【第二期】2026年5月23日 晚 20:00-22:00

  体验课内容:

  1. 什么是智能体编程与SDD，以及为什么不用Vibe Coding
  2. 工具链与开发环境安装
  3. 实战体验：20分钟，无需编程经验，从想法到实现一个完整功能
关于“木刀道场”：
木刀：学习过程中使用“木刀”：都是免费的工具，无需翻墙，无需额外购买Token，虽不锋利，但足够学习使用。
道场：道场没有门槛，这里都是同伴。不论我们的背景是什么，一起交流、一起进步。业界最新经验、资讯会持续在群里更新。

课前准备：

自学：与 AI 沟通

# 1 准备你的日常 AI 工具箱
编号 大模型/工具 说明
1 Qwen（通义千问） 国内推荐：

  1. 不限流量
  2. 百炼平台 token 价格低
  3. 聪明程度 ok
2 Sublime Text 编辑器 可选：免费的 Markdown 编辑器，编写 Prompt 首选
3 Markdown 语法小抄在线版
Markdown 语法小抄下载		 建议阅读 + 收藏：

Markdown 语法小抄，下载的文件可以用上面的 Sublime 打开

 

#2 Markdown 语法简要

Markdown 是一种轻量级标记语言，用简单的符号实现格式化，让写作者专注于内容而非排版。以下是编写提示词时最常用的语法：

语法 Markdown 写法 效果说明
标题 # 标题 / ## 二级标题 1-6个#表示1-6级标题
粗体 **粗体** 粗体
斜体 *斜体* 斜体
列表 - 项目 或 1. 项目 无序列表 / 有序列表
链接 [链接文字](URL) 可点击的链接
代码 `代码` 或 "`代码块"` 行内代码 / 代码块
引用 > 引用内容 引用块
分隔线 --- 水平分隔线
表格 | 列名 | 列名 |
|------|------|
| 内容 | 内容 |		 用竖线分隔列，第二行定义对齐方式

 

#3 学习以下内容

驾驭 AI 必备 – 有效提示词之 STAR 范式

元素 核心问题 推荐长度 常见错误 最佳实践
S – Situation 谁？什么背景？目前在做什么？为什么需要 AI？ 100 字内 写成个人简历 • 无指令：不要写任务指令，只描述背景
• 只写跟任务有关的事实
• 使用 {}：用 {粘贴完整的背景和概念} 作为占位符，让用户动态填写，提高模板可复用性
T – Task 希望 AI 做什么？产出什么？ 120 字内 模糊的指令，例如”帮我写个脚本” • 提供清晰、明确、无歧义的任务指令，让大模型清楚理解要做的事
• 分解：一句话一个指令
• 动词导向：使用动词引导的指令
• 关键要求：添加关键要求描述（例如 SMART 原则）
A – Action Role 希望 AI 扮演谁？具备什么技能？ 200 字内 只写”你是某个领域的专家” • 专业角色：指定具备任务相关技能的角色
• 领域知识：强调应当具备的专业知识
R – Rule 等待什么输入？产出什么输出？格式限制？ 120 字内 忽略格式限制，导致输出内容冗长杂乱 • 指定清晰、一致的任务规则
• 实例化：给出实例帮助 AI 理解
• 边界清晰，例如将”请尽可能清楚描述”改为”必须提供至少三个场景”
• 质量要求：如有质量标准，明确说明
• 模板：指定句式/结构模板
• 输出格式，例如纯文本、文本块等

 

# 4 在千问中尝试以下提示词
# S - Situation
## Chinese is my first language.
## English is my second language
## I need an assistant that can translate one language into the other.

# T - Task
## Wait for my input.
## Identify which language my input is written in.
## Translate it into the the other language.
## Output only the translations, not the original text.

# A - Action Roles
## You are a native-level expert in Simplified Chinese and English.
## You are a professional translator skilled at producing natural, accurate, and context-appropriate translations.

