沐曦 Coding Agent 实战营

14 天，3 课：把国产模型接进终端，再用它做出两个能自己验证的作品。 示例是《赤壁·风起》决策游戏与《歧路》反事实时间线；题材可以换成你自己的，方法不变。

两周日程

时间	阶段	做什么	节点
第 1 天	第一课 · 配置	打开配置中心，按五步把令牌接进 Codex / Claude Code / OpenCode，在终端里跑通第一次对话	当天完成
第 2–3 天	第二课 · 赤壁·风起	跑本地代理，五个模型组成参谋团；改一个数值看结局怎么变，改一次提示词看画风怎么变	第 3 天完成
第 3–5 天	第二课提交窗口	三天时间整理决策路径、改动对比与论述，在打卡 #2 下回复你的链接	第 5 天截止
第 6–8 天	第三课 · 歧路	改写真实时间线上的一个节点，让模型推演连锁后果，配图并用判别模型自查生成痕迹	第 8 天完成
第 8–10 天	第三课提交窗口	整理架空时间线与溯源档案，在打卡 #3 下回复你的链接	第 10 天截止
第 11–13 天	评审	评出入选作业，逐个通知优秀完成者准备分享	逐个通知
第 14 天	直播复盘	优秀作业完成者连线：当时怎么判断的、卡在哪一步、现在回头会怎么改	直播

日程是建议节奏。进度快不必等窗口开放，直接往下做；卡住了也别停——先把半程成果交上来，写清停在哪一步、为什么停，这本身就是一次有效打卡。

从这里开始

按顺序走完六步，每一步都写清了做什么、去哪里、什么时候交。

步骤	做什么	入口	完成后
00 准备第 1 天前	去模力方舟注册、生成一枚 API 访问令牌，Python 3.10+ 装好备用。这枚令牌三课通用	配置中心 · 第 1 步 · 开始之前	有一枚能用的令牌，和一台能跑完三课的电脑
01 第一课第 1 天	用配置中心把令牌接进 Codex / Claude Code / OpenCode 中的一个，在终端跑通一次真实对话；最后一步生成一条命令，顺手把这枚令牌交给第二、三课的网页项目	配置中心 · 手册	去打卡 #1：截图 + 一条你踩到的坑
02 第二课第 2–3 天	跑本地代理，五个模型组成参谋团，结局交给确定性代码判定；改一个数值看结局怎么变，改一次提示词看画风怎么变	手册 · 代码 · 提示词	第 3–5 天内在打卡 #2 交：决策路径 + 改动前后对比 + 一段论述
03 第三课第 6–8 天	改写真实时间线上的一个节点，让模型推演连锁后果，配图并用判别模型自查生成痕迹	手册 · 代码 · 提示词	第 8–10 天内在打卡 #3 交：改写节点 + 五条推演 + 最不可信的一条
04 交作业第 3–5 / 8–10 天	Fork 本仓库，成果放进 `submissions/<你的用户名>/`，发 PR 回来	成果怎么交	回到对应打卡 Issue 下留一条 PR 链接
05 直播复盘第 14 天	入选的同学连线圈谈作业：怎么判断的、卡在哪、现在会怎么改	评审后逐个通知	直播上提到的坑会写进下一版手册

不知道下一步时回到这两张表。三课难度递进，但每一课都能独立跑起来。课程站 index.html 里有同一份日程与路线，另附十张界面截图。

课程背景

过去十年 AI 的进展集中在模型本身，而今天真正改变开发者日常的是编码 Agent： Claude Code、Codex、OpenCode 这一类能自己读文件、写代码、跑命令、起服务的工具。

在高校与自学路径上，我们观察到三个比”不会推公式”更现实的断层：

会调 API ≠ 会让 Agent 干活。 大多数教程停在”申请一个 Key，curl 请求返回 200”。但真实开发里，你要把这个 Key 接进一个 Agent，让它替你写代码、改文件、跑测试。这一步会遇到认证字段名、端点路径、超时阈值默认值、模型标识与页面显示名不一致等问题，几乎无人系统讲过，而每一条都会占用大量时间。
会生成 ≠ 会判断。 当前模型可以在很短时间内生成文章、图片与配音，常见态度是能用即可。但生成内容中的历史细节、数字与人名有可能是编造的，且难以直接分辨。本课程关注的不是生成更多内容，而是生成的同时保留可核验的证据。
国产算力缺少清晰的入门路径。 沐曦 C 系列已提供可用的云 GPU 与模型服务，但入门资料分散、模型标识与文档不一致，新手常在第一步卡住。本课程的第一课即用于解决这一步。

