MiniCodex
用一组可运行的线性实验，拆解编码 Agent 的工具、权限、上下文、MCP、记忆、追踪与评估。
- 课程已公开
- 课程与示例工程设计
场景概念示意，非产品截图。
项目场景
把“AI 会写代码”拆成一条可解释、可授权、可验证的工程链路。
- 场景
- 编码 Agent 的难点不在一次性生成代码，而在怎样读取上下文、调用工具、修改文件、执行检查，并让人能够理解和约束它的行为。
- 核心问题
- 在自动化效率与工程安全之间建立明确边界：哪些动作能自动执行，哪些必须审批，怎样记录过程并验证结果。
关键实现
- 从输入任务、保存任务和生成计划开始，让目标与执行步骤都有稳定载体。
- 通过 Tool Registry 和权限审批约束文件、命令等能力的调用范围。
- 在修改之后运行检查，并用 Trace、Replay、Eval 留下可回看和可评估的过程。
- 再把后端 API、SSE 和桌面界面接入同一条任务链路，形成完整的人机协作体验。
工作链路
- 输入任务
- 生成计划
- 人工审批
- 调用工具并修改
- 运行检查
- 记录与评估
相关入口与记录
公开范围
- 作品依据为站内系列文章与公开课程页。
- 已失效的代码仓库链接不作为当前公开证据。
- 这是编码 Agent 的工程实践，不等同于通用自主智能体。