# R - Rules
## Do not answer anything until I provide text to translate.
## For every input, first detect the original language.
## Translate the input into the other language.
## Use prefixes:
### [CN:] for Simplified Chinese
### [EN:] for English

## Output only the translations.
## Do not add explanations, notes, or extra text.
## Output as plain text.
## Example: I enter the input "你叫什么名字？", the output should be:
[EN:] What is your name?
# 5 挑战：写一个编辑提示词的提示词，或者把 PRD 转为 用户故事 + AC 的提示词

电脑配置

推荐电脑配置
平台 可用型号 芯片 / 处理器 内存 存储 适用性
Mac MacBook Air M3 Apple M3 16 GB 512 GB SSD 最佳选择
MacBook Pro M3 / M4 Apple M3 / M4 18 GB+ 512 GB SSD 最佳选择
MacBook Air M2 Apple M2 16 GB 512 GB SSD 推荐
MacBook Air M1 Apple M1 16 GB 256 GB SSD 可用
Windows ThinkPad X1 Carbon (Gen 11+) Intel Core i7-1365U+ 16 GB 512 GB SSD 最佳选择
Dell XPS 14 / 16 Intel Core Ultra 7+ 16 GB 512 GB SSD 最佳选择
Surface Laptop 6 Snapdragon X Elite / Intel Ultra 16 GB 512 GB SSD 推荐
Linux ThinkPad T14s (Gen 4+) AMD Ryzen 7 PRO 7840U+ 16 GB 512 GB SSD 推荐
System76 Lemur Pro Intel Core i7-1365U+ 16 GB 512 GB SSD 推荐

最低配置要求

如果你的电脑低于以下配置，可能无法流畅运行课程所需的开发工具。

配置项 最低要求 推荐配置 说明
处理器 (CPU) Apple M1 / Intel i5 10代 / AMD Ryzen 5 5000 Apple M3 / Intel i7 13代 / AMD Ryzen 7 7000 AI 编程工具需要持续处理代码分析，CPU 性能直接影响响应速度
内存 (RAM) 8 GB 16 GB 及以上 Code Buddy + 浏览器 + 终端同时运行，8 GB 会明显卡顿
存储 (SSD) 256 GB SSD 512 GB SSD 及以上 项目代码 + Node 模块会占用大量空间；必须是 SSD，机械硬盘随机读写速度慢数百倍，会导致工具启动和索引极慢
操作系统 macOS 13+ / Windows 10 (WSL2) / Ubuntu 22.04+ macOS 14+ / Windows 11 (WSL2) / Ubuntu 24.04 Linux 推荐 Ubuntu 发行版
网络 稳定的宽带连接 50 Mbps+ 低延迟 AI 编程工具依赖云端大模型，网络不稳定会严重影响体验
显示器 13 英寸 1080p 15 英寸+ 2K 分辨率 编程需要同时查看代码、终端和文档，大屏幕效率更高

特别注意
  • 8 GB 内存的 Mac：可以运行，但同时打开多个工具时会明显卡顿，建议升级到 16 GB
  • Windows 用户：必须启用 WSL2（Windows Subsystem for Linux），课程中的开发环境基于 Linux
  • iPad / Chromebook：无法安装课程所需的开发工具，不可用
  • 机械硬盘 (HDD)：随机读写速度比 SSD 慢数百倍，会导致项目索引、依赖安装等操作极慢，严重不推荐

开发工具

协作工具
# 工具名 说明 链接
1 腾讯会议 线上学习用 下载
2 HedgeDoc.Pro 实时分享代码的工具 访问

 

开发 IDE
# 工具名 说明 链接
1 首推

CodeBuddy CN

 首推原因：

免费
提供优秀的大模型
免费token足够
不用排队等待
 下载
2 TRAE CN 备用：

免费
提供优秀的大模型
免费token足够
有时需要长时间排队
 下载
3 Cursor 自备付费版：

免费版限制很多
免费版不提供好的大模型
免费token很少
不用排队等待
 下载
4 Claude Code 削铁如泥的宝刀，昂贵，需要翻墙，练习用大材小用，土豪乱入

没有免费版
最好的大模型
没有免费Token
不用排队等待
 了解

 

 Node.js
# 工具名 说明 链接
2 Node.js 开源、跨平台的 JavaScript 运行环境，必备 Mac – 支持Apple芯片(ARM)和Intel芯片(x64)
Windows – 支持 ARM 架构和 x64
Linux
请下载完成后安装 Node.js。这是后续安装依赖包和开发应用程序必备的工具。

