第1章 AI任务体检师
判断一项任务该不该用AI。用网页端AI工具完成一次任务体检，生成AI协同项目卡。
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一章一个完整实践项目
14章教学资源全部就绪。以 Qwen Code、Jupyter 和本地模型为主线，每个项目都能离线起步、完整运行，并保留学生预测、修改、复测和判断的关键变量。
运行不等于完成。
自动脚本只核对客观结果；实验预测、AI建议取舍、失败解释与最终结论必须由学生填写。
教师审阅与学生试学进行中。
14章资源已通过自动验收，但尚未经过教师审阅和学生试学验证。欢迎授课教师试用并提交反馈。
第一篇 判断与协同（第1-2章）
不要求编程。使用网页端AI工具，建立人机协同的基本判断。
第2章 模糊委托变可执行方案
经过三轮迭代，把一句模糊委托变成可由另一位同学执行和验收的方案。
第二篇 环境与数据（第3-4章）
建立本地工作台，观察数据怎样带偏模型。
第3章 建立可交接的AI学习工作台
从离线模拟问答开始，理解工作区、模型路径、人工复核、故障降级和证据记录。
第4章 跳远成绩预测器
同一模型、同一测试集，只改变一条异常记录，观察趋势线和MAE怎样变化。
第三篇 语言与提示词（第5-7章）
从字面到语义、从提示词到可靠性，观察语言模型的机制与边界。
第5章 美食语义匹配器
同样的字不等于同样的意思。对比共同字基线和嵌入向量两种匹配方法。
第6章 可测试周报生成器
提示词也要做版本和回归。v1/v2/v3三版对照，用固定测试集评价并保留回滚记录。
第7章 AI答复可靠性实验台
流畅回答从哪里出错？用位置对照和注入攻击测试模型的可靠性边界。
第四篇 检索与视觉（第8-9章）
让AI查资料、看图片，并检验它的证据是否可靠。
第8章 校园生活证据问答助手
亲自观察"分块—检索—阈值—生成—引用核查"，分别验收检索和生成两层。
第9章 看图盘点助手
把"看起来像"变成证据分级。对视觉模型每句结论标注A/B/C证据等级。
第五篇 工具与智能体（第10-12章）
让AI在沙盒中使用工具、完成多步任务、组织工作流。
第10章 受控学习便签助手
模型只能提议工具调用，程序经schema校验后在沙盒执行。攻击测试与审计日志。
第11章 周末出行清单智能体
ReAct多步循环、状态机、步数上限和人工暂停。注入防御与轨迹复盘。
第12章 客户咨询分流工作台
把提示词、检索、工具和智能体组织成可交付流程。责任链与失败兜底。
第六篇 物理AI与作品交付（第13-14章）
接入摄像头，把原型做成可测试、可回归、可追溯的作品。
第13章 三色卡反馈终端
用合成色卡先跑通规则模型，摄像头仅为教师授权后的拓展路径。
第14章 智能信号卡识别系统
把原型升级为有版本、回归测试、失败降级和证据包的作品。
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AI协同工具与环境
Qwen Code配置、本地/云端模型路径、工作台分工、五段协同留痕。
核心概念帮助页
什么是模型、嵌入向量、余弦相似度、RAG、工具调用、智能体……