课程大纲创建指导

AI 应用速成：基础课程大纲（面向快速落地与可维护性）

一、课程定位与目标
- 定位：面向非研究型从业者（产品/工程/数据/运营），用最短时间完成“从想法到上线”的 AI 小型应用。
- 目标：
  1) 明确用例与业务价值，定义最小可行产品（MVP）。
  2) 掌握主流大模型能力的调用方法（工具型/对话型/嵌入与检索）。
  3) 能构建一个具备基础评测、日志与成本控制的小型 AI 应用并上线试运行。
  4) 了解合规、安全与风险控制基本要求。

二、适用对象与先修要求
- 适用对象：产品经理、前后端工程师、数据分析师、运营/客服负责人、创业者。
- 先修要求：
  - 基础计算机与互联网常识；能读懂简单 API 调用流程。
  - 有任一脚本语言初步经验更佳（但非必须）。
  - 自备用例或业务文档若干（便于落地）。

三、课程结构与产出
- 时长建议：
  - 速成营（2天，共14学时）或夜校（1周，5晚×2小时）。
- 主要产出：
  - 1个最小可行 AI 应用原型（Web/内部工具均可）。
  - 1份用例与风险评估表、提示工程规范文档、评测与日志方案。
  - 1次现场演示与复盘报告。

四、模块化大纲（建议8个模块）

模块1：定位用例与成功标准（2学时）
- 目标：用业务价值驱动选型，定义MVP范围与上线指标。
- 做法：
  1) 列出3个候选用例（如：内部知识问答、文档摘要、客服助手）。
  2) 为每个用例设定目标指标（如：响应时间、解答正确率、节省人力小时、可控成本）。
  3) 选择1个MVP，用用户旅程图明确输入-处理-输出。
- 产出：用例画布（问题、用户、数据来源、约束、成功标准、上线门槛）。
- 提示：优先选择“有清晰数据来源、闭环可验证、影响面集中”的用例。

模块2：模型与能力速览（1学时）
- 目标：理解可用能力，避免过度设计。
- 要点：
  - 能力类型：文本生成（对话/写作）、结构化抽取、嵌入向量、图像/音频基础处理、函数调用/工具调用。
  - 选择策略：先用托管API，后再考虑自部署；先用通用模型，后再加RAG或特化。
- 产出：本项目所需能力清单（必需/可选/延后）。

模块3：提示工程与数据准备（2学时）
- 目标：用规范化提示与高质量上下文稳定输出。
- 做法：
  1) 制定提示模板：角色-任务-约束-格式-示例-边界（避免幻觉的拒答策略）。
  2) 梳理数据源：文档、FAQ、工单、产品手册；清洗去重，保留权威版本。
  3) 准备小规模评测集（10–30条代表性查询与参考答案）。
- 产出：提示模板库、上下文样例集、评测集v1。
- 检查清单：提示是否明确输入/输出格式；是否提供负例；是否标注敏感范围与拒答规则。

模块4：无代码/低代码原型（1学时）
- 目标：在1小时内跑通交互原型验证价值。
- 做法：
  1) 选择一个无/低代码平台或现成组件（如表单+对话组件）。
  2) 连接主流模型供应商API（或官方控制台）完成最小对话与提示注入。
  3) 用评测集跑样，记录正确与失败案例。
- 产出：可演示的点击原型与首轮反馈。
- 提示：先验证“回答质量与流程”再投入工程化。

模块5：API 快速上手与应用框架（2学时）
- 目标：具备基本后端与前端整合能力。
- 做法：
  1) 创建最小后端（REST接口/Serverless函数），实现：
     - 健康检查、鉴权、调用大模型API、错误处理、超时与重试。
  2) 创建最小前端（或命令行/聊天窗），实现：
     - 输入收集、流式输出、提示模板选择、简单日志埋点。
- 产出：最小可运行应用（本地/云端）。
- 检查清单：密钥不出现在前端；日志不含敏感原文；错误路径可见且有重试。

