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在课堂里使用 AI 笔记本辅助编程，已经不是 “要不要用” 的问题，而是 “怎么用才不翻车” 的问题。一方面，学生能通过 AI 助手快速完成代码补全、报错解释、需求拆解；另一方面，如果只是把 AI 当成“答案生成器”，课堂练习就会变成复制粘贴大赛，完全失去了编程训练的意义。本文基于华硕弘道 AI 笔记本的实际课堂场景，整理了一条从需求拆解、AI 辅助编码、自动运行验证到结果留痕的完整编程工作流，并给出可复用的 Python 示例代码。

文章适合三类读者：准备把 AI 编程工具引入课堂的教师、正在寻找高效学习方式的编程初学者，以及想在公司内部做“AI + 工作流”落地的开发人员。读完你会掌握一套不依赖某个特定 AI 产品的通用方法：如何用 AI 笔记本搭建本地 Python 环境，如何把任务拆给 AI 助手，如何用工作流把“写代码、跑代码、看结果、存记录”串起来，以及如何避开 AI 编程中最常见的几个坑。

1. 为什么在课堂上需要一条“AI 编程工作流”

1.1 课堂编程的现状痛点

传统课堂编程课的典型流程是：教师讲知识点，学生跟着敲代码，运行出结果，提交作业。听起来很顺畅，但实际执行起来问题很多：

• 学生水平差距大。有的学生几分钟就能完成练习，有的学生卡在环境配置上半小时。
• 报错信息看不懂。很多初学者遇到Traceback就手足无措，不知道去哪里查，也不敢问。
• 教师精力有限。一个班几十人，逐个看代码、帮调试，效率很低。
• 练习结果无法沉淀。学生跑完程序，截图交作业，过程性数据丢失，教师也很难判断哪些环节普遍容易出错。

这些痛点的本质是：课堂编程缺少一条把“辅助、编码、验证、反馈”串起来的标准化流程。而 AI 编程工具的出现，正好补上了“辅助”和“反馈”两个关键环节。

1.2 什么是“课堂编程工作流”

工作流听起来很专业，其实可以理解为：把完成一件事的步骤固定下来，让每一步都有输入、输出和检查标准。

放到课堂编程场景，一条最小可用的工作流长这样：

在传统模式下，步骤 2 靠学生自己写，步骤 4 靠教师检查，效率都很低。引入 AI 笔记本之后，步骤 2 可以由 AI 辅助完成，步骤 4 可以结合自动测试脚本批量检查。这就是“AI 编程工作流”在课堂场景中的核心价值。

1.3 AI 笔记本在其中的角色

华硕弘道这类 AI 笔记本在这里承担的是“本地算力 + 本地开发环境 + AI 助手入口”三位一体的角色。

本地算力意味着：部分 AI 模型可以离线运行，比如代码补全模型、本地向量检索，不依赖网络，适合课堂这种网络环境不稳定的场景。

本地开发环境意味着：Python、VS Code、Jupyter Notebook 都部署在本机，学生代码不会因为云端环境限制而跑不起来。

AI 助手入口则提供了对话式编程支持。在华硕弘道 AI 笔记本上，既可以打开网页版 AI 助手，也可以使用本地部署的模型服务，或者直接在编辑器里安装 AI 插件。这种灵活性让教师可以根据课程内容自由选择 AI 接入方式。

有一点要特别说明：本文不会锁定某个具体 AI 产品，因为课堂环境差异太大，AI 工具更新太快。我们重点讲清楚“怎么设计工作流”，而不是“某个工具怎么用”。

2. 环境准备与版本说明

2.1 硬件环境

本文示例基于华硕弘道 AI 笔记本。需要注意，不同配置的笔记本性能差异较大，示例中的本地 AI 模型选择应当根据实际硬件调整。为了避免误导，这里不写具体参数，只给出通用建议：

• 如果笔记本支持本地运行 7B 以下参数量的模型，可以把代码补全类小模型部署在本机。
• 如果硬件资源有限，不要强行跑大模型，优先使用云端 AI 接口。
• 内存建议至少 16GB，否则同时启动代码编辑器、Python 解释器和本地模型服务会比较吃力。

2.2 软件环境

本文所有示例代码基于以下软件环境，版本号需要根据你的实际情况调整：

• Windows 11 或 Ubuntu 22.04（华硕弘道 AI 笔记本出厂一般预装 Windows，但编程环境与操作系统关系不大）
• Python 3.9 及以上
• VS Code 或 PyCharm 作为代码编辑器
• Git 作为代码版本管理工具
• 浏览器端 AI 助手或编辑器 AI 插件

这里不写死具体版本号，主要是因为 Python 和编辑器的版本迭代太快，而且课堂环境往往由教师统一部署，不同学校差异较大。核心思路是：只要能正常创建虚拟环境、安装第三方库、运行 Python 脚本，就满足本文的工作流要求。

