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- add local external resources registry - add research domain contract and per-repository research domains - add raw fact snapshot governance and validation scripts Validation: - make test - git diff --check HEAD~1..HEAD Note: - welcome workflow failed because its action input names are stale; core content CI passed.
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# ShouZhengAI/CS146S_CN 研究分析
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## 本轮结论
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- 这是课程型仓库，价值在教学大纲、周次安排和 assignments，而不是工具实现。
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- 它把 coding LLM、coding agent、AI IDE、agent 模式、现代终端、测试安全、软件支持和 UI 自动化放进课程周次。
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- 本仓可借鉴其课程化节奏，把入门、工具、agent 模式、测试安全和自动化分阶段讲清。
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## 本地证据
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- 研究对象：`ShouZhengAI/CS146S_CN`
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- 当前研究角色：中文课程与 assignments
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- 本轮成熟度：L1 初步理解
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- 原始仓库：`raw/repository/`
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- 原始来源清单：`raw/sources.yml`
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- 事实摘要：`domain.yml`
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## 结构观察
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- 根目录包含 `Assignments/`、`Resource/`、`README.md`、图片资源和 `LICENSE`。
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- README 以课程简介、教学大纲、周次主题组织。
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- Assignments 说明它有作业驱动的学习形态。
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## 可借鉴点
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- 课程节奏可以作为本仓学习地图的时间序列参考。
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- AI 测试与安全、现代软件支持、自动化 UI 应被纳入进阶路径。
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- Assignments 可以作为实践验证层，而不是只读文档。
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## 风险和边界
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- 课程内容未必覆盖生产工程治理。
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- 作业质量需要逐个验证。
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- 它是课程对象，不适合承担工具生态判断。
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## 下一轮研究任务
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- 梳理 `Assignments/` 的作业类型，判断能否转成本仓练习。
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- 把教学大纲映射到本仓 getting-started / concepts / workflow。
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## 沉淀判断
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- 本轮只完成 L1 理解，不直接迁入 concepts、references、workflow 或 skills。
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- 只有经过 L2 源码阅读、实验验证或交叉对照后的结论，才进入稳定层。 |