《Git工作流与开源工程——AI智能体协同的物理AI产品开发》教材大纲

一、课程与教材定位

（一）课程名称

课程建设项目名称保持为：

《Git工作流与开源工程》

教材名称采用：

《Git工作流与开源工程——AI智能体协同的物理AI产品开发》

课程名称与申报名称保持一致。教材副标题说明AI协同开发和物理AI产品工程的应用方向。

（二）课程性质

本课程是创新实验班S1阶段的AI协同工程基础课程，面向大学一年级学生。课程不把Git命令、软件工程文档和AI工具割裂开来。学生在物理AI产品的版本演进中学习以下内容：

1. 从用户问题形成可开发的产品范围；
2. 把产品需求转化为接口、预算和可验收任务；
3. 使用VS Code、Cline与校内Qwen服务开展受控AI协同；
4. 使用Git和校内GitLab记录、评审和合并工程变化；
5. 接收硬件、数据和模型构建物并完成系统集成；
6. 通过自动检查、实机测试和小规模试用形成质量证据；
7. 把项目整理为可复现、可发布和可维护的开源工程。

课程达成目标为：

学生能够在人主导、AI协同、Git管理和证据验证的条件下，完成一个物理AI产品从项目原点到v1.0发布的全过程。

（三）学生基础和教学深度

课程面向一年级学生。学生应在18周内建立稳定的AI协同开发流程和工程规范。课程不求一次覆盖高级软件架构、复杂模型算法和量产硬件设计。

学生需要形成的基础能力包括：

• 能运行和解释一个真实项目；
• 能在没有AI时完成基本Git操作和手工验证；
• 能给AI提供目标、上下文、范围和验收条件；
• 能阅读Git差异并拒绝越界变化；
• 能用议题、分支、提交、合并请求和版本组织工作；
• 能区分目标、估计和实测结果；
• 能把硬件、数据、模型和代码作为有版本的工程对象；
• 能从干净环境复现并发布一个项目。

二、与另外两门专业课的协同

三门专业课围绕同一物理AI产品协同开发，但各自承担不同深度。

本教材在涉及模型和嵌入式技术时讲解到“能够正确集成、验证和评审”的深度：

• 不重复推导模型算法和训练方法；
• 不重复讲解传感器内部原理和寄存器配置；
• 重点说明构建物接口、版本、散列、资源、失败状态和验收证据；
• 技术问题超出本课程深度时，转交对应课程，并通过GitLab议题追踪。

三、教材项目体系

（一）缩微训练项目：智能声音识别通知器

使用范围：第1—4章。

项目运行真实声音采集、特征处理、模型推理、事件策略和通知链路。教学仓库由课程组维护，正文不绑定特定商业通知服务。

教学安排：

• 第1章从校内GitLab克隆稳定标签，构建、烧录和运行；
• 第2章不使用AI，手工修改冷却策略并提交；
• 第3章配置AI协同工作台，只读取和规划，不修改；
• 第4章用议题、分支、AI实施、验证、合并请求和同伴评审完成协作闭环。

该项目只承担基础训练，不作为贯穿全书的产品名称。

（二）教师贯穿项目：智能感知终端

使用范围：第5—12章。

项目采用中性、正式的技术名称，不预设手表或固定设备形态。根据真实调研和课程硬件条件，产品可以采用佩戴式、便携式或固定式终端。

核心闭环：

物理输入
→ 数据窗口
→ 模型或规则
→ 事件策略
→ 结构化事件
→ 本地或远程反馈
→ 用户行动与记录

版本路线：

（三）学生主导项目

使用范围：第13—18章。

每组选择一个真实、低风险、可感知的物理AI问题，六周完成：

项目原点
→ 工程基线
→ v0.1最小闭环
→ v0.5智能能力
→ v1.0发布候选
→ v1.0开源发布与复盘

建议每组2—4人，第一版控制为：

• 一类主要传感输入；
• 一个核心状态或事件；
• 一个模型或确定性基线；
• 一条用户反馈链路；
• 一种课程统一硬件或经批准的替代；
• 一个清楚的公开范围。

