挑战课程 · DeepSeek Harness
与旗舰课程相同的已验证 Python 工作流——任务契约、有界改动、客观 verify.py 证据——在 DeepSeek Harness 里实战：插件组装的 Agent 与可审计的只增轨迹。
本课按该工具的官方文档编写——工具内完整授课实跑尚未记录（进度见本课 REVIEW.md）。
把这一句话粘贴给你的 Agent，即可开始：
Read https://flypython.com/skills/flypython/SKILL.md and start the FlyPython course `hands-on-with-deepseek-harness`.需要一个能执行命令并联网的编码 Agent（纯网页聊天 AI 做不了）。Agent 会用一次性授权链接为你授权、 自己取回课程文件——你不需要下载任何东西。 第一次来？第 1 课会带你装好 FlyPython Skill——不需要提前准备。
题目
无需 clone、无需账号——点击任意检查点，进入该题的独立页面读全文。English syllabus →
让 Harness 组装的 Agent 指向本文件夹，双向运行验证器，并从只增轨迹确认它实际做了什么。
把「优化一下」变成有边界、可测试的陈述——再把工作规则写进 Agent 的组装配置，而不是会被遗忘的提示词。
监督 Agent 逐个小步骤推进——一次一组失败测试——并检查轨迹证明它没有越界。
完成证据闭环——双向验证、三个皮肤、端到端轨迹评审，以及一份写明未证明内容的记录。
迁移工作流——而不是代码——到你拥有的一个脚本上，附测试、验证命令与诚实的局限说明。
开始
Agent 负责驱动；课程文件经 Skill 到达你的工作目录——不下载、不 clone。
把上方入口语句粘贴给你的 Agent。它会带你走一次性授权链接（核对码、点「允许」），自己取回本课文件，然后陪你做题。没装 Skill 的 Agent 也可以用这段简报：
请完成 FlyPython 挑战课程「上手 DeepSeek Harness」（course id course-deepseek-harness）的检查点 。
机读简报：https://flypython.com/api/challenges/hands-on-with-deepseek-harness
打开课程文件夹，先读 TASK.md——它就是契约。
规则：最小变更、不新增依赖、绝不修改 tests/ 或 solution/。
用 python verify.py 检查直到门控通过，把每个认领码告诉我。Agent 在任务契约下工作：最小变更、不新增依赖、绝不修改 solution/。可选引导模式见 COURSE.md。
课程文件在 /api/challenges/hands-on-with-deepseek-harness/files——Agent 取清单后按路径逐个写入。你无需手动下载任何东西。
场景皮肤
三个皮肤走同一份代码和同一套测试。开课前选一个最贴近你工作的。
把混乱的每周订单导出变成按区域汇总的销售摘要。
汇总服务延迟数据，并隔离格式错误的读数。
汇总从内部 API 拉取的工单数据（JSON 输入）。
验证
与旗舰课程相同的契约与九测套件：starter 必须复现七个具名失败；已审核实现 9/9 通过；第 3 课中你的最小变更通过同一套件。
python verify.py # 在课程文件夹运行：打印检查点状态 + 认领码第 5 课把工作流——而不是代码——迁移到你真正拥有的一个脚本上：三行任务契约、一个从红变绿的新测试、 一份写明测试不能证明什么的记录。同一个循环在AI Coding 工作方法指南中有完整描述， 并可由可运行示例练习。
检查点通过后，python verify.py 会打印确定性认领码。 完成授权的 Agent 会替你一次性批量提交；手动提交则粘贴到进度页—— 每个检查点 10 分，集齐五个获得 DeepSeek Harness 协同复现 课程徽章。认领码是自我声明的证据，不是证书。
通过课程套件只证明被锚定的行为在测试输入上成立——不等于明天的数据也对，不等于生产性能达标， 在你为自己的项目写下契约之前，也不代表你项目里的任何事。仓库测试是证据，不是你的结果。