这是一份课程作业报告，内容限于本课同学与任课教师之间传阅。
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这份报告记录我这一学期使用 AI Agent 的经历。重点不在于我用了哪些功能、 做出了什么东西，而在于我实际是怎么用的、踩过哪些坑、从中形成了什么习惯。 如果一句话概括我的体会：Agent 好不好用，取决于我给它的要求有多清楚、 我验收得有多严。
我试过不止一种 AI 工具，但真正留到今天、真正进入日常学习流程的只有一个。 我的判断标准很朴素：它能不能接住一件我交代得清楚、并且我有能力验收的事。
我这学期唯一长期在用的 Agent。我选它不是因为它最强， 而是因为它能把东西真的落地——写文件、跑命令、做逐项校验， 这些机械动作交给它，我来做判断。这样我才是那个做决定的人。
我给它的活大致分三类：写（把一个题目的多种解法并排写出来）、 改（往我自己的笔记里补充内容）、排（把散落的学习安排整理成结构化文档）。 三类活用同一套流程验收，所以用得越久越顺。
它也会出错，而且出的错不是「语法报错」这种一眼能看见的， 而是逻辑通顺、但结论是错的。这一类我到现在也不敢说能一眼看穿， 所以第 05 章那六条规矩，是我必须写下来的原因。
浏览器和编辑器里我都点开过几个通用对话工具，讲概念、解释定理的表现都很好， 有时候比我翻书快。
但它们最后都没留下来，原因是分工重叠：既然主力工具也能讲这些， 我就没有动力再开一个窗口。而我心里很清楚，「听懂了」和「验收得了」是两回事—— 概念性内容我需要自己再过一遍才敢信，所以真正留在手里的那个， 反而必须接得住我的验收。
结论：这一学期我需要的不是一个「什么都能问」的窗口， 而是一个「什么都肯干、并且干了能让我查」的助手。工具贵在精，不在多。
这一章是整份报告里我最想讲清楚的部分。使用 Agent 的能力不在于提示词写得多花哨， 而在于有没有一套自己认账的流程。下面五步是我从第一周用到现在的固定动作， 顺序不能乱——尤其是第 4 步。
打开对话框之前，我先在纸上或脑子里过一遍：题目问的是什么、 我目前的思路是什么、哪里我不确定。这一步跳过，后面全是浪费—— 因为我根本无从判断它给的答案是对是错。
做题时我卡满 20 分钟才去求助，就是为了保证自己「知道自己卡在哪」。 这 20 分钟是投资，不是拖延。
我不写「帮我写个程序」，我写「给我三种解法，从最笨到最优， 每种标出适合什么场合，我不指定用哪一种」。差别在于： 前者我只能被动接受，后者的每一个方案我都有判断依据。
涉及动我文件的时候，边界要写死：只在末尾追加、不动我原来那几格、 改前先备份、只碰指定的那几个文件。「请注意」这种抽象嘱咐没有约束力， 可执行的规矩才有。
到这一步我才放手让它做，因为它做的是重复且容易出错的部分： 把多个版本并排写出来并各加注释、按我定的格式补全笔记、 把几份材料重组成一张有层次的对照表。
它留下的每一条「⚠️ 这依赖某个前提，编程题不要这么写」这类提醒， 本身就是我检查过的产物，不是它替我想的。
这是整套流程里最不能省的一步。我现在的验收标准有三条：
① 跑一遍——「语法 OK」不等于「能跑」，我带 bug 交付过一次；
② 断言结果——不只看它跑通没，要钉死答案的个数和内容；
③ 逐项校验——改完笔记用 ast.parse 把每个代码格过一遍。
这三条都曾经救过场：第 05 章第 2、3、6 条，都是因为这一步做扎实了才没出事。
验收通过不代表全盘接受。我的习惯是：能用的留下并按我的方式重排， 更好的换掉，我自己写的错误版本也留着。
一道题我让它写了五个版本，最后只把最快那版当模板， 另外四版我都留在文件里当对照——因为让我想通「为什么这里能这么化简」的， 正是最笨那版和最巧那版摆在一起看。我留着的不是它的答案，是我的对照系。
我用 Agent 最值的一刻，不是它给出多漂亮的答案， 而是它把一个我模糊的想法变成了一个我反驳得了的具体东西—— 我反驳得了，说明我真的懂了。
同一套流程，换到不同类型的任务上，Agent 在我这里扮演的角色就完全不同。 下面四类场景我都拆成「我负责什么 / 它负责什么」， 这样比笼统地说「我用了 AI 做完某件事」要诚实得多。
做课后题的时候我经常「跑通了但不确定自己是不是真的懂了」。 所以我给它的要求不是「这题怎么写」，而是「给我五个版本，从最笨一路优化到最巧， 每个标出适用场合和风险」。
拿到的结果我自己重排了一遍：分成「考试要背的」和「我自己练手的」两个区， 考试那版我要能默出来，另外四版留着对照。真正让我想通的，往往不是最巧那版， 而是最笨那版和最巧那版摆在一起看的那一下。
| 版本 | 思路 | 我的定位 | 适用场合 |
|---|---|---|---|
| V0 | 直接穷举 | 对照组 | 确认题目没读错 |
| V1 | 消掉一层循环 | 保底写法 | 考试写不出优化时的退路 |
| V2 | 加剪枝 | 练手 | 了解剪枝思想 |