模块6：检索增强生成（RAG）与知识接入（2学时）
- 目标：让模型“知道你的业务”，降低幻觉。
- 做法：
  1) 将已清洗文档切片（控制粒度），生成向量索引。
  2) 在请求链路中加入检索-重排-上下文拼接，限制上下文长度与引用来源。
  3) 设计“无法命中时的拒答/升级流程”（如转人工或返回链接）。
- 产出：带RAG的查询流程图与实现；引用证据的回答格式。
- 提示：优先保证检索“覆盖率与精确度”，再追求花哨功能。

模块7：评测、监控与成本控制（1.5学时）
- 目标：用数据驱动改进，避免失控成本。
- 做法：
  1) 建立轻量评测：正确性、可读性、是否引用、是否越权。
  2) 打通日志：输入类型、提示版本、命中/失败标签、调用耗时与费用估算。
  3) 设计A/B：提示版本/检索参数/模型选择的对照实验。
  4) 成本策略：缓存重复问答、限制上下文长度、分层模型（简单问答用便宜模型，复杂再升级）。
- 产出：评测报告v1、实验计划表、成本仪表板草案。
- 检查清单：是否有脱敏与留痕；是否能复现实验。

模块8：合规、安全与上线运维（2学时）
- 目标：安全、稳健地试运行。
- 做法：
  1) 明确数据分类与范围：是否含个人信息、商业机密；建立访问控制与脱敏策略。
  2) 落地安全边界：输入过滤、输出审查、敏感场景拒答、速率限制。
  3) 文档与流程：用户须知、模型局限说明、反馈入口、SLA与故障应对。
  4) 上线步骤：灰度发布、使用指南、收集反馈、每周复盘与滚动迭代。
- 产出：上线清单、用户须知、风险与缓解计划。
- 提示：对外场景务必提供免责声明与升级路径（如转人工）。

五、项目路线与里程碑
- 推荐路线（三选一）：
  1) 内部知识问答（RAG）：面向员工的政策/产品手册问答。
  2) 文档处理自动化：长文摘要与关键信息抽取（导出结构化结果）。
  3) 客服半自动助手：建议回复+证据引用+转人工机制。
- 里程碑：
  - M1（第1天/第2晚）：原型可演示，完成10条评测。
  - M2（第2天/第4晚）：接入RAG与日志，完成30条评测与A/B一次。
  - M3（结营）：灰度上线，提交文档与演示。

六、评估与考核
- 评分维度（各20%）：
  1) 业务价值与问题定义（目标清晰、闭环可验证）。
  2) 输出质量与可解释性（引用与格式规范）。
  3) 工程与安全（鉴权、日志、错误处理、速率与成本控制）。
  4) 评测与数据驱动改进（实验设计与复现性）。
  5) 演示与文档（使用说明、局限与风险披露）。
- 通过条件：完成MVP、提交评测与上线清单、现场演示问答。

七、授课与实践节奏建议
- 2天速成营：
  - D1 上午：模块1–3；下午：模块4–5与原型评审。
  - D2 上午：模块6与离线评测；下午：模块7–8与最终演示。
- 1周夜校：
  - Mon–Fri：按模块1–8分晚推进；周末线上答疑与演示。

八、学习资料与工具准备（不强制指定品牌，鼓励通用替代）
- 账号与权限：至少1个主流模型API账号与密钥；内部数据访问权限。
- 开发与协作：笔记本环境或轻量云环境、版本管理与共享文档空间。
- 组件建议：对话前端组件、向量索引工具、简单日志与仪表盘工具。
- 数据：自带产品文档/FAQ/知识库；准备少量干净样本用于评测。

九、模板与交付物清单（开课即发）
- 用例画布模板（问题-用户-场景-成功标准-数据-风险）。
- 提示工程模板（角色-任务-约束-格式-示例-拒答策略）。
- 评测集与评测记录表（样本、参考答案、打分准则）。
- 上线清单（权限、密钥、日志、告警、使用须知、灰度策略）。

十、常见误区与纠偏
- 避免一次性追求“全能助手”，先做单一高价值流程。
- 避免把所有文档塞进上下文，先做高质量检索与引用。
- 避免无评测就迭代，先用小样本对比再决定方向。
- 避免忽视成本与速率限制，先设配额与熔断。
- 避免数据合规模糊，先完成脱敏与授权。

