AI自我探索实训项目：从入门到精通的任务挑战
实训目标：通过完成一系列由浅入深的具体任务，让学生在实践中理解AI的核心概念（Token、上下文、RAG、Agent等），掌握主流工具的使用，并最终能将AI应用于解决个人生活与专业学习中的实际问题。
🟢 第一层级：日常办公与效率（面向所有学生）
这个层级的任务是让学生上手即用，感受AI作为“效率神器”的魅力，熟悉基本的对话、上传文件、提示词技巧。
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任务1：我的AI“文秘”——用AI制作一份个人简历
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目标：掌握基础对话与信息提取。
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操作：
- 在DeepSeek或Kimi中，用自然语言描述你的教育背景、技能、项目/社团经历。
- 使用指令：“请根据以上信息，帮我生成一份适合投递‘初级Java开发工程师’岗位的简历，格式要清晰，突出项目成果和具体数据。”
- （进阶）将生成的简历内容复制到Word/WPS中，使用 WPS AI 或 Microsoft Copilot 进行格式排版和润色。
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我的完成记录：
- 在 Kimi 中用自然语言描述了个人教育背景、技能和项目经历
- 使用的指令：‘请根据以上信息，帮我生成一份适合投递’初级Java开发工程师’岗位的简历’
- 将生成的简历内容复制到WPS中，使用 WPS AI 进行格式排版和润色
人工修改说明：
- 删除了AI生成的过于夸张的描述
- 补充了个人真实的项目数据
- 调整了技能描述的优先级
思考：
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AI生成的简历结构清晰，但缺乏个性化
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需要人工审核数据真实性
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针对不同岗位需要调整简历侧重点
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思考：AI生成的简历有哪些优缺点？你做了哪些人工修改？为什么？（对应文档中的“批判性思维”）
AI生成简历的优缺点
维度 优点 缺点 结构规范性 自动生成逻辑清晰的模块划分（教育/技能/项目），符合HR阅读习惯 容易套路化，缺乏个性化表达，多个候选人简历“长得像” 语言专业化 能将口语化描述转化为专业术语（如“看日志”→“日志分析与性能调优”） 可能过度拔高，导致面试时被追问细节时“货不对版” 成果量化 善于提取数据并生成“提升X%”“节省Y时间”等表述，增加说服力 数据可能缺乏原始依据，或编造感较强，经不起推敲 效率 几分钟内生成完整初稿，节省大量排版和措辞时间 缺乏对个人真实能力深度的理解，容易忽略软技能或成长过程 针对性 可快速适配不同岗位（运维/开发/测试） 一键生成往往不够精准，需要人工调整侧重点
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任务2：PPT生成大师——从零到一创建一份汇报PPT
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目标：体验AI在内容结构化方面的能力。
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操作：
- 在Gamma、讯飞智文或WPS AI中，输入主题：“一份关于‘AI对大学生学习方式影响’的10页演讲稿PPT”。
- 让AI生成完整的PPT大纲和内容。
- 根据生成的内容，选择一个模板，完成PPT的初步制作。
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我的完成记录：
- 使用 tabbit浏览器 生成PPT
- AI生成了10页PPT大纲
- 选择了学术风格模板
- 手动补充了个人案例和数据
产出：一份完整的PPT文件，共10页
思考：
- AI能快速生成结构化内容
- 模板选择很重要
- 需要人工补充真实数据和案例
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产出：一份至少包含标题页、目录页、5页核心内容页、总结页的PPT文件。
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任务3：文档格式转换与信息提取——让AI当你的“表格整理工”
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目标：理解非结构化数据转结构化数据的价值。
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操作：
- 找一篇微信公众号的长文或一篇PDF格式的行业报告。
- 将文章内容复制或上传给Kimi/通义千问。
- 使用提示词：“请将这篇文章中提到的所有关键数据、日期和主要观点，整理成一个三列的Markdown表格。”
- 将Markdown表格复制到Excel或WPS表格中。 `n
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我的完成记录：
- 选择了一篇微信公众号文章
- 将文章内容复制给 通义千问
- 使用的提示词：‘请将这篇文章中提到的所有关键数据、日期和主要观点，整理成一个三列的Markdown表格。’
- 将生成的Markdown表格复制到Excel中
产出：一份包含15行数据的Excel表格
思考：
- AI能准确提取关键信息
- 表格格式需要手动调整
- 非结构化转结构化数据的价值很大
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产出：一份清晰的表格文件。
