Capstone：故意破坏、调试与发布门

先像新用户一样运行

复制 docs/engineering-agent-template/ 或 clone 你的模板到新目录，不依赖原目录的已激活环境。按 README 创建 .venv，运行 python -m unittest discover -s tests 和 python scripts/check_project.py .，再尝试 Docker 路径。记录解释器、依赖解析、测试和镜像结果；CPU 路径必须可用。

四次可恢复故障

让 python 指向环境外的 interpreter，比较 sys.executable，修复启动说明。
暂时删除一个直接依赖声明，观察安装/测试失败，恢复后重新验证。
让 Dockerfile 复制不存在的文件，阅读 build context 错误并重建。
在 AGENTS.md 中加入一条可验证规则，故意跳过它，让 Reviewer 报告缺口。

每次只改一个变量，保留失败输出，再写“症状 → 层次 → 修复 → 证据”。不要用 reset --hard、force push 或删除数据来清理实验。

发布门

[ ] Git history 只包含解释得清的改动
[ ] .env、数据、checkpoint 和 build output 不在提交中
[ ] 新环境和 CPU smoke test 通过
[ ] Docker 行为、volume、port 在 README 中可复现
[ ] AGENTS.md 和 Skill 的边界清晰
[ ] Harness 有计划、验证、review、repair 证据
[ ] `logs/smoke.log` 和 `docs/diagnostics/smoke-report.md` 记录成功运行与未测试边界
[ ] Linux server 迁移步骤没有硬编码私密路径

最终交付

提交模板仓库、README、一次成功运行的日志摘要和一份诊断报告。你不需要搭建完整 Agent 平台；只要能解释谁负责什么、何时使用工具、如何发现错误、如何安全恢复，这个模板就已经成为下一次 AI 实验的起点。

练习

让一位同学或未来的自己只看 README，在新目录完成一次 smoke run。不要口头补充步骤；把对方卡住的地方改成更清晰的命令、前置条件或诊断说明。

参考答案

最终标准不是作者本人能运行，而是干净目录中的新使用者能按文档复现并理解失败。无法复现的隐含状态应被写进环境、脚本或 README。

延伸阅读

第 15 课 学习进度仅保存在当前浏览器。