Agent Friendly Foundation
让仓库、接口、文档和测试都更适合 Agent 工作。
Agent 工程化课程
从工程基础，到长任务、失败恢复，再到交付上线
这套课程不是教“让模型多说几句”，而是教如何把任务、状态、证据和恢复做成可管理的工程系统。
单次闭环
长任务管理
失败诊断与恢复
考试与作业
课程结果
让 Agent 在真实工程里可控、可审计、可交付。
- 能计划
- 能执行
- 能验证
- 能恢复
按 Space、←/→ 或滚轮翻页
课程地图
一条主线贯穿全程
每一章都不是孤立技巧，而是在补一层工程控制面：从基础约束，到任务闭环，再到长任务、失败恢复和最终交付。
Plan - Execute - Verify
把单次任务拆成计划、执行、验证三个动作。
Context / State / Goal / Loop
让长任务不丢状态，不漂移目标，不靠聊天历史硬撑。
Failure / Debug / Recovery
先诊断，再最小复现，再最小修复，最后恢复控制权。
第 1 章
先把仓库变成 Agent 友好的环境
目标不是“让 AI 看懂代码”，而是让工程结构、命名、说明、测试和权限对 Agent 友好。
清楚模块职责、入口、数据流清楚。
可测测试能验证关键行为，不靠人工猜。
可改修改边界明确，不需要全仓搜索。
可守权限和约束能被稳定表达。
第 2 章
单次任务：计划、执行、验证
一次任务的核心不是写得多，而是按顺序把目标、拆解、行动和验证闭合起来。
Plan
先澄清目标、约束、验证方式。
Execute
按 DAG、TDD、串行/并行任务推进。
Verify
用测试、浏览器、日志和证据确认结果。
第 3 章
长任务：上下文、状态、Goal、Loop
任务一旦跨文件、跨阶段、跨多轮反馈，就不能再靠聊天记录维持。要把目标、状态和循环显式外露。
主目标、阶段目标、非目标、停止条件。
当前阶段、阻塞、ownership、验证结果。
重复推进、等待或验证什么，什么时候停。
第 4 章
失败以后，不要直接乱改
失败处理的顺序是：分类、复现、诊断、最小修复、验证、恢复状态。不是“看到红了就继续试”。
先判断失败类型。
先做最小复现。
先写 Debug Hypothesis。
再做最小修复和恢复。
第 5 章
综合考试：看能不能独立处理一个小工程故障
不设口头答辩，只看书面判断、结构化文档、实战修复和证据链。
概念判断。
结构化文档。
实战修复。
证据与复盘。
第 6 章
两周作业：自己做一个工程并完成上线
这部分看的是能不能把课程知识迁移到真实项目：定义目标、分阶段执行、处理失败、留下证据、最终上线。
真实工程，不是纯练习题。
上线链接、文档、复盘、证据链。
目标、阶段、状态、恢复、验证、交付。
贯穿全程的方法
把工程活动变成可维护资产
课程最终要让学员形成一套稳定做法，而不是记住几个零散提示词。
Context Pack保存关键事实。
Stage Plan把任务切成阶段。
State Ledger记录当前状态。
Evidence Log保留验证证据。
课程交付
最后交付的，不是答案，而是可复用的工程控制能力。
如果学员能独立完成任务、处理失败、留下证据、并把项目上线，那么这套课程就完成了。
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