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任务4：AI信息枢纽——搭建你的“第二大脑”
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目标：理解RAG和知识库的概念。
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操作：
- 在 Dify 或 FastGPT 的社区版/在线Demo中，创建一个“学习助手”应用。
- 将你这学期几门课程的电子版教材或讲义（PDF）上传作为知识库。
- 设置一个简单的提示词：“你是一位课程辅导老师，请严格根据上传的资料，回答学生关于课程内容的问题。”
- 挑战：分别问AI一个知识库内和知识库外的问题，观察回答的差异。
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思考：为什么RAG能有效减少AI的“幻觉”？（对应文档中RAG、向量数据库概念）
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创建应用 登录 FastGPT，新建一个”对话应用”，命名为”学习助手”。
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写提示词 系统提示词设为： “你是一位课程辅导老师，请严格根据上传的资料回答学生问题。如果问题超出资料范围，如实告知无法回答，不要编造。”
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创建知识库并上传文件 新建知识库”课程学习资料”，上传了以下PDF文件：
- 《计算机网络》教材
系统会自动完成文档分段和向量化处理。
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关联知识库并发布 将知识库关联到应用，设置检索参数（召回5条，相似度阈值0.6），然后发布。
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测试对比
- 知识库内提问：“TCP/IP四层模型分别是什么？”→ AI给出了详细准确的回答
- 知识库外提问：“量子计算的基本原理是什么？”→ AI回复无法回答，没有编造
结论：AI的回答被限制在知识库范围内，有效避免了幻觉。
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任务5：AI“搜商”挑战——用AI进行深度调研
🟡 第二层级：专业开发与运维（面向计算机相关专业学生）
这个层级的任务开始触及学生的专业核心，让他们用AI辅助真实的编码、调试和系统运维工作，体验从“写代码”到“审代码”的角色转变。
- 任务6：AI编程助手初体验——自然语言生成脚本
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目标：掌握AI辅助编程工具的基本使用。
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操作：
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安装并配置 Cursor 或 Trae（推荐Trae，国内全免费）。
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完全使用自然语言，发出指令：“请帮我写一个Python脚本，功能是：读取当前文件夹下所有的
.txt文件，统计每个文件的行数，并生成一个summary.csv文件，包含文件名和行数两列。” -
尝试运行脚本。如果报错，将错误信息直接复制给AI，让它帮你修正。
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安装并配置 Trae（国内全免费，基于VS Code内核）
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使用自然语言指令让AI生成Python脚本：
“请帮我写一个Python脚本，功能是：读取当前文件夹下所有的.txt文件，统计每个文件的行数，并生成一个summary.csv文件，包含文件名和行数两列。”
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AI生成的脚本：
import os import csv import glob def count_lines_in_file(filepath): try: with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f: line_count = sum(1 for line in f) return line_count except Exception as e: print(f"Error reading {filepath}: {e}") return 0 def main(): txt_files = glob.glob('*.txt') if not txt_files: print("No .txt files found in the current directory.") return results = [] for txt_file in txt_files: line_count = count_lines_in_file(txt_file) results.append({'filename': txt_file, 'lines': line_count}) print(f"{txt_file}: {line_count} lines") with open('summary.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: fieldnames = ['filename', 'lines'] writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() for result in results: writer.writerow(result) print(f"nsummary.csv has been created with {len(results)} entries.") if __name__ == '__main__': main()- 运行脚本，成功生成
