团队作业——站立式会议+alpha冲刺

助教_陈雨虹 助教 2022-04-25 15:38:28

每日随笔需展示当天的项目进展,可以是代码截图/项目成果图片、gif等,最好每位成员都有展示。

截止时间

本次作业截止时间2022年5月14日 23:00
注:为防止0点提交造成卡顿、提交失败的现象,已将ddl修改至晚上11点

作业要求

  • 1篇置顶集合随笔

    • 在本次任务过程中,团队要有一篇单独的随笔置顶,集中记录下方描述的所有博客链接,方便老师助教查看和统计。
  • 代码规范、冲刺任务与计划

    • 冲刺开始前,要求提交一篇关于团队的代码规范、本次冲刺任务与计划的随笔。代码规范请参考阿里巴巴Java开发手册终极版v1.3.0、华为内部代码规范等设计。(25%)【覆盖课程目标7】
  • 10篇冲刺随笔

    • 在本次作业时间范围内,安排冲刺十天。每天举行站立式会议,讨论项目每个成员从昨天站立式会议到现在的进展、存在的问题/遇到的困难、从现在到明天站立式会议的安排。
    • 要求团队在冲刺的十天内,每天发布一篇随笔,共十篇:(30%)【覆盖课程目标3】
    • 提供当天站立式会议照片一张,发布项目燃尽图;
    • 每个成员描述自己从昨天站立式会议到现在的进展、存在的问题/遇到的困难、从现在到明天站立式会议的安排、心得体会;
  • 1篇测试随笔

    • 阅读学习《构建之法》第2章和13章,建立冲刺阶段的测试并行工作。根据不同项目,选择和运用合适的测试工具,并在冲刺过程中逐步展开自动化测试工作。单独发布一篇随笔,描述项目的测试工作安排、测试工具选择和运用、测试用例文档、测试体会、项目测试评述。(10%)【覆盖课程目标3】
  • 1篇冲刺总结随笔

    • 发布一篇冲刺总结随笔,描述
      1)项目预期计划、现实进展(20%)【覆盖课程目标7】
      2)过程体会、组员分工协作(10%)【覆盖课程目标6】
      3)在Alpha阶段的工作量比例、下阶段展望(5%)【覆盖课程目标7】
  • 项目课堂演示、答辩

    • 制作答辩PPT
    • 自行设计评审表,以腾讯共享文档的形式

评分标准

  1. 答辩得分(与之前计分规则一致)= 其他组打分总和/(总组数-1) * 0.25 + 助教打分总和/(助教人数) * 0.35 + 老师打分总和/(老师人数) * 0.40
  2. 博客得分 = 75(随笔) + 25(代码规范、冲刺任务与计划)
  3. 这次作业得分 = 答辩得分 * 60% + 博客得分 * 40%

博客规范

为了方便其他学校的老师或者助教了解课程实况,请大家在作业开头添加作业的基本信息:(必做)
这个作业属于哪个课程<班级的链接>
这个作业要求在哪里<作业要求的链接>
这个作业的目标<写上具体方面>
其他参考文献...

1、提交规则

  • 博客以班级作业页面的提交时间为准;需要提交的文件以gitcode的提交时间为准;
  • 在deadline前交,分数为实际得分 ;
    • 若帖子发布后在审核(帖子显示404),可以在deadline 之前先于作业页面提交链接,再等待审核通过
    • 不接受上传失败、网络原因等补交理由
  • 补交:在deadline 后两天内提交视为补交,分数为实际得分 * 50%;写了但是忘记提交作业和补交扣分一致
  • 缺交:在deadline 之后两天未补交视为博客缺交,分数为0分;
  • 作业抄袭:当助教发现两篇博客文字/图片/代码过于相似时,判定两篇博客都为抄袭,分数都为-100%(注意是倒扣!);
  • 伪造提交:虽然作业博客没有完成,但是先提交到作业占位置,判定为伪造提交,分数得0分;

注:提前提交的作业,如果能积极响应助教和老师的反馈并在deadline前做出相应修改,在后续评分时,这些修改完善也会被纳入考量。提早准备好处多~

2、注意事项

班级群如果发布相关通知也是作业要求一部分,请及时查看群通知; 若需要在群填写相关信息,未能在deadline之前完成填写的,**扣实际得分的50%**; 如对作业存在疑问,请在deadline之前三天在班级群提出; 若助教对作业要求有修改,会在群内公告,请务必查看并按新的要求完善作业; 请及时回复老师或助教的点评并作出相应修改。即使提交了作业,也应该关注班级群中助教的公告!

3、疑惑解疑

若有对题意不清或者有不理解的地方,可在该博客下方留言,或者在微信群中直接提问

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内容概要:本文深入剖析了 Cursor 编辑器中 @Codebase 功能的核心价值与底层机制,指出其作为代码库语义索引和智能上下文检索系统的本质,能够解决大型项目中 AI 编程常见的上下文割裂、依赖遗漏、风格不统一等问题。通过结构化索引、语义排序、逻辑推理与精准注入四大流程,@Codebase 可实现跨文件联动修改、全局架构理解与规范复用,支持高精度的批量修复、性能优化与架构重构。文章还提供了从索引优化、范围限定到任务拆分的完整最佳实践体系,强调需配合 .cursorignore 配置、三段指令和分层使用策略,以避免常见误区,提升大项目 AI 编程效率与准确性。; 适合人群:具备一定项目开发经验,正在使用或希望提升 Cursor 在大型复杂项目中 AI 编程效率的研发人员、技术负责人及工程团队;; 使用场景及目标:①在十万行级项目中进行全局重构与规范统一;②实现跨模块 BUG 批量修复与性能瓶颈优化;③避免重复造轮子、代码风格冲突与依赖遗漏;④构建高效、可控、低返工率的 AI 辅助开发流程; 阅读建议:此资源聚焦于如何最大化发挥 @Codebase 的工程级能力,建议结合实际大型项目边学边练,重点掌握索引瘦身、精准注入指令与任务拆分方法,并定期刷新上下文以保持与项目同步。

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