四、总体编写与教学原则

（一）先运行真实系统

第1章直接克隆、构建、烧录和运行完整项目。Git概念在实际仓库状态中解释，避免从命令定义开始罗列。

（二）AI从第3章开始

第1—2章完全手工完成，使学生先建立基线、差异、验证和提交之间的直接关系。

第3章AI只读取和规划；第4章以后才允许在议题、文件范围、权限和验证条件约束下实施。

（三）从最小项目原点迭代

产品核心问题确定后，立即验证最大技术风险并建立最小闭环。文档、测试和开源资料随版本补充，不等待所有规划完成后一次性开发。

（四）开发与验证同步

每个版本都包含：

目标
→ 议题
→ 任务分支
→ AI或人工实施
→ Git差异
→ 构建和测试
→ 合并请求
→ 同伴评审
→ 标签和发布记录

（五）实际证据优先

教材严格区分：

• 目标值：希望达到的约束；
• 估计值：基于方案的暂时判断；
• 实测值：在指定版本、硬件、环境和方法下取得的结果。

模板中的示例值不表述为项目实测。无法验证的内容标记为待确认，不由AI补写。

（六）真实设备与可重复验证结合

真实设备用于验证物理输入、硬件、资源和系统行为；脱敏数据回放与固定输入用于重复验证上层接口。两类结果分别记录，回放不替代实机。

（七）工具服务于工程方法

主要教学环境：

• VS Code；
• Cline；
• 校内Qwen兼容模型服务；
• Git；
• 校内GitLab；
• 课程统一的构建、烧录和验证脚本。

教材正文减少对短期界面位置和特定版本按钮的依赖，通过环境卡和配套资源更新易变信息。

五、教材章节大纲

第一篇　运行真实项目并建立Git基线

第1章　克隆并运行智能声音识别通知器

核心内容：

1. 从校内GitLab克隆课程仓库；
2. 使用稳定标签固定代码版本；
3. 阅读README.md、目录、模型清单和主链路；
4. 检查开发环境、硬件连接和本地秘密；
5. 构建、烧录并使用真实声音运行；
6. 核对声音、模型、策略和通知证据；
7. 保存版本、硬件和运行记录。

主要成果：

• 干净课程仓库；
• 稳定标签与提交身份；
• 完整实机运行记录。

第2章　手工修改并提交第一个可验证版本

核心内容：

1. 从稳定标签建立个人分支；
2. 区分模型阈值与通知冷却；
3. 手工把冷却时间从课程基线改为课堂验证值；
4. 检查工作区差异；
5. 构建、烧录和执行正例、冷却期、冷却结束测试；
6. 暂存、检查并提交；
7. 在不同Git状态下恢复变化。

主要成果：

• 第一次手工C/C++修改；
• 实机时间边界证据；
• 第一次Git提交。

第二篇　建立受控AI与GitLab协作

第3章　配置受Git约束的AI协同开发工作台

核心内容：

1. 从干净提交建立AI协同基线；
2. 用VS Code打开完整仓库；
3. 连接Cline与校内Qwen服务；
4. 区分规划和实施权限；
5. 保护凭据、内部地址和个人数据；
6. 使用规则文件保存稳定约束；
7. 让AI读取限定文件并解释工程；
8. 形成一项小修改计划；
9. 确认AI没有改变工作区。

主要成果：

• 可用AI协同工作台；
• 权限和规则配置；
• 人工审查后的修改计划。

第4章　用Git和GitLab管理AI协同变更

核心内容：

1. 把前两章本地成果纳入个人课程仓库；
2. 把修改计划写成议题；
3. 从已同步的主分支建立任务分支；
4. 区分工作区、暂存区和提交；
5. 允许AI实施受限修改；
6. 阅读差异并执行构建、实机验证；
7. 使用交互式暂存形成原子提交；
8. 创建合并请求并开展同伴评审；
9. 处理冲突、恢复、回滚和分支保护。

主要成果：

• 议题；
• AI参与的受控代码变化；
• 原子提交；
• 合并请求、同伴评审和合并记录。

第三篇　定义产品和工程规格

第5章　分析需求并确定产品边界

核心内容：

1. 建立智能感知终端私有仓库；
2. 用README.md记录项目当前事实；
3. 开展访谈、观察、公开资料和替代方案调研；
4. 让AI整理证据并标记假设；
5. 比较候选场景和主要风险；
6. 区分信号、模型结果、产品事件和用户反馈；
7. 确定最小可行产品和排除项；
8. 编写产品简述与轻量产品需求文档；
9. 通过合并请求评审产品定义。