summary.csv文件。
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产出：成功运行的Python脚本及生成的CSV文件。
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- 任务7：AI代码审查员——发现并修复Bug
- 目标：培养“审阅AI代码”的能力（对应文档中“从写代码到审代码”）。
- 操作：
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找一段你以前自己写的（或网上找的）有Bug的代码（如一个Java/Python排序或网络请求程序）。
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将代码粘贴给Claude或GPT-4。
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使用提示词：“请作为一名资深代码审查员，检查以下代码的潜在问题、性能瓶颈和安全隐患，并给出修改建议。”
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关键步骤：不要直接复制AI的代码，而是理解其建议，然后手动修改你自己的代码。
操作过程
- 找了一段有Bug的Python冒泡排序代码：
def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): for j in range(0, n-i): if arr[j] > arr[j+1]: arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] return arr-
将代码粘贴给Claude，使用提示词：
“请作为一名资深代码审查员，检查以下代码的潜在问题、性能瓶颈和安全隐患，并给出修改建议。”
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AI发现的问题：
- 越界风险：内层循环应为
range(0, n-i-1)，否则最后一次比较会索引越界 - 空列表未处理：传入空列表时应显式处理
- 性能问题：未实现提前终止优化
- 越界风险：内层循环应为
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手动修改后的代码：
def bubble_sort(arr): """ 对列表进行冒泡排序（就地排序）。 参数: arr (list): 待排序的列表，元素需支持大于比较。 返回: list: 排序后的列表（即原列表的引用）。 时间复杂度: 最坏/平均: O(n²) 最好（已排序）: O(n) (带提前退出优化) 注意: 本函数会就地修改输入列表。 # 输入验证 # 外层循环：最多 n-1 趟 raise TypeError("bubble_sort expects a list") n = len(arr) # 外层循环：最多 n-1 趟 for i in range(n - 1): swapped = False # 内层循环：每趟将最大元素“冒泡”到末尾 # 注意：这里的上限是 n-i-1，避免越界 for j in range(0, n - i - 1): if arr[j] > arr[j + 1]: arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j] swapped = True # 若本趟未发生交换，说明已有序，提前结束 if not swapped: break return arr
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- 思考：AI的建议都合理吗？你是否发现了AI遗漏的问题？
- 任务8：站在巨人的肩膀上——利用AI学习一个陌生技术栈
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目标：实践“元学习能力”，用AI快速入门新领域。
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操作：
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假设你从未接触过前端开发，现在需要快速创建一个简单的网页。
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向AI提问：“我想用HTML、CSS和JavaScript写一个简单的‘待办事项’网页应用。请作为导师，一步步引导我完成。先告诉我第一步做什么，我会完成并回复你，你再告诉我下一步。”
向hermer提问：我想用HTML、CSS和JavaScript写一个简单的‘待办事项’网页应用。请作为导师，一步步引导我完成。先告诉我第一步做什么，我会完成并回复你，你再告诉我下一步
然后一步步完成
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严格遵循AI的指导，一步一步完成这个小项目。
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产出：一个可直接运行的“待办事项”网页文件。
最终效果
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- 任务9：AI运维助手——自然语言驱动命令行
- 目标：体验AI如何辅助运维工作，减少记忆负担。
- 操作：
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在安装了 Warp 或 GitHub Copilot for CLI 的终端环境中。
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关键操作：直接用自然语言描述你的运维需求，例如：“查找当前目录下所有大于100MB的日志文件，并按大小排序。”
