chore: 基线提交——既有设计文档与样本数据
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2026年讯和技术大赛 · 参赛者手
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册
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AI驱动 · 范式革新
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AI推进部 · 2026年6月
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目录
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1. 赛事概述
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2. 双赛道详解
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3. 日程与里程碑
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4. 开发范式与AI日志
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5. AI工具与开发环境
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6. 成果物清单
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7. 评审标准(暂定)
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8. 设备与信息安全
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1. 赛事概述
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方针与目标
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维度
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内容
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整体目标
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让开发团队掌握Agent开发能力和AI工具使用,培养具备
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创新思维的实战型人才
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赛事口号 「AI驱动·范式革新」 —— 推动公司研发能力的范式跃迁
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对公司的
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价值
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技术能力提升 · 产品活用 · 人才发掘 · 技术沉淀
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五大赛事特色
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# 特色
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说明
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1 全程AI驱动
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从需求澄清到设计、开发、测试,全程必须利用AI
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完成
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2
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3
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4
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5
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聚焦AI实战
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让AI真正解决业务问题,交付可运行、可演示的完
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应用
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整作品
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强调开发范
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追求可传播、可复用的标准化开发范式,让AI从工
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式应用
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具升级为思维伙伴
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强调作品落
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拒绝PPT大赛,成果物强制包含源码、演示视频、
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地
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实验报告
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评审融入AI
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元素
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用AI辅助评审,提升效率与客观性
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双赛道概览
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赛道一:Agent开发实战赛
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深度探索,原型孵化
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设计Agent架构 + 实现自主智能
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6个月(6月-11月)
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赛道二:IDE+开
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发范式创新赛
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稳健实践,工具
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落地
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设计开发工作流
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+ 实现IDE插件/
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工具
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3个月(7月-9
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月)
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每队人数不限,鼓励跨部门组合;各部门至
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少组织一支队伍;各本部内均须有参赛队伍
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同左
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项
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目
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定
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位
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核
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心
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任
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务
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周
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期
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组
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队
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要
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求
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2. 双赛道详解
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赛道一:Agent开发实战赛
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核心要求:Agent是成果物的核心,必须能自主完成"感知→规划→行动"业
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务闭环。
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期望形态:Agent + 必要交互界面 + 数据存储 + 工具调用
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不需要 Agent生成完整系统
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不建议 只做纯对话Agent
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前后端支撑是完成选题的自然需求,也是验证Agent业务可行性的载体
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选题范围:各团队自选业务场景,聚焦Agent能解决的实际问题。
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赛道二:IDE+开发范式创新赛
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核心要求:设计并实现一个IDE插件或命令行工具,将AI驱动的开发范式落
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地为可用的工程工具。
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期望形态:IDE插件 + 开发范式设计 + 效率提升数据
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不需要 生成论文或研究报告
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不建议 使用Agent框架
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核心是实际能用的工程作品
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选题范围:各团队自选开发痛点,聚焦提升开发效率的自动化工具。
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3. 日程与里程碑
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赛道一:Agent开发实战赛(6个月)
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阶段
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时间
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里程碑
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交付物
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赛事启
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动
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6月
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—
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本手册
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组队·选
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6月-7
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题
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原型设
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计
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月
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7月
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选题确定
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项目说明(初版)
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设计文档完
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成
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设计文档(含范式图、架构图)
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产品开
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7月-9
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中期作品展
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可运行原型 + AI使用日志(持续
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发
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月
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示
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更新)
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最终冲
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刺
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现场评
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审
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10月
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功能冻结
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全部成果物
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11月
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最终展示
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+答辩
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演示视频 + 最终成果物
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赛道二:IDE+开发范式创新赛(3个月)
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阶段
