挑战课程 · 任一编码 Agent（Claude Code 2.x / Codex CLI 0.x / Cursor）
为你的 AI 项目补上缺失的发布证据机器——一个 ship check：解析实际跑了什么、拒绝零测试项目，并写出诚实的交付记录。
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 `verifying-ai-generated-code`.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。 还没装 FlyPython Skill？选你工具对应的工具课 →
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 →
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「从「能跑」到「能上线」：验证 AI 写的代码」（course id course-verify-ship）的检查点 。
机读简报：https://flypython.com/api/challenges/verifying-ai-generated-code
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/verifying-ai-generated-code/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。
一个带两个通过测试和已声明未验证清单的小项目。
正在研究的回归：一个故意写错的测试断言。
绝不能放行的状态：一个测试都没有。
验证
10 个测试的套件锚定解析计数、零测试判定、未验证清单、原子记录写入及 CLI 退出码；starter 复现七个具名失败，solution 通过 10/10。
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 能跑不是证据 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。