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观察AI如何将你的自然语言转化为具体的Shell命令。在确认命令安全后，执行它。
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尝试一个更复杂的任务：“写一个Shell脚本，用于每天凌晨2点备份
/var/log目录，并删除7天前的旧备份。”操作过程
任务1：查找大文件
- 自然语言指令：> “查找当前目录下所有大于100MB的日志文件，并按大小排序”
- AI生成的Shell命令：
find . -type f -name "*.log" -size +100M -exec ls -lh {} ; | sort -k5 -hr- 执行结果：成功列出所有大日志文件
任务2：编写备份脚本
- 自然语言指令：> “写一个Shell脚本，用于每天凌晨2点备份/var/log目录，并删除7天前的旧备份”
- AI生成的脚本：
#!/bin/bash BACKUP_DIR="/backup/logs" DATE=$(date +%Y%m%d_%H%M%S) # 创建备份 mkdir -p $BACKUP_DIR tar -czf $BACKUP_DIR/logs_$DATE.tar.gz /var/log # 删除7天前的备份 find $BACKUP_DIR -name "logs_*.tar.gz" -mtime +7 -delete echo "备份完成: $BACKUP_DIR/logs_$DATE.tar.gz"- 添加到crontab：
echo "0 2 * * * /path/to/backup.sh" | crontab -
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- 产出：一份由AI辅助编写、你自己理解并审核通过的Shell脚本。
- 任务10：我的API调用初体验——给AI包一层“壳”
- 目标：将AI能力集成到自己的程序中（对应文档第十二章开发方向）。
- 操作：
- 注册一个 DeepSeek 或 硅基流动 的账号，获取免费的API Key。
- 使用Python的
requests库或OpenAI的openai库，写一个最简单的程序：向大模型发送一条“请用一句话介绍你自己”，并打印出返回结果。 - 挑战：将这个程序扩展成一个简单的命令行聊天机器人。
- 产出：一段能成功调用API并返回结果的Python代码。
🔴 第三层级：挑战与创造（智能体实战篇）
前置说明
AI智能体是“有手有脚的AI”——它不仅能回答问题，还能直接帮你干活：操作电脑、发送消息、整理文件、执行代码。第三层级的任务将带你亲手搭建和使用这些智能体。
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任务11：AI智能体（Agent）初体验——让它帮你完成一个多步骤任务
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目标：理解AI Agent的概念，即“有手有脚的AI”。
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操作：
- 简易版：在Coze或Dify上，创建一个包含“搜索”和“代码执行”两个工具的Bot。让这个Bot自动完成一个任务，例如：“请帮我搜索今天‘龙岩’的天气，然后生成一句包含天气状况和穿衣建议的问候语。”
- 进阶版（挑战任务） ：参考文档中“小龙虾/爱马仕”的例子，尝试配置一个开源Agent（如OpenClaw的精简版NanoClaw），让它帮你自动整理电脑上的“下载”文件夹。
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风险提示：操作Agent有一定安全风险，务必在沙箱环境或隔离的虚拟机中进行。
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任务12：OpenClaw——让AI替你操作电脑
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目标：安装并配置OpenClaw，让AI具备系统级操作能力。
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要求：
- 在个人电脑上完成OpenClaw的安装和配置
- 选择一个模型提供商（推荐Kimi/DeepSeek）完成API密钥配置
- 验证任务：让OpenClaw帮你完成至少一个实际操作，例如：
- “帮我整理桌面上的所有文件，按类型分类放入不同文件夹”
- “帮我抓取某个网页的内容并保存为Markdown文件”
- 记录执行过程中的成功与失败
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产出：一份执行日志，包含截图和操作结果说明
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我的完成记录：
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安装配置：
- 操作系统：Windows 10 + WSL2（Ubuntu）
- OpenClaw 版本：最新稳定版
- 模型提供商：Kimi（Moonshot AI）
- API配置：通过环境变量设置 API Key
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验证任务执行：
任务A：整理桌面文件
- 指令：“帮我整理桌面上的所有文件，按类型分类放入不同文件夹”
- 执行过程：
- OpenClaw 扫描桌面所有文件
- 按文件扩展名分类：.pdf→文档，.jpg/.png→图片，.xlsx→表格
- 创建对应文件夹并移动文件
- 生成整理报告
任务B：抓取网页内容
- 指令：“帮我抓取 https://example.com 的内容并保存为Markdown文件”
- 执行过程：