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时间
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里程碑
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赛事启动
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7月
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—
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交付物
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本手册
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组队·选题 7月
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选题确定
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项目说明(初版)
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开发实践
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7月-8月 中期报告
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设计文档 + 可运行原型
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最终冲刺
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现场评审
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9月
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9月
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功能冻结
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全部成果物
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最终展示+答辩
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演示视频 + 最终成果物
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4. 开发范式与AI日志
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大赛有两个核心要求:开发范式和全程AI驱动。
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开发范式——团队使用AI进行开发的方法论和工作流程(如:需求分析
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→AI生成方案→人工审核→AI编码→测试验证→反馈迭代)。范式图必须
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提交,它是评审的核心依据。
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全程AI驱动——所有代码必须由AI生成而非手写,需要可验证机制。
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因此需要AI使用日志,同时服务于两个目的:
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1. 范式验证:日志中的"范式步骤"列对应范式图中的每一步,评委对照二
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者验证范式是否真实执行。
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2. 代码溯源:日志中的"涉及文件"列记录AI修改了哪些代码文件,评委抽
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检文件回查日志,确认代码由AI生成、防止手写。
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AI使用日志取得方法
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将以下规则写入项目的指令文件(各工具对应的文件名参考下表),AI即
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会在每次创建或修改代码文件后自动追加一条记录到项目根目录的
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_AI_USAGE_LOG.md 。
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工具
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指令文件位置
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OpenCode
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opencode.md 或 AGENTS.md
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Claude Code
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CLAUDE.md 或 .claude/CLAUDE.md
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Trae(字节跳动)
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Cursor
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.trae/rules/*.md (建议写入
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alwaysApply: true 的规则文件)
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.cursor/rules/*.mdc (建议写入
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alwaysApply: true 的规则文件)
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GitHub Copilot
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.github/copilot-instructions.md
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Windsurf(Codeium) .windsurfrules
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工具
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指令文件位置
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Gemini CLI(Google) GEMINI.md
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Lingma(阿里通义灵
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码)
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.lingma/rules/*.md
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CodeBuddy(腾讯)
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.codebuddy/rules/*.md
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Roo Code
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.roo/rules/*.md
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Kiro
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.kiro/steering/*.md
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参考方法:在使用的指令文件中追加以下内容:
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## 日志规则(自动执行)
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每次创建或修改代码文件后,在项目根目录的 `_AI_USAGE_LOG.md` 中追
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加一条记录,必须包含以下字段:日期时间、范式步骤、修改摘要、涉及文件、
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使用模型
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说明:
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AI自动填充"日期时间""修改摘要""涉及文件"和"使用模型",若AI无法获
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取当前使用模型,可以手动加上。
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"范式步骤"列先写"待补充",开发结束后由团队对照范式图替换成对应
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的步骤名称即可(如"需求分析→AI生成方案")。
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评委验证时:选中源码文件 → 选手在日志中找到对应记录 → 说明当时
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的Prompt。
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编程语言限制
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编程语言和框架不限,任何能实现选题的技术栈均可。推荐的AI工具
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(OpenCode等)也支持多种语言。
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5. AI工具与开发环境
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费用与网络
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组委会不提供API Token,推荐使用完全免费的方案:
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★ 推荐:OpenCode + DeepSeek/Qwen(完全免费开源,国内可直接
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使用)
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☆ 备选:Trae(免费,字节出品,国内友好)
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也可使用付费模型,费用自理。
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工具对比一览
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费用
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网络
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推荐度
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类型
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编程
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完全免费
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需要API
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Agent(CLI)
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开源
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访问
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工具
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OpenCode
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Trae
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Claude
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Code
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Cursor
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IDE(VSCode
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核心)
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编程
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免费
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需付费订
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Agent(CLI)
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阅
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IDE(VSCode
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核心)
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免费版
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+付费
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★★★★★
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||||
★★★★☆
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国内直
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||||
连
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需翻墙
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★★★☆☆
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需翻墙
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★★★☆☆
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国内直
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||||
连
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★★★☆☆
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DeepSeek
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Chat
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网页对话
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免费
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ChatGPT
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网页对话
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免费版有
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限额
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需翻墙