主要成果：

• 研究日志；
• 产品简述；
• 带编号需求和验收条件的产品需求文档；
• v0.1里程碑。

第6章　设计系统方案与工程规格

核心内容：

1. 从产品需求形成系统规格和追踪关系；
2. 确定设备、服务器、用户和外部系统边界；
3. 定义三门课程交付接口；
4. 建立时延、资源、功耗、可靠性、隐私和成本预算；
5. 由约束驱动芯片、传感器、通信和电源选型；
6. 建立物料清单和参数来源记录；
7. 定义事件模式、服务接口和失败语义；
8. 定义模型发布包接口；
9. 使用技术决策记录保存关键选择；
10. 用AI检查跨文件一致性。

主要成果：

• 系统上下文与组件图；
• 规格、预算和追踪表；
• 物料清单；
• 事件与模型契约；
• 技术决策记录。

第四篇　按版本实现智能感知终端

第7章　建立最小端云闭环并发布v0.1

核心内容：

1. 选择真实按键到用户反馈的最短路径；
2. 按依赖拆分契约、设备、服务器和用户端议题；
3. 建立可构建项目骨架和统一命令；
4. 分离配置与秘密；
5. 实现设备事件、服务器校验、幂等确认和用户显示；
6. 约束AI一次完成一个议题；
7. 按依赖顺序合并；
8. 使用同一事件身份完成四层核对；
9. 验证成功和失败路径；
10. 发布v0.1.0。

第8章　接入真实传感器并发布v0.2

核心内容：

1. 接收硬件课程的传感器适配器与板级证据；
2. 定义样本、错误和配置接口；
3. 验证采样率、时间戳、序号和溢出；
4. 建立有界窗口和上传队列；
5. 定义传感数据模式和采集会话；
6. 分离产品事件与授权数据采集；
7. 处理断网、缓存和重传；
8. 建立数据回放适配器；
9. 组织跨课程合并请求与冲突解决；
10. 发布v0.2.0。

第9章　接收数据与模型构建物并发布v0.3

核心内容：

1. 区分数据集、训练代码、训练运行和模型发布包；
2. 接收数据集清单；
3. 定义模型包目录和模型清单；
4. 阅读模型卡中的用途、评价和限制；
5. 使用Git LFS或受控构建物存储管理二进制；
6. 使用SHA-256核对文件身份；
7. 检查采集、数据集、模型和固件输入一致性；
8. 使用基准输入输出建立接收测试；
9. 让AI实现一致性检查器而非生成指标；
10. 发布v0.3.0。

第10章　部署端侧模型并发布v0.5

核心内容：

1. 从模型清单生成固件元数据；
2. 建立稳定模型运行器接口；
3. 保持训练与设备预处理一致；
4. 在真实设备完成基准样例测试；
5. 测量闪存、RAM、时延和功耗；
6. 在资源不满足时选择模型、固件、硬件或产品调整；
7. 发布端侧推理基线v0.4.0；
8. 使用平滑、连续确认和冷却形成事件策略；
9. 进行固定序列、数据回放和真实场景测试；
10. 管理重构、冲突和回退；
11. 发布v0.5.0。

第五篇　持续验证与开源发布

第11章　建立测试体系与GitLab持续集成

核心内容：

1. 从需求与风险形成测试矩阵；
2. 为AI变化先建立验收测试；
3. 统一本地验证命令并固定工具版本；
4. 理解流水线、阶段、作业、运行器和构建物；
5. 编写.gitlab-ci.yml；
6. 为合并请求、主分支和标签配置触发规则；
7. 管理持续集成变量和秘密；
8. 保存报告和固件构建物；
9. 从第一条实际错误定位失败；
10. 处理不稳定测试和硬件在环验证；
11. 设置主分支合并门禁；
12. 发布v1.0.0-rc.1。

第12章　完成开源审查并发布v1.0

核心内容：

1. 固定候选版本并开展小规模试用；
2. 把反馈转成可复现议题；
3. 对缺陷分级并发布新的候选；
4. 开展产品、代码、硬件、模型、测试、安全和运维联合评审；
5. 建立权利与公开清单；
6. 选择不同工程对象的许可证；
7. 保留第三方声明和标准许可证标识；
8. 生成并核对软件物料清单；
9. 清理秘密、个人数据和内部资料；
10. 完善README.md、贡献、安全和支持入口；
11. 从干净环境复现构建和实机闭环；
12. 在学校批准的平台发布v1.0.0；
13. 建立修复、模型更新和维护流程。