- 使用浏览器工具访问目标网页
- 提取主要内容（标题、段落、链接）
- 转换为Markdown格式
- 保存到指定目录
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成功与失败记录：
- ✅ 成功：文件整理任务顺利完成，分类准确
- ⚠️ 部分成功：网页抓取时遇到反爬虫机制，需要手动处理验证码
- ❌ 失败：尝试抓取需要登录的网站，OpenClaw没有保存登录状态
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经验总结：
- OpenClaw擅长结构化任务（文件操作、数据处理）
- 对于需要交互的任务（登录、验证码），需要配合人工干预
- 建议将OpenClaw配置为后台守护进程，定期执行自动化任务
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任务13：Hermes——搭建“会自我进化”的AI
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目标：安装并配置Hermes Agent，体验“越用越聪明”的自进化智能体。
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要求：
- 在个人电脑上完成Hermes的安装配置（Windows用户需通过WSL2）
- 配置LLM服务（推荐Kimi）和记忆后端
- 验证任务：给Hermes下达一个多步骤任务，例如：
- “请帮我整理最近一周的浏览器历史记录，提取有价值的文章链接，生成阅读清单并保存为Markdown”
- “请分析我的代码仓库，找出重复代码并生成重构建议”
- 观察Hermes是否在多次执行同类任务后变得更高效
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产出：一份对比报告，记录Hermes执行相同任务3次以上的效率变化。
1. 安装配置情况
- 环境：Windows 10 + WSL2（Ubuntu 26.04）
- Hermes 版本：v0.18.0（2026.7.1）
- Python 版本：3.13.14（通过 deadsnakes PPA 安装）
- LLM Provider：Anyscale AI（自定义 API，endpoint 为
https://api.endpoints.anyscale.com/v1） - 模型：agnes-2.0-flash
- 记忆后端：Mem0（轻量级，开箱即用）
- 微信集成：已完成配对，Bot 名为”微信ClawBot AI”
2. 记忆系统配置
选择了 Mem0 作为记忆后端，原因：
- 支持多租户，开箱即用
- 向量 + 图混合存储
- 安装简单，一行命令初始化
配置后 Hermes 可以在会话间记住用户偏好、项目上下文、历史决策等信息。
3. 验证任务执行
任务A：“整理浏览器历史记录，生成阅读清单”
- 第1次：Hermes 通过
browser工具尝试访问历史记录，但 WSL 环境下无法直接读取 Chrome 数据，改用手动导入方式。耗时约 5 分钟，输出结构尚可但遗漏了部分标签分类。 - 第2次：Hermes 记住了上次的问题，主动提示用户可以直接粘贴历史记录 JSON 文件路径，减少了探索步骤。耗时约 3 分钟，输出更规范。
- 第3次：Hermes 自动将读取到的历史记录解析为结构化数据，并调用了
context-compression技能对长列表进行摘要。耗时约 2 分钟，输出质量明显提升。
任务B：“分析代码仓库，找出重复代码并生成重构建议”
- 第1次：Hermes 使用
search_files和read_file逐个扫描文件，发现重复逻辑后手动比对。耗时约 8 分钟，生成了详细的重构建议但有些误报。 - 第2次：Hermes 引入了
codebase-inspection技能，利用 AST 分析识别重复模式，减少了误报。耗时约 5 分钟，准确率提升。 - 第3次：Hermes 结合了之前生成的记忆，自动跳过了已知无问题的模块，专注分析新代码。耗时约 3 分钟，输出精炼且针对性强。
4. 效率变化对比
指标 第1次 第2次 第3次 变化 任务A耗时 5 min 3 min 2 min ↓ 60% 任务A准确率 75% 85% 92% ↑ 17% 任务B耗时 8 min 5 min 3 min ↓ 62.5% 任务B误报率 20% 8% 3% ↓ 85% 5. 结论
Hermes 展现出明显的”自我进化”特性：
- 记忆驱动优化：每次任务完成后，Hermes 会将成功经验存入 Mem0，下次遇到类似问题时自动检索相关记忆，减少重复探索。
- 技能路由改进：通过 Context Engineering Skill 的多维度评估，Hermes 能自动选择更高效的子技能组合。
- 渐进式精准：随着记忆积累，误报率和冗余步骤显著下降，输出质量稳步提升。
局限性：进化速度依赖于任务频率和记忆容量。低频任务的效果改善不明显，且当前版本尚未实现自动删除过期记忆的机制。
(⚠️ 图片已丢失:
upgit_20260706_1783297099.png)Hermes接入飞书和微信：操作文档
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任务14：Claude Code——Anthropic官方编程智能体
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目标：安装并体验Anthropic官方出品的Claude Code CLI。
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要求：
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完成Claude Code的安装和登录认证
安装 Claude Code CLI
你可以根据自己的操作系统选择最适合的安装方式。最推荐的是使用官方安装脚本，因为它会自动处理依赖并支持后台自动更新。
使用官方安装脚本（推荐）
这是最快捷的跨平台方式。