实施指南（学员行动清单）
1) 选定用例并填完用例画布。
2) 整理10–30条真实问题与权威答案作为评测集。
3) 完成提示模板v1并小规模手工评测。
4) 用无/低代码跑通原型并收集第一轮反馈。
5) 接入API与最小前端，加入日志与错误处理。
6) 构建RAG流程，回答中强制引用证据。
7) 跑评测、做A/B、优化成本，记录改进证据。
8) 完成合规清单与上线灰度，发布用户须知。
9) 演示与复盘，列出下一迭代路线图。

按此大纲授课与实操，学员能在短周期内构建可演示、可评测、可上线的AI应用，并具备持续改进与合规运行的基础能力。

Title: Data Literacy Fundamentals for New Employees

Audience
- New hires across functions (non-technical and technical)
- No prior analytics or coding experience required

Delivery
- 8 modules, 12–14 total hours (can run as 2 half-days or self-paced over 2 weeks)
- Blend short lectures, guided practice, and job-relevant exercises
- Provide a sandbox dataset and access to spreadsheet and BI/SQL tools

Course Outcomes
By the end, learners will:
- Define key data concepts and the data lifecycle
- Find, understand, and request data appropriately
- Assess and improve basic data quality
- Analyze data responsibly, respecting privacy, security, and governance
- Summarize and visualize findings clearly and accurately
- Communicate data-supported insights to stakeholders

Required Materials
- Company data policies summary (privacy, security, governance, retention, classification, data request process)
- Sample datasets (CSV and XLSX) and a data dictionary
- Spreadsheet tool (e.g., Excel/Sheets) and optional BI/SQL sandbox
- Quick-reference guides (formulas, chart chooser, data quality checklist)

Module 1. Orientation: What Data Literacy Means Here (60–75 min)
Objectives
- Define data literacy in the workplace context
- Identify where data lives and who owns it
- Follow the data lifecycle and your responsibilities at each stage

Do this
1) State the data lifecycle: create/collect → store → access → transform → analyze → share → retain/retire.
2) Map the people: data producers, stewards/owners, analysts, engineers, business stakeholders, compliance.
3) Locate data: navigate the catalog/wiki, BI dashboards, shared drives, ticketing system.
4) Apply roles and responsibilities: know what you can/cannot do with data you handle.

Practice
- Find a dataset in the catalog, locate its owner, and read its metadata (purpose, refresh cadence, definitions).

Assess
- 5-question check: identify the right owner and access path for a sample request.

Module 2. Data Foundations: Types, Formats, and Structure (75–90 min)
Objectives
- Recognize common data types and file formats
- Read and interpret tables with keys, units, and metadata

Do this
1) Distinguish types: categorical (nominal/ordinal), numeric (continuous/discrete), datetime, text, boolean.
2) Recognize structures: tables with rows/columns, primary keys, foreign keys, wide vs long format.
3) Handle formats: CSV (delimiters/quotes/encoding), XLSX, JSON basics; mind decimal separators and time zones.
4) Use metadata: data dictionary, column definitions, units, valid ranges, refresh schedules.

Practice
- Open a CSV; set delimiter and encoding; verify headers; identify the primary key; spot mixed data types in a column.

Assess
- Label the data type for 8 example fields; choose correct file import settings in a scenario.

Module 3. Data Quality Essentials and Basic Cleaning (90 min)
Objectives
- Evaluate data against quality dimensions
- Execute essential cleaning tasks in a spreadsheet

Do this
1) Check quality dimensions: accuracy, completeness, consistency, timeliness, validity, uniqueness.
2) Validate values: check ranges, allowed values, date formats, duplicates, missingness patterns.
3) Clean safely: create a copy, log changes, version files, avoid overwriting raw data.
4) Apply spreadsheet techniques: TRIM, CLEAN, UPPER/LOWER, TEXTSPLIT/Text to Columns, IFERROR, VLOOKUP/XLOOKUP, COUNTIF, Remove Duplicates, Data Validation.
5) Document assumptions and transformations.

Practice
- Use a checklist to fix common issues (extra spaces, inconsistent categories, missing dates, duplicate IDs) and write a 3-line change log.

