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結業專題 / Capstone

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走完一條軌道後,自己做一個東西出來——這份檔案不是教學、不是 walkthrough,沒有標準答案。它的用途是把「我讀完 roadmap」變成「我有一個能展示的作品 + 一份自己給自己的評分」。

怎麼用這份檔案: 1. 選你真的有的一個問題(工作上、研究上、生活上),別挑玩具題目——capstone 的價值來自真實。 2. 對照你那條軌道的「進入條件」,確認該完成的 stage 都過了它的「自我檢查」。 3. 做完後,用對應的 rubric 自評(四級:未達 / 基本 / 良好 / 優秀)。誠實打分比分數高更有用。 4. 想要回饋?把成品 + 自評貼到 Discussion 找人 peer review(可選,不強制)。

每一站「學什麼 / 進入前要會什麼 / 怎麼算學會」一律以該 stage 檔案內的「學習目標 / 進入條件 / 自我檢查」為準;這份檔案只定義結業專題本身。


Track A Capstone — CLI Power User

進入條件:Stage 0–2 + A1 + A2 + Stage 5 + A3 都過了各自的自我檢查(Stage 8 是兩軌共用 hub,建議完成、但不擋 capstone 入場——Track A capstone 聚焦 CLI 工作流)。

題目:組一條你會重複用的 CLI-agent 工作流,把一件你現在手動做的事自動化。

必要條件(缺一不可): - 用一個 CLI agent(Claude Code 或同類)當核心 - 至少接 1 個 MCP server 自寫的 skill / command - 有明確輸入 → 產出可用的成品(不是「跟它聊天」) - 能被別人重跑:附 怎麼跑(安裝、設定、執行、預期輸出) - 處理至少 1 種失敗情況(輸入缺、API 失敗、結果不對時會怎樣)

交付物:一個資料夾 / repo,含成品 + README + 至少一次真實執行的證據(log / 截圖 / 產出檔)+ 150 字內的反思(哪裡卡、下次怎麼改)。

時間:3–8 小時(不含學 stage 的時間)。

Track A 評分 rubric(自評,四級)

面向 未達 基本 良好 優秀
問題真實度 玩具題 有點用 真實、會重複用 真實且有可量化指標(省時 / 減錯次數等)
工具運用 只用基本對話 用了 CLI agent + MCP 或自寫 skill/command 多元件協作且選型有理由
可重現 只有自己跑得動 步驟不全 別人照 README 跑得起來 一鍵 / 全自動且有前置檢查
韌性 一出錯就崩 有提到風險 處理 1 種失敗 多種失敗有 fallback
文件與反思 有 README README 清楚 + 反思 反思具體可指出下一步改進

Track B Capstone — Agent Builder

進入條件:Stage 0–8(含 Stage 3、4、5、6、7、7.5、8)都過了各自的自我檢查。

題目:設計、實作、並評測一個解決具體問題的小型系統,二選一: - A. Multi-agent:≥ 2 個分工協作的 agent,有編排邏輯;或 - B. RAG 系統:檢索 + 生成的完整管線。

必要條件(缺一不可): - 有 tool use - 有一個對外 interface(CLI / API / chat 任一,對應 Stage 8) - 有明確 evaluation:自己定 ≥ 5 個測試案例 + 量出通過率 / 質性評估(這條不可省——這套課最容易跳過的就是「驗證」) - 失敗模式分析:寫清楚它在什麼情況會壞、你怎麼知道 - 架構草圖(一張圖或一段文字說明元件與資料流)

交付物:程式 repo + 架構說明 + evaluation 結果(哪怕只是 N 案例 / 通過率表)+ README + 200 字內反思(架構哪裡判斷錯、重來會怎麼改)。

時間:8–20 小時(不含學 stage 的時間)。

Track B 評分 rubric(自評,四級)

面向 未達 基本 良好 優秀
問題定義 模糊 有目標 範圍清楚、可驗收 清楚且說明為何值得做
架構 無設計 能跑就好 multi-agent / RAG 選型有理由 設計權衡寫得出來
實作正確性 跑不動 主流程能跑 邊界情況也處理 穩定且程式可讀
評測嚴謹度 沒測 手動試幾次 ≥5 案例 + 通過率 有 baseline 對照 / 回歸可重跑
韌性與失敗分析 提到風險 具體失敗模式 失敗有偵測 + 緩解
介面與文件 能跑 interface + README 清楚 別人能直接用
反思 一句話 具體(指得出架構或元件選擇的具體問題) 指得出架構級的下一步

依身分選題(audience flavor)

同一個 capstone,換你的場景就好——不用另外做:

  • 🔬 researcher:文獻問答 / 實驗 log 整理 / 資料前處理 agent
  • 💻 developer:CI 內的 review/triage agent / repo 問答 / 自動化 release note
  • 🎓 teacher:出題 + 評分輔助 / 教材改寫 / 課程問答(注意學術誠信邊界)
  • 📊 knowledge-worker:會議記錄 → 行動項 / 跨文件彙整 / 週報初稿
  • 👥 everyday-user:個人資料彙整 / 行程與提醒 / 重複雜務自動化

怎麼展示

  • 貼到 Discussion 的對應分類,附成品連結 + 你的 rubric 自評。
  • 放進你自己的 portfolio / GitHub;描述用具體事實(做了什麼、量到什麼),避免「最強 / 全世界最好」這類話術。
  • 想替別人 review:照對方那條軌道的 rubric 給回饋,對事不對人。

這份檔案只定義結業專題與評分標準。各 stage 的學習內容與通過條件,仍以該 stage 檔案為準。