课程介绍

本实战营采用**”先通终端，再造作品”**的两段式设计：

第一课不写任何模型代码，把模力方舟的模型接进你熟悉的编码 Agent，之后即可在终端随时调用；
第二、三课是两个完整可玩的作品：一个由多个模型组成参谋团的决策游戏，一个能把真实历史改写成架空时间线的实验室。

三课共用同一条方法论，也是本课程真正的教学主线：

结论不交给模型编，提示词全程公开，AI 生成的东西必须能被机器和读者双向核验。

三课产出（示例）

下面两件是示例作品，用来示范这套方法能做出什么，不是必须照做的题目。第二课换一场你家乡的战役、第三课换一条别的记载，都算完成；不变的是方法：结论由代码判定，内容标出处，提示词公开可查。

界面

以下截图均取自实际运行，非设计稿。左上为课程站首页，右上为第一课配置中心；左下为第二课参谋团，五位谋士由不同模型担任；右下为第三课真实时间线，各节点标注史书出处。


课程站首页 · 三课总览与导览路线	第一课 · 配置中心：五步把国产模型接进终端

第二课《赤壁·风起》 · 参谋团：主谋、老将、度支、水客、书佐，各是不同模型	第三课《歧路》 · 真实时间线，每条史事都标了出处

生成图

以下四张由课程调用生图接口生成。第二课为每个决策选项配一张图，第三课为每条推演出的时间线各配一张。


第二课《赤壁·风起》 · 一个决策选项的画面	同一局走到底 · 连环船起火

第三课《歧路》 · 被改写之后的港口	另一条时间线上的一个节点

「火烧连环船」放大后，左侧水面有一道现代斜拉桥的轮廓，208 年并不存在这种结构。第三课会用判别模型为生成的图片打分，并要求逐条标注内容出处。

课程站 index.html 中另有十张界面截图。

课程亮点

先通工具，再写代码。 第一课不涉及 torch，先用网页配置中心把 CLI 工具接通，在终端中完成第一次国产模型调用，之后即可直接执行”帮我写一个页面”这类需求。

每一课都有能跑的东西。 不堆名词、不留”课后自行实现”。每一课都有一份可直接运行的实验材料，跑起来就能交互；实验手册里写清”你会看到什么”和”如果没看到，去查哪里”。

国产算力全程零成本。 所有实验都跑在沐曦 C 系列的模型服务上。

可信可溯源。 第二课的结局由纯算法判定，不交给模型；第三课的每条推演标注可信度三分法（真实资料 / 合理推测 / 纯虚构），配图经过 AIGC 判别模型自查，提示词全文留档。

常见问题来自实际调试。 手册记录的问题均来自真实调试，包括模型名需使用连字符、推理模型思维链占用 token 导致空响应、生图尺寸白名单、异步任务并发上限等。

适合人群

高校计算机 / AI 相关专业师生： 想补上”工程实践”这一环，把课堂上的原理真正跑起来，并积累一段国产算力开发经历的同学。

想入门 AI 应用开发的开发者： 不满足于只会调现成 API，希望完整走一遍”接模型 → 写代理 → 做界面 → 出作品”的流程。

AI 算法工程师 & 应用开发者： 想系统了解国产模型服务的能力边界与适配方法，为项目选型积累一手实测数据。

内容 / 文史 / 设计方向的爱好者： 对第二、三课的题材感兴趣，想用 AI 做点”有出处、能自证”的东西，而不是又一批无来源的生成内容。

学习顺序及章节名称

学习顺序及章节名称	任务打卡地址	任务描述	预计用时	可交付成果
第一课：把国产算力接进你的终端课程目录 · 实验手册 · 配置中心	打卡 #1	用课程提供的配置中心，把模力方舟访问令牌接入 Codex / Claude Code / OpenCode 中的任意一个，并跑通一次真实对话。	第 1 天	一个能用国产模型的编码 Agent，以及一份”我踩过的坑”记录
第二课：赤壁·风起 —— 多模型协作的决策游戏课程目录 · 实验手册 · 代码 · 提示词	打卡 #2	跑通本地代理，读懂 5 个模型分工（参谋团 / 叙事 / 生图 / 配音）；亲手改写一个决策节点的结果，观察结局如何变化；回答”为什么结局不该让模型来编”。	第 2–3 天	一个可玩的决策游戏 + 一段对”规则与生成”边界的论述
第三课：歧路 —— 反事实时间线实验室课程目录 · 实验手册 · 代码 · 提示词	打卡 #3	给一条真实时间线挑一个节点，用自由输入改写它；让模型推演后续连锁后果；用生图 API 配图、用判别模型自查 AI 生成痕迹；写出你的架空时间线。	第 6–8 天	一条架空时间线 + 一份可核验的溯源档案

