 | 16 |
| 五 深化个人主项目 | 13—16 | 4 | 12 | 16 |
| 六 交付并进入下一阶段 | 17—18 | 3 | 5 | 8 |
| 合计 | 18周 | 24 | 48 | 72 |

学时按每学时45分钟编排。阅读、教师引导讨论、原理讲解和归纳计入理论；学生实际运行、设计、修改、测试和交接计入实践；每段只计入一种类型。课外预习与准备不占上述72学时。

## 五、教学单元标准

### 单元一 从演示进入工程（8学时）

情境：声音事件通知模块能出现提示，但别人无法说明输入来自哪里、规则是什么、以后怎样继续修改。阅读《人月神话》初版序言和第一章相关主题；历史背景与原创课堂情境分别标识。[R1]

知识：用户与验收、输入—处理—输出、来源真实性、工作区与版本。技能：运行共同起点，完成一次小修改，比较结果，保存可追溯版本，建立个人项目档案。

活动：W1确定“本次完成”的条件，观察重复事件；W2比较通知策略或另一项有限改进，借助AI实施并阅读差异，保存、恢复和解释结果。

验收：共同实验能够复现，至少一处修改能够由本人说明，测试预期与实际分开记录，个人项目档案包含用户、问题、当前证据、首个任务和暂不实现项。未提供真实音频或模型时明确写“合成事件回放”。

### 单元二 从独立探索到共同约定（8学时）

情境：同一产品存在两种设计，分别可运行但合在一起字段或状态不一致。以Git历史和书中的系统设计主题提出协作问题。[R1][R2]

知识：分布式版本协作、探索分支、概念完整性、输入适配器模式（Input Adapter Pattern）。技能：从共同起点探索两个方案，记录取舍；为系统确立 `InputAdapter` 接口规范，约定字段、单位、采样时间戳、来源模式和失败/降级状态，实现输入源与业务判断策略的解耦。

验收：保留可运行主线与探索结果；接口契约与适配器规范能被另一位同学理解并编写测试；个人项目采用或修订其中至少一项约定。分支练习不要求复杂GitFlow，暂不讲重写历史。

### 单元三 组织AI与跨课接入（16学时）

情境：增加AI会话未必减少整体工作量，新会话可能缺少上下文；硬件和模型输出也可能与既有软件假设不一致。

知识：任务边界、依赖、上下文、验证责任、采集与回放区别、测试预期。技能：拆分一个可执行任务；提供必要资料；检查AI修改；通过实现 `HardwareSensorAdapter` 对接另一门课提供的真实输入或模型接口。

验收：一次AI任务有范围和核验工单记录；一次交接由新参与者完成；W8前完成真实输入接入或按降级预案接入脱机实采日志包，并如实记录阻塞与差异。不同协作安排的比较注明模型、任务、时间条件；不从小样本实验推出普遍效率结论。

### 单元四 形成可持续迭代版本（16学时）

情境：新增需求影响原有结构，单个模块通过仍可能导致整体失败，第三方代码可运行也需要来源和许可核查。

知识：范围控制、任务依赖、集成检查、回归、版本说明和开放协作边界。技能：依据中期测试调整范围，解决一次实际集成或回归问题，完成同伴评审和可复现阶段交付。

验收：W9—W10演示同一条功能链；至少说明一项推迟/接受/放弃决定；W12样板和个人阶段版本均有运行条件、真实来源和未完成项。公开发布由教师按权限审核；学习实践不强制公开学生私人仓库。[R6][R7]

### 单元五 深化个人主项目（16学时）

情境：在时间、器件和能力边界内，将已有版本推进为更可靠的基础原型。

知识：可观察里程碑、资源估算、重复故障、复用与维护代价。技能：将主项目拆成小迭代，至少完成两次可说明的改进；参与他人项目检查或贡献；结合另一门课程成果继续集成。

验收：每次迭代有目标、修改、验证和决定；至少一项真实反馈影响方案；无法完成的功能有明确收敛或替代安排；禁止用文档堆积替代运行成果。

### 单元六 交付并进入下一阶段（8学时）

情境：原开发者不在场时，同伴依据资料运行S1成果；项目将在S2接入更深的模型、端侧和交互能力。

知识：版本与外部资产配套、交付状态、可复现范围、下一阶段依赖。技能：给定版本与配置，完成复现、个人说明和规范化的S1 $\to$ S2接续清单。

验收：S1基础原型、运行说明、版本与配置、测试结果、真实来源、个人贡献、外部来源和局限齐全；形成包含四个必备章节的《S1 $\to$ S2 工程交接清单》（`HANDOFF.md`：环境基准与复现脚本、硬件/数据当前接入状态、技术债务与已知边界、S2优先承接Backlog）；未验证项目明确列出；演示与测试依据相符。每位学生至少解释一项工程取舍、一处代码差异与一个失败/边界样例。