Windows 用户需要手动安裝 Git （过程中需要重启电脑）
第一步：打开 CMD 工具，快捷键  Windows + R

第二步：直接在终端输入：
BASH
winget install --id Git.Git

第三步：安装完成后，输入以下指令检查 Git 是否可以执行：
BASH
git

云数据库

安装云端 Postgres 数据库

跟着以下步骤操作，安装开发时需要用到的云端 Postgres 数据库。

第一步：打开 Neon 注册页面

第二步：创建账号
  • 输入注册的邮箱，创建账号密码
  • 点击继续后，需要去邮箱激活账号

第三步：填写 Organization 信息
  • 在 “Welcome to Neon” 页面输入 Organization 信息
  • 注意：”What’s this organization for?” 要选 “Personal projects”（免费方案）

第四步：创建数据库
  • 填入数据库信息，点击 “Create project” 按钮
  • 注意：Postgres version 选 “18”，Region 选 “AWS Asia Pacific 1 (Singapore)”

第五步：复制数据库连接字符串
  • 数据库建好后，点击 “Connection string”，再点 “Copy snippet” 复制连接字符串
  • 将连接字符串粘贴到记事本保存，后续配置项目环境文件时会用到

这样属于你自己的云端 Postgres 数据库就装好了

装依赖包

安装所需的依赖包

跟着以下步骤操作，全程只需复制粘贴，不需要任何编程基础。

第一步：打开终端

Mac 用户（三种方法任选一种）：

  • 方法一：在 Finder 顶部菜单栏点击”前往” → “实用工具” → 双击”终端” 或 “Terminal”
  • 方法二：激活 Spotlight，搜索”终端” 或 “Terminal”，按回车
  • 方法三：打开 Launchpad，在”其他”文件夹里找到”终端” 或 “Terminal”

Windows 用户（两种方法任选一种）：

  • 方法一：按 Windows 键 + R，输入 cmd，按回车
  • 方法二：点击开始菜单，搜索”命令提示符”，点击打开
第二步：确认已安装 Node.js

在终端输入以下命令验证：

BASH
node --version

看到类似 v22.0.0 的版本号即表示已安装成功。

第三步：运行安装命令

把下面这条命令复制，粘贴到终端里，然后按回车。

BASH
npx sdd-env-cn@latest init

  • 出现提示 “OK to proceed? (y)”， 输入 y 然后按回车。
第四步：选择 IDE
  • 打开安装界面，用 ↑ ↓ 方向键 选择 IDE（我们选择最下方 CodeBuddy）

此步骤非常重要：一定不要忘记按一次空格键，看到 CodeBuddy CN 选项前面加了绿色圆点，才表示选中了。如果不按空格键，虽然当前高亮显示的是 CodeBuddy CN，实际安装会是第一个选项 Cursor。

等待一会后，安装完成

 