怎么打卡：上面三个打卡 Issue 即为打卡地址，学完在对应 Issue 下回复成果即可。也可自行新建：点「＋疑修」，在模板中选「第 N 课打卡模板」，按格式填写后提交。

平台另配「踩坑反馈模板」与「提问讨论模板」两个模板。

三课在哪里

	课程目录	实验手册	要动手的东西	打卡
第一课	lesson-01-coding-agent	README.md	配置中心 `lab/index.html`（下载后双击打开）	#1
第二课	lesson-02-chibi-game	README.md	`lab/` 源码 + `prompts/`	#2
第三课	lesson-03-timeline-lab	README.md	`lab/` 源码 + `prompts/`	#3

成果怎么交

作业统一交回本仓库：Fork → 放文件 → 发 PR → 在打卡 Issue 下贴链接。这样评审、讨论、留档都在同一个地方，别人也能顺着 PR 看到你的过程。

什么时候交：第一课当天；第二课第 3 天完成、第 5 天截止；第三课第 8 天完成、第 10 天截止。进度超前不必等窗口开放；落在后面也别停——先把半程成果发上来，写清停在哪一步、为什么停，照样算有效打卡。

步骤	怎么做
1 · Fork	点仓库右上角 Fork，复制一份到你的 GitLink 账号
2 · 放文件	在 `submissions/<你的 GitLink 用户名>/lesson-0N/` 下放成果与截图
3 · 发 PR	提交后向本仓库发 Pull Request，标题写「第 N 课 · 你的名字」
4 · 贴链接	回到对应打卡 Issue，在下面评论你的 PR 地址

链接要能打开。PR 没发出来、或仓库不可见，审查者看不到就等于没交。本来就习惯 GitHub 的同学，可以在评论里附一个镜像地址方便自己以后回看，但作业本体以 PR 为准。不熟 Git 的话，CONTRIBUTING.md 第三节有逐行命令版。

完整规范见 submissions/README.md。

每课都要交三张截图

	第一课	第二课	第三课
图 1	配置生成	参谋团同屏	改写输入
图 2	终端跑通	这一局的结局	架空时间线与配图
图 3	踩坑现场	改动前后对比	AIGC 判别得分

换题材

示例是脚手架，不是标准答案。第二课和第三课都鼓励换成自己的题材：

第二课：换成你家乡的某场战役、地方志里某位人物的一次抉择（改 lab/index.html 里的 SCENES 与 ENDINGS）；
第三课：换成别的真实历史记载，如一条技术史、一部制度史、某个人物的年表（新建一条 timelines/*.json）。

换题材可以分几层做，做到哪一层都能交：在示例上改一个节点、换成新题材的数据、连 lab/prompts/ 里的提示词一起重写，都是有效作业。写清楚你停在哪一层、为什么停即可。

请在打卡评论里单独写一段「我的创新点」：你为什么选这个题材、和示例哪里不一样、有没有推翻示例的做法。

剧本换了，提示词也要一起换。 第二课 base_rules.txt 写有”可提及的人物仅限曹操、孙权……”，第三课 iron_law.txt 写有”只使用明代已有的概念、官职、器物”。若只换剧本，模型仍会用三国的口吻、明代的官职讲述你的题材。改哪几条，两课手册里都有专章。

选题自由，规则不能自由。 第二课的结局必须由确定性代码判定；第三课的每个真实节点必须能追溯到出处。这两条是本课程的底线。

第 14 天 · 直播复盘

第 11–13 天评审，评出的优秀作业会逐个通知到第 14 天的直播。看得懂的操作演示手册里都有，直播不复述这些，只做三件事：

当时怎么判断的 —— 为什么选这个题材、挑了这个节点改
卡在哪一步，怎么绕过去的（或者没绕过去，停在哪个半程）
现在回头会怎么改 —— 哪一条是你自己认下来的 AI 生成内容