Assess
- Before/after dataset comparison; identify which quality dimensions improved.

Module 4. Responsible Data Use: Privacy, Security, and Governance (75 min)
Objectives
- Classify data and apply least-privilege access
- Handle personal and sensitive data ethically and securely

Do this
1) Classify information: public, internal, confidential, restricted (use your organization’s labels).
2) Identify personal data (PII) and sensitive attributes; minimize collection and use only for legitimate purposes.
3) Protect data: store in approved locations, share via secure channels, avoid emailing raw datasets unless permitted.
4) Follow access rules: request access via ticketing; do not share credentials; review permissions regularly.
5) Respect retention: follow approved retention and deletion schedules.
6) Report incidents: escalate suspected data exposure or phishing immediately via the defined process.

Practice
- Classify 10 examples; choose the correct sharing method; draft a short purpose statement for a data request.

Assess
- Scenario quiz on appropriate handling, access, and incident response steps.

Module 5. Framing Questions and Defining Metrics (60–75 min)
Objectives
- Translate business questions into measurable metrics and data requirements
- Avoid vanity metrics; define clear operational definitions

Do this
1) Use SMART framing: Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound.
2) Define metrics: name, formula, unit, scope, filters, and refresh cadence; distinguish metric vs KPI vs OKR.
3) Guard against pitfalls: vanity metrics, undefined denominators, mixed cohorts, shifting definitions.
4) Plan data needs: identify sources, grain, time windows, and necessary joins.

Practice
- Convert “Improve user engagement” into 2–3 SMART questions; write operational definitions for each metric.

Assess
- Peer-review metric definitions for clarity and measurability.

Module 6. Basic Analysis and Statistics for Everyone (90 min)
Objectives
- Summarize data correctly and recognize common biases and errors
- Interpret results cautiously (correlation ≠ causation)

Do this
1) Describe data: count, sum, mean/median, min/max, percent, rate; use pivot tables for group summaries.
2) Explore distributions: histograms, box plots; identify skew and outliers.
3) Sample wisely: understand sampling bias and nonresponse; prefer representative cuts.
4) Interpret relationships: scatterplots; correlation vs causation; confounding variables.
5) Understand experiments at a high level: A/B basics (randomization, control, sample size, outcome metric); avoid peeking and multiple-comparison pitfalls.

Practice
- Build a pivot to compare conversion rate by channel; visualize distribution; note potential biases.

Assess
- Short interpretation quiz with plots and summary tables.

Module 7. Finding and Querying Data (Spreadsheet, BI, and Intro SQL) (90 min)
Objectives
- Locate data and answer basic questions using BI or SQL
- Read metadata to construct correct filters and joins

Do this
1) Navigate BI: filter, segment, drill down, export responsibly; verify dashboard refresh times.
2) Read data catalogs: owners, lineage, last update, definitions.
3) Use intro SQL (optional track): SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT; GROUP BY with aggregates; INNER JOIN on keys; watch for duplication when joining.
4) Validate results: row counts, sanity checks, reconcile to known totals.

Practice
- Answer 3 business questions using either BI filters or simple SQL; show query or filter steps; include validation checks.

Assess
- Submit answers with method and validation notes; facilitator spot-checks results and logic.

Module 8. Visualization and Data Storytelling (75–90 min)
Objectives
- Choose appropriate charts and design for clarity
- Communicate insights with minimal bias and maximum transparency

Do this
1) Match chart to task: comparison (bar), trend (line), distribution (histogram/box), part-to-whole (stacked bars with care), relationship (scatter).
2) Design clearly: informative titles, labeled axes and units, consistent scales, avoid chartjunk and 3D effects, use colorblind-safe palettes.
3) Provide context: define metric and period, show baselines or targets, annotate anomalies, include caveats and data quality notes.
4) Avoid misleads: do not truncate axes for bars; disclose data exclusions and methods.

Practice
- Create a 1-slide chart with title, annotation, and takeaway; get peer feedback using a checklist.

Assess
- Revise chart based on feedback; submit final with a 3-sentence narrative.

Capstone Project (2–3 hours total, spread across week)
Prompt
- Investigate a realistic question (e.g., “Which onboarding channels yield the highest 30-day activation rate, controlling for region and plan?”).