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||||
★★☆☆☆
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推荐组合
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推
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荐
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★
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首
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||||
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||||
选
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||||
☆
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||||
备
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||||
选
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组合
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理由
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OpenCode
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完全免费、国内可用、CLI 轻量、日志自动生成。
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+
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项目根目录创建 AGENTS.md 写入项目说明和日志
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DeepSeek
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规则,终端输入 opencode 即可开始
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Trae +
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DeepSeek
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免费、国内直连、图形化 IDE、也支持
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.trae/rules 自动生成日志,适合偏好图形界面
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的团队
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6. 成果物清单
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两赛道共用同一套成果物体系,每赛道6项成果物,按以下顺序提交:
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项目说明 → 设计文档 → 源码 → 实验报告 → AI使用日志 → 演示视频
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〔成果物01〕 项目说明
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提 交 物:项目概要
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包含内容:
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项目性质声明(新规/升级)
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项目概述(选题背景、要解决什么问题)
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整体功能说明(核心能力与使用方式)
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效果总结(达到了什么效果,核心指标摘要)
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团队分工(各成员的角色和职责)
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〔成果物02〕 设计文档
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提 交 物:完整的设计方案
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包含内容:
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场景描述与业务价值说明
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开发范式流程图——团队自己的AI开发步骤(如"需求分析→AI生成
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方案→人工审核→AI编码→测试验证→反馈迭代"),含闭环反馈
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架构图(赛道一:感知-规划-行动-记忆;赛道二:插件/工具整体架
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构)
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架构说明(组件划分、数据流、关键设计决策)
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使用的工具/API清单及调用方式
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||||
范式图说明:范式图不是产品架构图,而是团队开发过程的工作流设
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计。图中每个步骤的名称将在AI使用日志的"范式步骤"列中对应出现,
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供评委对照验证。
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〔成果物03〕 源码(含README)
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提 交 物:完整的项目源码
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包含内容:
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源码完整,能正常安装和运行
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README包含:安装步骤、运行方法、运行环境要求、API密钥配
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置说明、依赖清单
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如含前端界面,说明启动方式
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⚠ 基础前提项:评审现场无法按README启动运行的,后续所有评分
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项扣分。
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〔成果物04〕 实验报告
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提 交 物:完整的测试用例执行结果和日志
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包含内容:
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完整的测试用例清单及执行结果
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评估数据(成功率、耗时、修正次数)
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附测试执行日志文件(每用例至少1条关键输出)
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〔成果物05〕 AI使用日志
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提 交 物:AI在开发全过程中的使用记录
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包含内容:
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按本文档规定的格式填写(见「AI使用日志取得方法」)
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每条记录标注范式步骤(与设计文档范式图中的步骤名称一致)
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每条记录标注涉及文件(被AI创建或修改的代码文件路径)
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覆盖每个环节(需求澄清、设计、编码、测试)
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每环节标注使用的AI模型
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含AI生成的中间产物
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代码溯源说明:AI日志的"涉及文件"列是防止手写代码的关键机制。评
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||||
委通过抽检源码文件路径回查日志,确认代码确实是AI生成的。
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〔成果物06〕 演示视频
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||||
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||||
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||||
项
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||||
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目
|
||||
|
||||
时
|
||||
|
||||
长
|
||||
|
||||
要
|
||||
|
||||
求
|
||||
|
||||
赛道一
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≤15分钟
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赛道二
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≤5分钟
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完整成功流程 + Agent闭环 + 工具
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完整工作流 + IDE集成效果
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调用 + 异常恢复
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+ 异常处理
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7. 评审标准(暂定)
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7.1 项目性质说明
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为确保评审公平性,评审体现项目类型差异。评分表各维度已区分新规项
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目和升级项目的考核要点,评委据此独立评审。
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团队在提交「项目说明」时须明确项目性质(新规/升级),一经确认不可
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变更。
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7.2 赛道一:Agent开发实战赛
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评分表(总分100分)
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维度
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权重 考核方式
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场景价值
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与合理性
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15%
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新规项目:评估选题是否真实业务痛点,Agent
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是否不可或缺,价值是否可量化
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升级项目:评估改造需求是否明确,改造效果是
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否有定量数据佐证
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范式图↔AI日志对照 + 架构图审查:评估范式是
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否完整可复制,日志是否覆盖各步骤,架构设计
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是否合理
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升级项目另需:存量系统分析,评估改造策略是
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否合理,迁移风险是否可控,有无改造前后架构
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对比
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视频(工具调用)+ 实验报告:评估是否调用外
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部工具/API,有无降级和重试机制
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现场运行+实验报告:评估核心路径是否完整跑
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通,运行是否稳定,有无崩溃和超时处理
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升级项目另需:评估与原系统兼容性,有无回
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滚/灰度策略,迁移验证是否通过
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25%
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10%
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15%
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新规项目:评估关联系统数量、技术栈复杂度、
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业务覆盖面
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10%
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升级项目:评估新增项目的规模、涉及的功能点
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数量、技术实现难度
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项目说明中均须包含规模与技术难度的自我评估
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5%
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10%
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视频+文档审查:评估视频是否清晰完整,是否
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演示了异常场景,自评是否准确