过程中被点出来的坑会整理进下一版手册的「常见坑」，署你的名字。没被选中也可以旁听；三课的打卡在截止前一直开放。

仓库结构

metax-ai-bootcamp/
├── README.md                      ← 你正在读的这份
├── index.html                     ← 课程主页（浏览器打开即用，含三课入口）
├── GOVERNANCE.md                  ← 治理章程：角色、决策与冲突机制
├── CONTRIBUTING.md                ← 贡献指南：Fork + PR 工作流
├── CODE_OF_CONDUCT.md             ← 行为准则
├── ROADMAP.md                     ← 课程迭代路线图
├── assets/art/                    ← 课程生成的成品图（README 与课程站展示用）
├── assets/preview/                ← 课程主页与手册使用的界面截图
├── submissions/                   ← 学员成果区（Fork + PR 路线放这里）
│   └── README.md                  ← 提交规范：Fork + PR、三张截图、选题要求
├── tools/
│   ├── build_handbooks.py         ← 把 lesson-*/README.md 渲染成课程站的手册页
│   │                                 （改了手册记得重跑一次：python tools/build_handbooks.py）
│   ├── gen_prompts.py             ← 生成两课的 prompts/*.txt（默认不覆盖已有文件）
│   ├── verify_prompts.py          ← 证明「提示词抽成文件后」与原代码逐字节一致
│   └── checkin-issues/            ← 三个打卡 Issue 的正文留档（内容活在平台上，这里存副本）
├── lesson-01-coding-agent.html    ┐
├── lesson-02-chibi-game.html      ├ 上面那个脚本生成的成品页
├── lesson-03-timeline-lab.html    ┘
│
├── lesson-01-coding-agent/
│   ├── README.md                  ← 实验手册（第一课）
│   └── lab/index.html             ← 配置中心，双击即可打开
│
├── lesson-02-chibi-game/
│   ├── README.md                  ← 实验手册（第二课）
│   └── lab/                       ← 《赤壁·风起》完整源码
│       ├── server.py              ← 本地 AI 代理（唯一持有 Key 的地方）
│       ├── index.html             ← 游戏前端
│       ├── config.example.json    ← 配置模板，复制成 config.json 后填入令牌
│       ├── prompts/               ← 真正发给模型的提示词（换题材改这里）
│       ├── assets/                ← 15 张选项插画 + 生成缓存
│       └── tools/                 ← 模型探测与基准脚本
│
└── lesson-03-timeline-lab/
    ├── README.md                  ← 实验手册（第三课）
    └── lab/                       ← 「歧路」完整源码
        ├── server.py              ← 本地代理：推演 / 校准 / 生图 / 判别
        ├── index.html             ← 单文件前端
        ├── config.example.json    ← 配置模板
        ├── prompts/               ← 真正发给模型的提示词（换题材改这里）
        ├── timelines/zhenghe.json ← 郑和下西洋真实时间线（1405–1522，10 个节点）
        ├── assets/cache/          ← 已生成的配图（开箱即用，不烧额度）
        └── runs/                  ← 2 份可复现的推演存档（无令牌也能命中）

提示词是公开的。 两课都将提示词从代码抽到 lab/prompts/，以 ## 开头写注释，注释不发出去，其余逐字发给模型。前端也能直接展开查看：第二课每一幕底部有「查看完整提示词」，第三课有「溯源」折叠区。不看提示词，就无法判断模型哪句话不可信。

另外两份常查的资料：

文档	什么时候看
`docs/model-list.md`	报 `model not found` / `400 模型名称有误` 时。记录实测日期与两个已知问题：列表中有不等于可用；平台会调整模型名
`docs/offline-mode.md`	尚未取得令牌、想先跑一遍时。说明哪些步骤不需要令牌

开始之前：你只需要三样东西

一台电脑（Windows / macOS / Linux 均可；手机上无法完成第一课的配置）。
一枚模力方舟访问令牌。第一课的配置中心里有直达入口与分步说明。
**Python 3.10+**（第二、三课需要）。没有也能学第一课，但游戏与实验室跑不起来。

关于密钥：本课程所有实验的 Key 只存在于本机。前端页面从不持有 Key，所有模型调用都经过本地 Python 代理。仓库中的 config.json 已被 .gitignore 排除，请勿把自己的令牌提交上去。

许可证

本项目采用 MIT 许可证（LICENSE）开源。

注意：从第二课、第三课实验生成的图片、音频、视频属于学员自己的 AI 生成产物，其版权与使用条款遵循各自模型服务方（模力方舟）的约定，不受本仓库 MIT 许可证约束。仓库内 assets/art/、assets/preview/ 与 assets/cache/ 下的示例生成物仅供课程演示。