Steps
1) Confirm the question and define metrics and cohorts.
2) Locate data and obtain access; log data classification and approvals.
3) Assess data quality; document cleaning steps.
4) Analyze and validate; include at least one check against known totals.
5) Visualize results; write a 1-page brief with recommendations, risks, and next steps.
6) Present a 5-minute readout; answer stakeholder questions.

Rubric
- Accuracy and validation (40%)
- Responsible data handling (20%)
- Clarity of definitions and methods (20%)
- Communication and recommendations (20%)

Assessment Plan
- Pre-course self-assessment and 10-question baseline quiz
- Module quizzes (5–8 questions each)
- Capstone scored with rubric
- Post-course quiz and reflection on how to apply in role

Implementation Steps for L&D
1) Localize with company policies, classification labels, and data request workflows.
2) Prepare datasets with a data dictionary and seeded quality issues for practice.
3) Set up access to BI/SQL sandboxes and ensure safe, non-production data.
4) Train facilitators; provide answer keys and checklists.
5) Schedule office hours and a discussion channel for questions.
6) Track outcomes: completion, quiz improvement, capstone quality, and 60-day on-the-job application survey.

Job Aids (deliver as PDFs or wiki pages)
- Data quality checklist
- Metric definition template
- Chart chooser and design checklist
- Data handling and sharing quick guide
- SQL and spreadsheet formula cheatsheets

Common Pitfalls to Address Explicitly
- Mixing time zones or date formats
- Using inconsistent metric definitions across teams
- Joining at the wrong grain and inflating counts
- Ignoring missing data patterns
- Sharing data via unapproved channels
- Drawing causal claims from observational data

Tips for Inclusive and Accessible Learning
- Add alt text to charts and avoid color-only encoding
- Offer keyboard-accessible files and captions for recordings
- Provide examples from multiple functions (sales, product, HR, ops)

Suggested Schedule (example)
- Day 1: Modules 1–4 (with breaks)
- Day 2: Modules 5–8 + Capstone kickoff
- Week after: Capstone work + presentations

Next Steps for Learners
- Save the job aids; bookmark the data catalog and policies
- Identify one team metric to redefine clearly
- Schedule a short meeting with your data steward to understand available data and best practices

Python 程序设计基础课程大纲（可用于8–12周入门课程）

一、课程定位与目标
- 明确目标：
  - 掌握 Python 基本语法、核心数据结构与控制流
  - 能编写清晰、可维护的小型脚本与命令行程序
  - 能使用标准库和虚拟环境管理依赖
  - 能进行基础调试、测试与代码质量控制
- 完成标准：
  - 独立完成一个含文件读写、异常处理与测试的CLI小项目
  - 代码符合基本风格规范（PEP 8），含必要文档与类型注解

二、目标学员与先修
- 适合对象：零基础或有少量编程经验的学习者
- 先修要求：基本计算机操作、命令行基础（可在第1模块补充）

三、教学组织与评估
- 建议节奏：每模块2–4学时；每两模块设置一次阶段测评
- 学习闭环（每模块执行）：
  1) 预习概念与示例
  2) 跟做演示与分步练习
  3) 独立完成小作业
  4) 通过单元测验与代码走查反馈纠错
- 评估构成：
  - 过程作业与小测：40%
  - 阶段项目（中期Mini Project）：20%
  - 期末项目：40%

四、课程模块大纲与指令化步骤

模块1 环境搭建与工具链
- 目标：在本地搭建可用的Python 3.10+开发环境，掌握脚本运行与REPL
- 核心点：Python安装、VS Code/IDE、终端、虚拟环境、pip
- 步骤：
  1) 安装 Python 3.10+，在终端运行 python --version 验证
  2) 安装 VS Code 并启用 Python 扩展
  3) 在项目目录创建虚拟环境：python -m venv .venv
  4) 激活环境：Windows .venv\Scripts\activate；macOS/Linux source .venv/bin/activate
  5) 安装一个包以验证：pip install requests；导出依赖：pip freeze > requirements.txt
  6) 运行脚本：python hello.py；进入交互式解释器：python
- 练习：打印“Hello, Python”，从命令行读取一个姓名并问候
- 检查点：能创建/激活venv、安装包、运行.py