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逐条审查+文件抽检:评估日志是否覆盖需求/设
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计/编码/测试各环节,文件路径是否可回查
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实验报告审查:评估是否有完整的成功率/耗时
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数据,有无改进建议,数据是否真实
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10%
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升级项目另需:改造前后定量对比数据,投入产
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出比(ROI)和实际运行数据,改进建议是否经验证
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有效
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开发范式
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与架构设
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计
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工具使用
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与集成深
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度
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实现完整
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度与稳定
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性
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规模、功
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能点、技
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术难度
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演示与文
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档
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AI使用日
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志
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效果评估
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与数据
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7.3 赛道二:IDE+开发范式创新赛
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评分表(总分100分)
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维度
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权重 考核方式
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开发范式
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设计清晰
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度
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范式图↔AI日志对照:评估范式是否完整可复
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制,日志是否覆盖各步骤
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20%
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升级项目另需:存量流程分析,评估范式是否分
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析了现有流程痛点,是否为合理改进,有无改造
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前后范式对比
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IDE集成深
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度
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20%
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现场演示:评估是否在IDE内集成,能否自动获
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取上下文,是否一键触发
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人工审核:评估是否有对比数据,原始数据是否
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完整
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提效幅度
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20%
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新规项目:提供对比数据证明提效
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升级项目:提供对比数据证明提效,另需投入产
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出比(投入人天/产出效果)和效果可验证数据
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现场运行+实验报告:评估是否可一键安装,运
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行是否稳定,有无重试/降级机制
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升级项目另需:评估与原环境兼容性,错误处理
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和恢复机制是否完善,异常场景是否全覆盖
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新规项目:评估范式复杂度、技术栈广度、业务
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场景覆盖面
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10%
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升级项目:评估新增项目的规模、功能点数量、
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技术实现难度
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项目说明中均须包含规模与技术难度的自我评估
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5%
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10%
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视频+文档审查:评估视频是否清晰完整,是否
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含异常演示,自评是否准确
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逐条审查+文件抽检:评估日志是否覆盖各环
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节,文件路径是否可回查
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稳定性与
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易用性
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15%
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规模、功
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能点、技
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术难度
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演示与文
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档
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AI使用日
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志
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7.4 共通规则
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源码可运行:无法启动运行的,所有评分项扣分
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升级项目强制要求:成果物中须包含「存量系统分析」文档和「改造前
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后对比」数据,缺失则对应维度扣分
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AI日志不可缺失:未提交或空白,扣分
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8. 设备与信息安全
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8.1 笔记本借用规则
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业务管理部为没有开发用笔记本的参赛团队提供借用服务。
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项目
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说明
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借用对象
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参赛团队中缺少开发用笔记本的成员
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网络限制
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借出笔记本无法连接公司WiFi,需使用个人热点
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软件安装
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须确认版本版权,避免侵权
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使用范围
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可在公司内使用,也可携带外出使用
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咨询窗口
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业务管理部
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8.2 信息安全注意事项
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参赛过程中请遵守公司信息安全规定:
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项目
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要求
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顾客数据、公司信息等不得
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上传至外部公开仓库
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说明
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—
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代码
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安全
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数据
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安全
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API
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Key管
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理
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AI工
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具选
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择
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软件
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版权
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不得将公司内部数据用于AI
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客户信息、业务数据等严禁
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训练或上传
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||||
外传
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配置在环境变量或配置文件
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||||
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||||
不得硬编码在源码中,提交
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||||
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||||
中
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||||
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||||
前清理
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||||
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||||
优先使用国内AI服务
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DeepSeek、Qwen等,海外
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||||
服务避免传敏感信息
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||||
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||||
确认许可证类型
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||||
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||||
禁止使用盗版软件
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||||
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||||
Reference in New Issue
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