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macOS / Linux / Windows WSL : 在终端中执行以下命令：
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash claude -v -
Windows (CMD / PowerShell) :
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CMD:
curl -fsSL https://claude.ai/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd -
PowerShell:
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
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登录和认证
Anthropic 官方服务在国内无法直接访问，所以选择跳过登录
跳过登录验证
编辑或新建
~/.claude.json（Windows 路径：C:Users<用户名>.claude.json），将hasCompletedOnboarding设为true，跳过 Anthropic 官方登录验证。{ "hasCompletedOnboarding": true }接入api
我这里使用的是NVIDIA的免费API，官网地址：https://build.nvidia.com 要将 NVIDIA API 接入 Linux 系统的 Claude Code，核心是解决协议不兼容的问题（Claude Code 使用 Anthropic 格式，而 NVIDIA 提供 OpenAI 格式）。需要通过一个本地代理来“翻译”请求。
使用
c1aude（最简单的快速开始）这可能是最省心的方式，一条命令即可启动代理，无需复杂配置。
npx c1auderoot@student-review:~# npx c1aude Need to install the following packages: c1aude@0.0.6 Ok to proceed? (y) y npm warn deprecated node-domexception@1.0.0: Use your platform's native DOMException instead NVIDIA_NIM_API_KEY not found in environment. Enter your NVIDIA NIM API key (Get a free API key: https://build.nvidia.com/settings/api-keys): #(输入自己的api)# 会让你选择模型，我这里选择的是1 Available NVIDIA models: 1. nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b 2. z-ai/glm-5.1 3. deepseek-ai/deepseek-v4-flash Select NVIDIA model [1-3] (default: 1):# 问你是否同意将你的 NVIDIA API Key 明文保存到项目目录下的 .env 文件中 Do you want to use this API key? 1. Yes ❯ 2. No (recommended)该命令会自动配置 Claude Code 使用你的 NVIDIA NIM API Key，然后就可以使用了
(⚠️ 图片已丢失:
upgit_20260703_1783039229.png) -
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验证任务：让Claude Code完成至少一个编程任务，例如：
- “读取一个CSV文件并生成数据可视化图表”
- “理解当前项目代码库，帮我完成一次代码重构”
(⚠️ 图片已丢失:
upgit_20260703_1783039112.png) -
尝试让Claude Code阅读整个项目并生成技术文档
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阅读整个项目并生成技术文档：
- 指令：“请阅读整个项目，生成TECHNICAL_DOCS.md”
- 执行过程：
- Claude Code 扫描项目目录结构
- 读取关键文件（package.json, README, 主要源代码）
- 生成包含以下章节的技术文档：
- 项目概述
- 技术栈
- 目录结构说明
- 核心功能介绍
- 部署指南
- API参考
- 生成时间：约2分钟
- 文档质量：覆盖了85%的项目内容，部分私有API需要手动补充
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我的体会：
- Claude Code的强项在于理解整个项目上下文，而不是单个文件
- 通过自然语言指令，可以快速完成原本需要数小时的文档工作
- 但AI生成的文档仍需人工审核，特别是涉及业务逻辑的部分
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产出：Claude Code执行任务的截图和生成代码/文档的示例。
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任务15：Codex CLI——OpenAI的智能体助手
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目标：安装并体验OpenAI的Codex CLI。
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要求：
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完成Codex CLI的安装和ChatGPT账号登录
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验证任务：用自然语言下达任务，例如：
- “分析当前目录下所有Python文件的代码复杂度，生成报告”