模块2 基础语法与数据类型
- 目标：理解变量、基本类型与运算
- 核心点：int/float/bool/str、赋值、运算符、f-string、注释
- 步骤：
  1) 声明变量并做四则运算
  2) 使用 input() 获取字符串并转型为 int
  3) 用 f-string 输出格式化文本
  4) 使用 type() 与 isinstance() 检查类型
- 练习：简单计算器（加减乘除，包含输入校验）
- 误区提示：避免用内置名作变量名（如 list、str）

模块3 控制流：条件与分支
- 目标：能用 if/elif/else 控制执行路径
- 核心点：比较/布尔运算、嵌套条件、三元表达式
- 步骤：
  1) 编写基于分数的等级判定
  2) 使用 and/or/not 组合条件
  3) 使用条件表达式在一行内设置状态
- 练习：登录校验（用户名/密码匹配，次数限制）
- 检查点：分支覆盖所有情况并有合理默认分支

模块4 迭代与序列操作
- 目标：掌握 for/while、range、enumerate
- 核心点：迭代协议、break/continue、列表切片
- 步骤：
  1) 用 for 遍历列表并带索引输出
  2) 用 while 实现倒计时，处理退出条件
  3) 使用切片 [start:stop:step] 提取子序列
- 练习：求列表最大值与平均值（不使用内置 max/sum）
- 误区提示：防止死循环；注意可变序列切片是新对象

模块5 核心容器：list/tuple/dict/set
- 目标：熟悉常用容器的特性与操作
- 核心点：增删改查、遍历模式、浅拷贝/深拷贝
- 步骤：
  1) 对列表做增删改，演示可变性
  2) 用字典存储学生成绩，遍历键值对
  3) 使用集合去重与集合运算（交并差）
  4) 讲解浅拷贝（list.copy()/copy.copy）与深拷贝（copy.deepcopy）
- 练习：词频统计（输入一段文本，输出Top N词）
- 检查点：能根据需求选对容器类型

模块6 函数与作用域
- 目标：编写可复用函数，理解参数与返回值
- 核心点：def、默认参数、可变参数、文档字符串、LEGB作用域
- 步骤：
  1) 定义函数并写docstring（说明参数/返回/例子）
  2) 使用默认参数与关键字参数
  3) 演示 *args/**kwargs 收集参数
  4) 说明可变默认参数的陷阱与正确写法（默认值用None）
- 练习：重构“词频统计”为函数库并编写简单单元测试
- 检查点：函数单一职责，命名清晰

模块7 推导式与迭代器/生成器
- 目标：编写简洁高效的数据处理代码
- 核心点：列表/字典/集合推导式、生成器函数与yield、生成器表达式
- 步骤：
  1) 用推导式对列表筛选与映射
  2) 写生成器逐行读取大文件
  3) 对比生成器与列表的内存占用
- 练习：处理大型日志文件，只统计满足条件的行数
- 误区提示：避免过度嵌套推导式降低可读性

模块8 字符串处理与文件I/O
- 目标：进行文本处理与稳健的文件读写
- 核心点：常用字符串方法、with上下文、编码、路径处理
- 步骤：
  1) 使用 split/join/strip/replace 清洗文本
  2) 使用 with open(..., encoding="utf-8") 读写文件
  3) 用 pathlib 进行跨平台路径处理
- 练习：清洗CSV的一列并输出到新文件
- 检查点：文件操作使用 with；明确编码UTF-8

模块9 异常与健壮性
- 目标：处理运行时错误并保持程序稳定
- 核心点：try/except/else/finally、raise、自定义异常、输入校验
- 步骤：
  1) 捕获并分类处理常见异常（ValueError、FileNotFoundError）
  2) 使用 else/finally 实现成功与收尾逻辑
  3) 定义并抛出自定义异常以表达业务错误
- 练习：为前面“计算器”补齐异常处理与错误提示
- 检查点：只捕获必要范围的异常，避免裸 except