## 六、Git与AI协同的最低工作规范

### 1. 版本化对象与基本流程

代码、配置、说明、接口文本和小型脱敏测试样例可以直接版本化；大音频、模型权重和敏感数据用受控存储加清单记录版本、散列、来源及许可，避免把整个资产库提交到Git。

基本流程为：明确本次目标—核对当前版本—分配任务—实施修改—阅读差异—运行检查—记录结论—提交或保留探索—评审后集成。失败尝试也可提交以保存证据，提交记录不自动证明质量。用于交付的版本必须另行完成约定验证。[R3][R4][R6]

学生应理解本地提交与远程同步的区别。先学习状态、差异、暂存和提交，再学习历史、恢复、分支、评审与发布。分支是探索空间，合并是需要判断的工程决策。禁止在新生公共练习中默认使用强制推送、强制清理或破坏性重置。

### 2. AI协作的授权、证据链与工程底线

初期任务说明只要求写清“目标、可改范围、保持不变的内容、如何验证”；随后逐步加入资料来源、接口、依赖和停止条件。学生先预测行为，再使用AI并检查差异，至少独立核验一个关键结果。

课程全面推行不可伪造的“5阶段人机协同证据链”并归档于 `.evidence/` 目录：
1. **Intent（人类意图与边界约束）**：明确用户场景、变更目标、禁止触碰的文件与退出条件；
2. **AI Plan（结构化执行方案）**：由AI拆解具体修改步骤、受影响模块与测试设计，供人类审查；
3. **Human Review（架构与安全审查）**：人类工程师评估方案合理性，检查是否存在接口破坏、越权修改或敏感信息泄露；
4. **Git Diff & Test（自动化客观证据）**：审查实际代码改动差异，执行本地正常/边界/失败测试，取得客观运行证据；
5. **Final Verdict（签字裁决与责任确认）**：由人类工程师最终决定接受（合并）、部分采纳或拒绝（退回），并对代码质量负全责。

从第3周起，项目严格推行“三不原则”底线纪律：
- **无测试不并入**：没有可验证测试用例的代码禁止合入主分支；
- **无 Diff 不 Commit**：未逐行审查变更内容并确认无垃圾文件前禁止提交；
- **无边界不交付**：未写清输入边界、已知限制与失败降级策略前禁止对外发布或交接。

AI访问严格限定在当前项目工作目录；真实账号、密钥和敏感数据不进入对话或仓库。需要安装、网络访问、删除、修改环境等操作时由教师确认。不得将AI自述“已测试”视为运行证据，也不得用修改预期结果掩盖失败。

### 3. 最小项目资料

W1保留README与一页project.md；W2增加checks.md与decisions.md。W4按需要增加interface.md（含输入适配器定义）；后期形成release说明、外部资产清单以及规范化的《S1 $\to$ S2 工程交接清单》（`HANDOFF.md`）。记录重点为决策与证据，运行、代码差异和提交历史由工具自然留存，不要求逐条粘贴全部聊天。

## 七、讲练组织、跨课协作与分层支持

每课由一个工程问题组织内容。先有故事、判断和必要讲解，再实施探索，随后用实际问题进行中途讲评，最后复盘并迁移到个人项目。W1—W4采用2理论＋2实践学时，以建立入门基础；其他周按授课计划调整。

### 1. 跨课协作与降级验收预案

跨课每两周核对一次共享里程碑，以已有教研或课堂短会完成。每项交付写明负责课程、提供接口、输入来源、预计日期和验收人。针对物理AI研发中常见的跨课硬件或数据延迟，确立“三课双周契约与降级验收机制”（Degraded Acceptance Criteria）：
- **硬件延迟降级**：若硬件课程的传感器实物板卡因固件烧录或驱动调试未就绪，允许学生接入硬件课导出的“真实传感器脱机录制数据包（CSV/Bin）”，通过适配器完成业务流与测试，并在记录中如实注明为“离线实采日志接入”；
- **模型延迟降级**：若数据科学课程的模型训练尚未收敛，允许使用具备明确版本标注的“占位模型（Dummy Model）”或基线规则闭环接口；
- **底线原则**：绝不因外部硬件或模型延期影响本课程对学生 Git 版本控制、接口隔离、自动化测试与项目治理能力的达成评价；但在成果说明中必须真实标注是实机联调、离线日志接入还是模型占位，严禁弄虚作假。