若上述方法无法下载或速度较慢，可参考以下步骤切换至阿里云镜像仓库

1. 下载 npm-switcher

2. 打开终端机（Windows 用户：Windows 键 + R，输入「cmd」后回车　／　Mac 用户：Command + 空白键，搜寻「终端机」后回车）

3. 请将 {你所在的目录} 替换为 npm-switcher.js 的实际路径，再执行以下指令

BASH
node {你所在的目录}/npm-switcher.js

4. 直接回车或填写 aliyun 的编号

BASH
C:\Users\Alex>node C:\Users\Alex\Desktop\npm-switcher.js
========================================
NPM 倉庫切換工具
========================================
[1/4] 安裝 NRM…
[完成] NRM 已安裝
[2/4] 加入阿里雲倉庫…
[完成] aliyun 倉庫已存在
[3/4] 選擇倉庫…
目前可用的倉庫：
──────────────────────────────────────────────────
1. npm *
https://registry.npmjs.org/
2. yarn
https://registry.yarnpkg.com/
3. tencent
https://mirrors.tencent.com/npm/
4. cnpm
https://r.cnpmjs.org/
5. taobao
https://registry.npmmirror.com/
6. npmMirror
https://skimdb.npmjs.com/registry/
7. huawei
https://repo.huaweicloud.com/repository/npm/
8. aliyun
https://packages.aliyun.com/69f8bbbf7c12f71e8ca61e70/npm/sdd-env-cn/
──────────────────────────────────────────────────
* = 目前使用中
請輸入編號或名稱切換倉庫 (預設: aliyun): 8
SUCCESS The registry has been changed to ‘aliyun’.
[完成] 已切換到 aliyun 倉庫
[4/4] 登錄倉庫…
[完成] 登錄成功（已寫入 .npmrc）
----------------------------------------
目前倉庫:
https://packages.aliyun.com/69f8bbbf7c12f71e8ca61e70/npm/sdd-env-cn/
========================================
設定完成！
========================================
常用指令：
nrm ls -- 列出所有倉庫
nrm use <名稱> -- 切換倉庫
nrm test -- 測試各倉庫速度

5. 完成后再次执行

BASH
npx sdd-env-cn@latest init

示例程序

示例程序

跟着以下步骤操作，通过运行示例作品，验证所有的工具、环境已正确配置。

第一步：建项目目录
  • 在本地建一个新文件夹，文件夹的名称：sdd-sample-cn
  • 打开 Code Buddy CN，在左侧 “编程模式” 中，选择 “打开文件夹”，然后选择第一步新建的 ~/sdd-sample-cn

  • 你会看到如图所示的空白工程目录

第二步：拉取代码
  • 如图中箭头1，在 Code Buddy 的 AI 对话框中，输入：
BASH
从以下 git repository 拉取代码：
https://gitee.com/woodsw0rd/sdd-example-cn.git
  • 你可能会看到以下弹出框，如图中箭头2
  • 确认允许执行后，代码下载成功，如图中箭头3

 

第三步：验证数据库连接
  • 找到前一步你配置好的 Neon 云端 Postgres 数据库连接字符串
  • 如图中方框1所示，在 CodeBuddy CN AI 对话框中输入：
BASH
测试以下 Postgres 数据库连接：
*** 此处改为你自己的数据库连接字符串 ***
  • 如果有弹出对话框要求同意执行脚本的，如图中方框2，点同意即可
  • AI 会自动尝试连接数据库，如果成功会告诉你连接结果，如图中方框3
  • 当 AI 问你，数据库连接成功，但是是空的，要不要创建数据库表的时候，说“要”，然后 AI 就会帮你把数据库建起来了

第四步：配置千问 AI 大模型 API Key
  • 在 Code Buddy CN AI 对话框中输入：
BASH
使用以下 qwen API 配置信息，连接 qwen 大模型：
#############################################
# 请在此处贴入在微信群中共享的 qwen API 配置信息  #
#############################################
注：这里提供的 API Key 是真实的百炼平台千问大模型 API Key，请勿泄露。课后一周 API Key 会失效。
  • 如果有弹出对话框要求同意执行脚本的，如图中方框2，点同意即可
  • AI 会自动尝试通过 API Key 连接千问大模型，如果成功会告诉你结果，如图中方框3

第五步：创建本地环境配置文件 .env
  • 在 Code Buddy CN AI 对话框中输入：
BASH
# 把下面配置信息写入 .env 配置文件：
1. 前文的 postgres 数据库配置信息
2. 前文的 qwen API Key 配置
  • 如果有弹出对话框要求同意执行脚本的，如图中方框2，点同意即可
  • AI 会创建本地 .env 配置文件，如图中方框3

  • 创建成功后，在 Project 目录中会找到 .env 文件，如图中方框1，以及数据库和 AI 的连接配置，如图中方框2

第六步：运行示例 web app
  • 在 Code Buddy CN AI 对话框中输入：
BASH
run the app
  • 如果有弹出对话框要求同意执行脚本的，如图中方框2，点同意即可
  • AI 会连接千问大模型，创建本地数据库表，启动 web server，成功后会告诉你结果，如图中方框3

  • 打开浏览器，输入 AI 给你的链接（一般是以下链接，注意如果启动多个服务器实例，端口号会改变）
BASH
http://localhost:3000
  • 现在示例 web app “AI 故事接龙” 就成功运行起来了