第六篇　学生主导项目六周冲刺

第13章　学生项目冲刺一：确定项目原点

核心内容：

1. 设定六周项目范围和低风险边界；
2. 从真实实例形成候选；
3. 开展小规模调研；
4. 建立事件可感知假设并完成最小技术探查；
5. 使用AI扩展候选并依据证据收敛；
6. 通过需求、感知、数据和工程四个门槛；
7. 定义最小智能闭环；
8. 规划六周版本路线和停止条件；
9. 建立README.md、项目章程和团队责任；
10. 提交立项合并请求。

主要成果：项目章程、调研与技术探查、README.md、立项合并请求。

第14章　学生项目冲刺二：建立工程基线

核心内容：

1. 绘制系统上下文和组件关系；
2. 定义产品规格、预算和最小契约；
3. 约定数据、模型和硬件交付；
4. 由约束建立物料清单和技术决策；
5. 限时验证最大技术风险；
6. 初始化实际项目目录和统一命令；
7. 设置Cline项目规则；
8. 建立v0.1任务树、里程碑和看板；
9. 提交工程基线合并请求和v0.0.1内部标签。

主要成果：系统规格、物料清单、技术验证、仓库基线、议题任务树。

第15章　学生项目冲刺三：发布v0.1

核心内容：

1. 冻结一周范围；
2. 选择本地、端云或网关最短闭环；
3. 先合并事件契约；
4. 实现真实输入适配器；
5. 建立可替换基线判断；
6. 实现用户可见反馈；
7. 让AI按议题推进并持续检查差异；
8. 使用小合并请求持续合并；
9. 处理接口冲突和进度阻塞；
10. 验证实机成功和失败路径；
11. 发布v0.1.0。

主要成果：真实设备最小闭环、功能合并请求、实机证据、v0.1.0。

第16章　学生项目冲刺四：接入智能能力

核心内容：

1. 执行数据与模型接入门禁；
2. 固定数据、标签和输入接口；
3. 接收带构建物清单、模型卡和散列值的模型包；
4. 决定端侧、服务器或混合推理；
5. 实现模型运行器；
6. 约束AI完成集成；
7. 完成主机、目标环境和产品事件三层验证；
8. 建立初始事件策略；
9. 处理跨课程接口变化；
10. 发布v0.5.0。

主要成果：数据集与模型包、模型卡、资源报告、智能版本v0.5.0。

第17章　学生项目冲刺五：形成发布候选

核心内容：

1. 冻结v1.0范围；
2. 建立系统测试矩阵；
3. 分层记录模型、策略、系统和用户结果；
4. 验证输入、网络、服务、重启和持续运行故障；
5. 开展小规模用户验收；
6. 把失败转成带版本证据的议题；
7. 约束AI定位和修复；
8. 判断重构、回退和冲突；
9. 建立最小持续集成门禁；
10. 开展候选评审；
11. 发布v1.0.0-rc.1。

主要成果：测试矩阵、缺陷与修复合并请求、持续集成、用户验收、发布候选。

第18章　学生项目冲刺六：发布、展示与复盘

核心内容：

1. 固定最终候选；
2. 建立内部仓库、公开仓库和发布构建物边界；
3. 完成许可证与第三方声明；
4. 执行安全、隐私和软件物料清单检查；
5. 完善README.md、贡献、支持、部署和回退；
6. 从干净环境复现；
7. 编写发布说明并发布v1.0.0；
8. 设计可重复的真实产品演示；
9. 使用仓库证据说明工程过程；
10. 建立后续反馈入口；
11. 复盘AI协同和个人贡献；
12. 形成工程作品集和v1.1候选。

主要成果：开源项目v1.0.0、发布包、演示、复盘和个人工程作品集。

六、18周教学安排

七、课堂组织

（一）教师主导12周

教师负责：

• 提供可运行教学仓库、稳定标签和环境卡；
• 明确每周产品版本和工程边界；
• 演示真实设备和Git状态；
• 审查AI规划、议题、差异、实机证据和合并请求；
• 协调另外两门课程交付；
• 维护校内GitLab、持续集成运行器和课程服务；
• 发布勘误和易变工具配置。

学生每周完成一个可运行或可评审成果，不以填写模板数量作为完成标准。

（二）学生主导6周

教师从讲授者转为评审者和风险控制者：

• 第13周审查需求、感知、数据和工程四个门槛；
• 第14周审查最大技术风险和任务树；
• 第15周只看真实设备闭环；
• 第16周联合数据与硬件课程审查模型接入；
• 第17周审查测试、缺陷、试用和候选；
• 第18周审查公开边界、复现、发布和复盘。