### 2. 分层支持与兜底保障

| 学生情况 | 支持方式 | 不变的要求 |
|---|---|---|
| 编程入门困难 | 提供稳定代码、短路径走读与操作卡 | 本人解释输入输出、至少一处修改与一个测试 |
| 工具环境暂不可用 | 使用离线演示和教师预备仓库，安排工具补做 | 不虚填Git或AI操作完成记录 |
| 已有开发基础 | 自选接口改进、测试自动化或公共模块任务 | 仍需个人工程判断与同伴可复现成果 |
| 主项目受器件约束 | 缩小范围、使用明确标注的回放并登记阻塞 | 真实硬件/感知验证缺项不记作已完成 |

## 八、考核评价

沿用人培V2.0建议的70%＋20%＋10%框架，本轮细化到本课程；提交课程组采用后执行。[A1] 不以提交数量、代码行数、提示词长度或工具使用时长直接计分。

| 评价项 | 分值 | 主要证据与判断 |
|---|---:|---|
| 问题、目标与范围 | 10 | 任务可执行，边界与验收明确，调整有理由 |
| AI协作与上下文组织 | 15 | 分工适当，修改边界清楚，能复核与拒绝不合适结果 |
| Git与版本化实践 | 15 | 历史可解释，差异可追溯，分支与恢复使用合理 |
| 测试与跨课集成 | 20 | 正常、边界、失败检查有效，真实接入与回放区分，回归记录完整 |
| 持续迭代与复盘 | 10 | 有依据的版本演进，能解释失败与取舍 |
| 成果：基础链路完成 | 8 | 在明确范围内可运行，至少一次真实输入/接口接入可核验 |
| 成果：同伴复现 | 8 | 依据版本、配置和资料能够运行并解释结果 |
| 成果：交付说明 | 4 | 来源、局限、已知问题和S2接续任务清楚 |
| 综合：个人贡献与责任 | 6 | 独立说明、实际履责，团队成果有个人证据 |
| 综合：评审与反馈落实 | 4 | 提供有效反馈，并回应其他同学或导师意见 |
| 合计 | 100 | 过程70，成果20，综合10 |

各项按四档判定：完整、独立且可复核为优秀；主要要求完成、少量提示后可复核为良好；核心步骤在帮助下完成且能说明为达标；关键证据缺失、无法说明或尚未完成为待补。教师依据具体表现赋分并给出补做项。

W2、W4、W8、W10、W12、W16设阶段检查；W18为最终综合核验。每个检查只更新对应指标的证据，不将各周任务分再机械相加为总分。课堂小量表用于反馈，不叠加成额外权重。

学生自评与同伴评审提供参考，由教师确定成绩并处理申诉。AI可以整理材料和提示异常，不自动决定成绩。核心功能尚未达成时相关成果项如实扣分，良好失败分析可在过程项获得评价。重大安全或诚信问题按学校既有规定处理，不在本稿自行新设处罚制度。

## 九、教材与教学资源

采用《人月神话》作为核心阅读，Git官方资料作为技术查阅，校本实验手册作为实践支架。中文版书目信息按实际选用版本补录。每次选读围绕一个问题，初学者可先听背景、实践，再回读文本。书中观点应结合原始情境讨论，课堂对AI的结论以本次实验为限。

每周最低资源包括：问题与阅读入口、原理说明、任务目标、起始材料或项目当前版本、验证标准、反思问题。完整教案应增加时间、教师活动、学生表现、常见困难及评价。本轮只将W1—W2标记为完整教案已编写。

教材来源与技术引用见handoff/SOURCES.md、student/references.md。配套代码为本轮原创教学材料；不包含第三方图书扫描件、未经许可的音频或真实学生数据。

## 十、实施条件与质量改进

教师需熟悉Git协作、基础代码走读、AI辅助开发和项目式教学，能够组织跨课接口与验证。任课教师和分工按现有安排登记；企业导师参与按实际落实，未落实活动不写作完成事实。

课前核验机房浏览器、VS Code、Git、校内模型访问和托管账号；准备离线资源及恢复材料。真实硬件由硬件课程与项目资源共同安排，明确低压供电、接线与设备使用安全要求。

课程组记录环境耗时、学生误解、任务过载、跨课阻塞和评价证据不足，每两周修订任务支架，每学期修订课程设计。不得反向改写已经实施的旧教案、学生提交时间或历史成绩；修订版与既有教学实绩分别归档。

编写/修订：____________　审定：____________　采用日期：____________

依据：[A1]实验班人培V2.0（2026-07-13）；[H1]既有课程讨论；[R1—R7]官方阅读与技术资料，详见来源说明。上述分类和评价细化为本轮教学设计。