| V3 | 数学推导 + 程序验证 | 理解核心 | 真正搞懂原理 |
| V4 | 卫语句收口 | 考场模板 | 限时作答 |
注：以上是版本组织方式的示意，具体某道题的五种解法内容属于作业本身，不在此展开。
我习惯把课堂笔记写成 notebook，把练习单独写成脚本，两边分开维护。 往笔记里补内容这件事，我一开始很不放心——万一它顺手把我的代码改了怎么办。
所以我先给它划了规矩，并且每次都写进指令里：只在末尾追加、绝不动我原来那几格、 改之前先复制一份带日期的备份、改完逐格做语法校验、 我自己写错的版本也要留着。
最后一条是我最在意的。错版移到文件末尾的「原版草稿存档」区、整体注释停用，不删。 因为那些错的地方，恰恰记着我当时是怎么想的——那也是我的笔记的一部分。
我一学期要同时顾好几门课，还有几个绕不开的时间节点。这些信息散在课表、教材、 通知和我自己的脑子里，我排不出来。
我做的是把信息喂进去、把判断给它：哪门课该占多少比重、 每天分给各科多少时间、哪几件事最容易翻车、哪段时间必须提前摊开说。 它做的是把这些判断变成一份能点开看、能对照、能当 checklist 用的单页—— 里面有周级别的总表、逐门课的打法、几个交叉收益的提示，还有一节专门讲风险点。
这些页面里，结构和排版是它做的，但每一个取舍都是我定的。 我现在打开它们还是当 checklist 用。
这是四类场景里唯一一个我刻意限制了它出场时间的。 我做题的顺序是固定的：自己读题、自己写、自己提交。
遇到卡壳的时候，我只问三句话：「我这段逻辑错在哪」「这个题意的边界是什么」 「过了的话还有更简洁的写法吗」。我不问「正确代码」。
区别在哪？如果我先问正确代码，我得到的是一个抄得过去的答案； 如果我先问错在哪，我得到的是我自己那行代码的判断依据—— 后者会留在脑子里，前者只会留在文件里。
它也提醒过我一句「你说的这个 n 是从 0 开始还是从 1 开始」—— 就这一句，我的题直接做错了。它不是在给我答案，是在把我的问题问清楚。
这五条是我在真实使用里一条条撞出来的，每一条的「为什么」都对应着下一章的某个具体事故。
复杂任务开始前，我先让它用自己的话把题目重述一遍，并指出哪里有歧义。 这步花不到两分钟，但能挡掉后面一整轮返工。
为什么 我有一道题的题意理解偏了半个字符，它一开始就会指出来—— 但前提是我让它先说，而不是让它直接写。
我不会问「这题怎么写」，我会问「给我三种解法，从最笨到最优，标出每种适合什么场合」。 拿到之后我自己挑一个记住，其余的当对照。
为什么 五个版本并排放在一个文件里，我最后只背最快那版， 但真正让我想通「为什么这里能这么化简」的是最笨那版和最巧那版摆在一起看。
「请注意不要改我原来的格子」效果很一般。换成
「只在末尾追加、每行末尾带 \n、改前复制一份带日期的备份、
改完用 ast.parse 逐格校验」之后，执行准确率明显上来了。
为什么 抽象的嘱咐需要它自己翻译，翻译会走样；可执行的约束没有解释空间。
脚本没报错、最后一行打印了东西——这不等于答案是对的。 我现在的习惯是在交付前加一段断言，把答案的个数和内容钉死。
为什么 见下一章第 2 个坑：我差点交付一个少几个解的版本，它「跑通」了， 但结论是错的。
我会让它把我的错误版本移到文件末尾的「原版草稿存档」区、整体注释停用，而不是删掉。 考场上我会错在哪，那些错版子里全写着。
为什么 错误代码记录的是我当时的心智模型。把它删了， 等于把「我当初为什么会这么想」这段思考也删了。
这一章是整份报告里我最愿意写的部分。一个工具「能出错、能被我发现、能被修正」， 才是它真的进了我工作流的证据。下面六件事都真实发生过， 而且每一次都提醒我：是我的验收没做扎实，不是运气好。
/ 下成立；一旦用整除
//，有一组合法解会被漏掉。
除法类型的选择会改变判断本身的语义——不是代码风格问题，是逻辑问题。
assert len(solutions) == 4 把答案个数钉死。
\n。
少一个换行符，一拼接就变成一整行。
input()。命令行没有输入源，它就一直等。
我有一份练习文件就是这个问题。
ast 只抽函数定义来执行，
避开 __main__ 块。顺带逼出一个好习惯：把交互逻辑关进
if __name__ == '__main__':，模块就能被别人安全地导入。
我叫张峻豪，2026 级。这份报告里写的所有东西， 都发生在上学期的日常里：课后练习、算法刷题、几门主课的学习安排。
我开始用 Agent 的动机很功利——写代码太慢，想省时间。但用下来发现， 它省下的其实是「反复查语法、反复格式化、反复 debug 自己打错的地方」这类机械劳动， 而真正需要动脑的部分它替不了我。反而因为它太能写了， 我必须真的读懂每一行才能验证它——这才逼我把以前糊弄过去的地方补上。
我最感谢它的一点是：它从不掩饰自己不确定。虽然它也会一本正经地说错话 （见第 05 章），但当我要求它给出理由、要求它自己验证时，它会承认。 一个会认错的工具，比一个永远自信的工具有用得多。