模块10 模块化、包与标准库
- 目标：组织代码并复用生态
- 核心点：import/模块搜索路径、__init__.py、venv、pip、常用标准库
- 步骤：
  1) 按功能拆分成模块与包，验证相对/绝对导入
  2) 使用标准库：math、random、datetime、json、csv、collections、itertools
  3) 用 requirements.txt 固化依赖；演示 pip install -r requirements.txt
- 练习：读取JSON配置驱动程序行为
- 误区提示：避免循环导入；将可执行逻辑放入 if __name__ == "__main__":

模块11 面向对象编程基础
- 目标：能定义类并创建对象以建模问题
- 核心点：class、实例/类属性、方法、__init__、__repr__、简单继承
- 步骤：
  1) 定义类并封装状态与行为
  2) 实现 __repr__ 便于调试
  3) 演示继承与方法重写，何时选择组合优于继承
- 练习：为“词频统计”设计一个 TextAnalyzer 类，提供统计与导出方法
- 检查点：避免滥用继承；保证类的单一职责

模块12 测试、调试与代码质量
- 目标：建立可靠开发习惯
- 核心点：assert、unittest/pytest、pdb/VS Code 调试、logging、类型注解、PEP 8、格式化与静态检查
- 步骤：
  1) 为关键函数编写单元测试与边界用例
  2) 使用断点与变量监视调试一段代码
  3) 引入 logging 代替随意的 print
  4) 添加类型注解与基础检查（mypy 可选）
  5) 使用 black/ruff 或 flake8 统一风格与检查
- 练习：为项目核心模块达到最小测试覆盖（如 >70%）
- 检查点：测试可重复、独立；日志分级合理

模块13 综合实战项目：命令行小工具
- 目标：整合所学，完成功能完整、可维护的CLI应用
- 项目建议：
  - 选题示例：待办清单管理器、日志过滤器、文本清洗器、简单数据汇总器
- 交付要求（按步骤执行）：
  1) 规划需求与用例（用README列出目标、使用示例）
  2) 设计模块结构与数据模型
  3) 实现核心功能与文件持久化（JSON/CSV）
  4) 加入参数解析（argparse），提供--help
  5) 添加异常处理、日志与配置
  6) 编写测试与持续集成脚本（可选GitHub Actions）
  7) 使用 black/ruff 格式化并通过静态检查
  8) 打包发布到私有仓库或生成可执行脚本
- 评分标准：
  - 功能完整性与正确性（40%）
  - 代码质量与文档（30%）
  - 测试与健壮性（20%）
  - 工程化细节（10%）

五、里程碑与阶段测评
- 里程碑1（完成模块1–4）：编写一个数字猜谜或计分脚本；检查控制流正确性
- 里程碑2（完成模块5–8）：完成“词频统计”工具，支持文件输入与Top N输出
- 里程碑3（完成模块9–12）：为“词频统计”添加异常处理、日志、测试与类型注解
- 期末项目（模块13）：交付完整CLI工具

六、教学与学习建议
- 采用“示例驱动+小步快跑”：每节课引入1–2个可运行示例，立即改写与扩展
- 强化“及时反馈”：提交代码通过自动化测试与风格检查获取即时结果
- 管理认知负荷：一次只引入一个新概念，配对最小可行练习
- 促进迁移：每个新模块要求复用前面函数/模块以构建更大程序
- 鼓励读文档：在练习中附上标准库文档入口，引导查阅与自学

七、资源清单（建议指引）
- 官方文档：docs.python.org（鼓励查询对应章节：教程、标准库、PEP 8）
- 工具：VS Code + Python 扩展、black、ruff、pytest、mypy（可按需启用）
- 数据集与练习：使用公开文本或自制小CSV/JSON，确保权责与隐私合规

实施提示
- 在每个模块开始前，写下本节“完成后你将能够……”的3–5条可检验目标
- 在每个练习后，提供“自测用例与期望输出”，让学习者本地验证
- 在作业说明中明确提交格式、截止时间、评分细则与可用资源
- 对常见错误准备“错误案例+修复步骤”，让学习者对照排查

按以上大纲逐步实施，确保每节课都有明确目标、可操作步骤与可度量产出，最终引导学习者从零实现一个可用、可维护的Python小项目。