八、评价建议

（一）过程性评价

评价对象：

• 议题是否范围清楚、可以验收；
• 分支和提交是否单一、可解释；
• AI是否在批准范围内工作；
• 学生是否阅读并修正差异；
• 合并请求是否包含实际构建、测试和实机证据；
• 同伴评审是否指出位置、影响和建议；
• 版本和构建物是否可追溯。

（二）阶段版本评价

（三）个人评价

个人证据包括：

• 负责的议题和合并请求；
• 提交与差异；
• 高质量评审意见；
• 缺陷定位与修复；
• 实机或用户验证；
• AI建议的接受、修正和拒绝；
• 跨课程接口贡献；
• 工程复盘和作品集。

不以提交次数、代码行数或AI对话长度单独评价。

九、配套资源设计

（一）智能声音识别通知器教学仓库

应提供：

• 真实嵌入式C/C++源代码；
• 声音输入、特征、模型、策略和通知接口；
• 课程批准的音频样例与许可记录；
• 模型清单和文件散列；
• 统一环境检查、构建、烧录和监视命令；
• 稳定标签；
• 本地秘密样例；
• 第三方声明。

（二）智能感知终端项目骨架

应提供：

• 设备输入、数据窗口、模型运行器、事件策略和通信接口；
• 服务器事件接收、校验、幂等和用户显示；
• JSON模式和示例；
• 数据集清单、模型清单、物料清单和发布清单模板；
• 统一项目工具；
• 测试与GitLab持续集成模板；
• 议题与合并请求模板；
• Cline规则样例。

（三）环境卡

每学期更新：

• 校内GitLab地址和权限；
• 仓库稳定标签；
• VS Code与Cline版本范围；
• 校内Qwen服务参数；
• 课程开发板、传感器与工具链；
• 持续集成镜像和运行器；
• 课程服务器和测试账户；
• 已知兼容性问题与勘误。

易变信息保存在配套资源中，教材正文只保留稳定工程方法。

十、出版与公开边界

1. 正文不出现未经授权的外部项目名称；
2. 吸收公开工程经验时重新组织教学结构和表达；
3. 配套代码若使用第三方内容，保留原版权、许可证和声明；
4. 教学协作以校内GitLab为主；
5. 最终公开发布使用学校批准的代码托管平台，不在正文绑定单一公共平台；
6. 不在教材或公开仓库保存校内模型地址、真实令牌和内部服务细节；
7. 模型、数据、软件、文档和硬件资料分别审查权利与许可证；
8. 示例参数明确标注为结构示例，实际结果必须来自指定版本和环境；
9. 不把课程原型表述为经过量产、法规或高风险应用验证的产品。

十一、当前教材文件

正文采用Markdown管理：

正文/
├─ 00_前言.md
├─ 01_教材使用指南.md
├─ 02_第1章_认识智能声音识别通知器.md
├─ 03_第2章_运行修改和验证第一个AI产品.md
├─ 04_第3章_配置VSCode_Cline与校内Qwen服务.md
├─ 05_第4章_用Git和GitLab管理AI协同变更.md
├─ 06_第5章_分析需求并确定产品边界.md
├─ 07_第6章_设计系统方案与工程规格.md
├─ 08_第7章_建立最小端云闭环并发布v0.1.md
├─ 09_第8章_接入真实传感器并发布v0.2.md
├─ 10_第9章_接收数据与模型构建物并发布v0.3.md
├─ 11_第10章_部署端侧模型并发布v0.5.md
├─ 12_第11章_建立测试体系与GitLab_CI.md
├─ 13_第12章_完成开源审查并发布v1.0.md
├─ 14_第13章_学生项目冲刺一_确定项目原点.md
├─ 15_第14章_学生项目冲刺二_建立工程基线.md
├─ 16_第15章_学生项目冲刺三_发布v0.1.md
├─ 17_第16章_学生项目冲刺四_接入智能能力.md
├─ 18_第17章_学生项目冲刺五_形成发布候选.md
├─ 19_第18章_学生项目冲刺六_发布展示与复盘.md
├─ 20_附录A_Git命令与状态速查.md
├─ 21_附录B_工程模板.md
├─ 22_附录C_术语与缩略语.md
└─ 23_参考文献与延伸阅读.md

文件名保持当前在线构建兼容性，正式交稿时可按出版社编辑规范统一重命名。