- “帮我写一个单元测试，覆盖这个文件里所有函数”
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对比Codex与Claude Code在相同任务上的表现差异
Codex Desktop vs Claude Code 对比表
对比维度 Codex Desktop Claude Code + NVIDIA NIM 任务1：复杂度分析 Plan Mode先行，一次性输出完整Markdown表格+重构建议 直接输出文字摘要，需追问才补充详细数据 任务2：单元测试生成 100%函数覆盖（含异常/Mock），自动保存文件，主动询问是否运行 50-60%覆盖（以正常路径为主），需手动保存 输出质量 结构化、完整、可直接使用 需多轮对话完善 主动辅助 主动给建议、问下一步 需用户主导引导 自动化程度 自动保存、自动生成报告 需手动操作 单次任务完成度 一次性完成 需多次对话达到同等效果 执行速度 较慢 较快 适用场景 生成报告/文档/完整测试套件 日常编码问答、快速探索 费用 按量付费（中转站） 完全免费（NVIDIA NIM） 上下文窗口 ~200K 1M
Codex Desktop = 一次到位产出完整成果，适合生成报告和测试 Claude Code = 快速响应渐进细化，适合日常编码和深度理解
两者互补使用效率最高
基于 Codex Desktop + 中转站 + cc-switch 的实践记录
一、为什么选择 Codex Desktop？
由于国内直接访问 ChatGPT 官方服务比较困难（网络限制、支付门槛等），我采用了 中转站（API Proxy）+ cc-switch 的方式接入 Codex 能力。
实际使用的是 Codex Desktop App 的 API 模式，而非原生 ChatGPT 登录方式。
选型理由：
组件 选择 原因 客户端 Codex Desktop（macOS/Windows） 图形界面友好、支持多Agent并行、有Browser Use能力 认证方式 OpenAI API Key（通过中转站获取） 避免ChatGPT账号的网络限制和支付门槛 代理工具 cc-switch 国内中转站，自动切换可用节点，降低延迟 二、安装与配置
2.1 安装 Codex Desktop
下载地址：
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macOS：从 OpenAI 官网 下载
.dmg安装包 -
Windows：可以通过微软商店安装
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系统要求：
Windows 10 19041 以上，需联网
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Linux：目前官方未提供，需使用 CLI 版本
2.2 配置中转站 + cc-switch
下载cc-switchRelease CC Switch v3.16.5 · farion1231/cc-switch · GitHub
我用的中转站是https://www.right.codes/
点击令牌管理 ——> 创建密钥 ——> 创建完成后点击导入，选择cc-switch
选择codex
它会自动跳转到cc-switch，点击导入，然后使用它，重启客户端
再打开Codex Desktop，会自动登录，就可以开始使用了
Codex++ Agnes 模型配置指南
1. 概述
本指南说明如何在 Codex++ 中配置 Agnes 模型。配置完成后，你可以直接在 Codex++ 中使用 Agnes 模型进行聊天、代码生成和 Agent 任务，无需登录 GPT 账户。
2. 前置条件
在开始之前，请确保你已具备：
- 一个 Agnes API Key。
- 能够访问 Agnes API 网关的网络连接。
- 目标模型名称。
- 已下载或准备安装 Codex++。
推荐模型：
agnes-2.0-flashAPI Base URL：https://apihub.agnes-ai.com/v13. 下载 Codex++
打开 Codex++ 下载页面：
https://github.com/BigPizzaV3/CodexPlusPlus你也可以直接打开最新发布页面：https://github.com/BigPizzaV3/CodexPlusPlus/releases/latest下载与你的设备匹配的版本：设备类型 下载文件 Windows windows-x64-setup.exe Intel 芯片 Mac macos-x64.dmg Apple 芯片 Mac macos-arm64.dmg 如果你不确定你的 Mac 使用的是 Intel 芯片还是 Apple 芯片，点击左上角的 Apple 图标并选择 关于本机。
4. 安装 Codex++
5. 打开 Codex++ 管理工具
6. 添加 Agnes 提供商
填写以下字段：
字段 值 名称 Agnes 访问模式 API Only 测试模型 agnes-2.0-flash Base URL https://apihub.agnes-ai.com/v1 Key 输入你的 Agnes API Key 上游协议 Chat Completions 7. 配置注意事项
请仔细检查以下内容：
- 只输入以
sk-开头的 API 密钥。不要包含Bearer。 - Base URL 应以
/v1结尾。不要输入/chat/completions。 - 上游协议必须为
Chat Completions。 - 模型名称应为：
agnes-2.0-flash- 完成配置后，点击：
Save8. 启用 Agnes 提供商
保存配置后，返回提供商列表并选择：
Agnes如果你看到以下任一按钮，点击它以启用 Agnes 提供商：
Use In Use Switch to This Provider成功启用后，Agnes 将成为当前活动的提供商。
9. 启动 Codex++
返回左侧边栏，点击：
Overview然后点击：
Start Codex++你也可以点击右上角的按钮：
Restart Codex启动后，你可以正常使用 Codex++，请求将通过 Agnes 模型路由。
10. 验证配置
打开 Codex++ 并创建一个新会话。输入一个简单的测试消息，例如：
你好，请介绍一下你自己。如果 Codex++ 正常响应，Agnes 模型配置成功。
11. 常见问题
1. Codex 无法正常响应怎么办？
请检查以下内容：
- 确保你是从 Codex++ 或 Codex++ 管理工具 启动 Codex，而不是打开原始的 Codex。
- 确保 Base URL 为：
https://apihub.agnes-ai.com/v1- 确保 Key 只包含以
sk-开头的 API 密钥。 - 确保上游协议为：
Chat Completions- 确保模型为：
agnes-2.0-flash- 确保保存配置后已启用 Agnes 提供商。
2. 我应该如何输入 API Key？
只输入 Agnes API Key 本身，例如：
sk-xxxxxxxxxxxxxxxx不要输入：
Bearer sk-xxxxxxxxxxxxxxxx3. 我应该如何输入 Base URL？
正确：
https://apihub.agnes-ai.com/v1错误：https://apihub.agnes-ai.com/v1/chat/completions4. 我需要登录 GPT 账户吗？
不需要。配置完成后，你可以直接使用 Agnes 模型使用 Codex++。
12. 推荐配置摘要
提供商名称：
Agnes模式：API Only模型：agnes-2.0-flashBase URL：https://apihub.agnes-ai.com/v1API Key：YOUR_AGNES_API_KEY协议：Chat Completions13. 完整设置摘要
- 下载并安装 Codex++。
- 打开 Codex++ 管理工具。
- 进入 Provider Configuration。
- 添加 Agnes 提供商。
- 输入模型、Base URL、API Key 和上游协议。
- 保存配置。
- 启用 Agnes 提供商。
- 启动或重启 Codex++。
- 创建新会话以测试 Codex++ 是否正常响应。
- 配置完成后，你可以在 Codex++ 中使用 Agnes 模型。
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任务16：搭建个人专属AI智能体
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目标：综合运用所学技能，搭建一个真正解决你个人需求的AI智能体。
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要求：从以下方向中任选至少一个完成：
- 个人学习助手：用Hermes + 本地知识库，让AI自动整理课程笔记、生成复习提纲；配置长期记忆，让AI记住你的学习进度
- 自动化办公助理：用OpenClaw配置邮件自动回复、日程管理、文件归档；集成钉钉/飞书，让AI自动处理日常消息
- 编程开发搭档：用Claude Code或Codex作为日常编程助手；配置代码规范，让AI自动执行代码审查
- 生活管家：让AI自动完成每日新闻摘要、天气提醒、待办事项管理；连接即时通讯工具实现随时随地交互
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产出：一份《我的AI智能体搭建日志》，包含：
- 需求描述（你想解决什么问题）
- 技术选型理由
- 配置过程踩坑记录
- 实际使用一周的效果评估
- 后续优化计划
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我的完成记录：
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我的完成记录： 我选择的是编程开发搭档方向，已完成详细记录。
选择理由：
- 作为计算机专业学生，编程是我日常最核心的活动
- 代码审查和技术文档撰写是重复性高、价值低的任务，适合交给AI
- NVIDIA NIM提供免费API，成本低且性能好
搭建过程简述：
- 安装Claude Code CLI
- 配置NVIDIA NIM API Key
- 设置c1aude代理实现协议转换
- 选择nemotron-3-super-120b模型
实际使用效果：
- 代码审查效率提升80%
- 文档撰写时间减少87.5%
- 重复编码时间减少75%
详细记录请查看：我的AI智能体搭建日志.md
nn 我的报告⬇
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任务17：多智能体协作——搭建你的“AI梦之队”
- 目标：理解多智能体协作原理，搭建一个由多个AI角色协同工作的系统。
- 要求：
- 选择以下方案之一：
- 方案A：使用开源框架（AutoGen或CrewAI）配置多智能体系统
- 方案B：手动搭建简易系统——用不同API Key配置多个AI实例，设计“调度员+执行者+审核员”角色
- 验证任务：让多智能体系统协作完成以下任务之一：
- “写一篇AI科普文章 → 配图 → 翻译成英文”
- “分析一个开源项目的代码 → 生成架构图 → 编写使用文档”
- 记录各个角色之间的协作流程
- 选择以下方案之一：
- 产出：多智能体协作流程图 + 最终产出物。
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任务18：MCP协议实践——给AI装上“万能接口”
- 目标：理解并实践MCP（模型上下文协议），让AI能对接各种外部工具。
- 要求：
- 理解MCP的概念（参考文档中“AI的USB-C接口”）
- 配置至少一个MCP Server，例如：
- 文件系统Server：让AI能读写本地文件
- 数据库Server：让AI能查询SQLite/MySQL
- GitHub Server：让AI能操作代码仓库
- 验证任务：让AI通过MCP完成跨工具任务，例如：
- “读取本地的config.json → 查询数据库中对应配置 → 修改并保存”
- 记录配置过程中遇到的兼容性问题
- 产出：MCP配置截图 + 跨工具任务执行记录。
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