2.3 项目目录结构

为了让课堂练习具备可复现性，建议每个学生都遵循同一个项目目录结构。下面是一个推荐的课堂练习项目结构：

classroom-workflow/ ├── requirements.txt # 第三方依赖清单 ├── src/ # 源代码目录 │ └── attendance.py # 课堂点名/作业管理主程序 ├── tests/ # 测试脚本目录 │ └── test_attendance.py ├── data/ # 数据文件目录 │ └── students.txt # 学生名单 ├── output/ # 运行结果输出目录 └── prompts/ # AI 提示词存档目录 └── 01-需求拆解.md

之所以要建立这样一套结构，是为了让 AI 编程工作流的每一步都有明确的文件落点：需求文档放prompts，代码放src，测试放tests，运行结果放output。这样教师检查作业时，不需要满屏找文件，学生自己复习时也知道哪里该放什么。

3. 核心原理拆解：AI 辅助编程与工作流编排

3.1 本地代码补全与对话式编程助手

AI 辅助编程主要有两种形态。

第一种是代码补全型。你在编辑器里写代码，AI 会根据上下文自动补全下一行或下一段代码。这种工具适合已经有一定编程基础的学生，它能减少敲键盘的时间，但不能代替你思考。

第二种是对话式编程助手。你可以用自然语言描述需求，AI 会生成整段代码、解释报错、推荐修复方案。这种工具对初学者非常友好，但也容易让学生产生依赖。

在课堂场景中，我建议两种结合使用：写代码时开补全，遇到问题先尝试自己定位，再用对话助手询问思路，而不是直接索要完整答案。

3.2 工作流编排：把 AI 能力串起来

AI 编程助手解决的是“单点问题”，比如生成一段函数、解释一个报错。但课堂练习是一个完整流程，从拿到需求到提交结果，中间有很多环节。如果每个环节都靠人肉切换，效率提升有限。

这才是“工作流编排”的作用所在。所谓编排，就是把 AI 能力和其他编程工具组合起来，形成一条自动化的流水线。常见的编排方式有三种：

• 脚本级编排：用 Python 脚本调用多个 AI 接口或本地工具，按顺序处理任务。
• 编辑器级编排：在 VS Code 里通过任务（Task）功能串联“格式化代码、运行测试、查看结果”。
• 平台级编排：使用 Dify、Coze、n8n 这类工作流平台，把 AI 节点、代码节点、数据节点拖拽连接。

对于课堂场景，脚本级编排和编辑器级编排最实用，因为它们不依赖额外平台，学生只需要一台笔记本和 Python 环境就能跑起来。平台级编排更适合做项目展示，或者教师用来制作自动出题、自动批改的工作流。

3.3 为什么选择“本地开发 + AI 辅助”的混合模式

很多学生习惯直接在网页上写代码，比如各种在线编辑器。但到了真实的课程项目和后续工作中，代码必然会落到本地，和文件系统、数据库、第三方库打交道。因此在课堂上坚持“本地开发 + AI 辅助”的混合模式，是一种刻意训练。

好处有三个：

• 学生能真正看到代码文件在磁盘上的组织方式，而不是网页里的一块编辑区。
• 本地运行能暴露真实环境问题，比如依赖缺失、路径错误、编码问题。这些问题虽然烦人，但都是未来工作中必须面对的。
• AI 助手可以提供帮助，但环境搭建和调试的主动权仍然在学生手里，不会变成“AI 全包”。

对于华硕弘道这类 AI 笔记本，本地开发还有一层优势：AI 能力可以嵌入本地环境，比如本地知识库检索、本地代码索引、离线代码补全，这些能力在断网或网络受限时依然可用。

4. 完整实战：从需求到可运行 Python 小项目

下面我们从一个具体的课堂练习出发，完整走一遍 AI 编程工作流。这个练习是：用 Python 写一个课堂随机点名与作业提交记录小工具。

4.1 场景与需求定义

假设课堂上有 30 名学生，教师需要：

• 每次上课随机抽 1 到 3 名学生回答问题。
• 记录每位学生的作业提交状态（已交/未交）。
• 能查看某个学生的历史提交记录。

注意，这不是一个复杂系统，但它非常适合作为课堂练习：包含文件读写、列表操作、随机选择、函数封装、命令行交互，知识点覆盖完整，难度适中。

我们把需求整理成一份简单的需求卡片，这也是 AI 编程工作流的第一步——让 AI 理解我们要做什么。

需求描述： 1. 从 students.txt 读取学生名单。 2. 支持随机点名，可指定抽取人数。 3. 支持录入某位学生的作业提交状态。 4. 支持查询某位学生的作业提交记录。 5. 数据保存在本地文件中，程序重启后不丢失。

这份需求卡片可以直接复制给 AI 助手，作为生成代码的提示词。使用[变量]这种方式也可以，课堂场景保持简单即可。

4.2 用 AI 助手辅助生成代码

把上面的需求描述发给 AI 助手，它会生成类似下面的代码。这里需要特别强调：AI 生成的代码不一定完全正确，我们必须逐行看懂，并经过本地运行验证才能使用。

下面是用 AI 辅助生成的课堂点名工具完整代码。为了便于阅读，我添加了注释，并做了一点结构调整。

# 文件路径：src/attendance.py import random import os from collections import defaultdict DATA_DIR = "data" STUDENTS_FILE = os.path.join(DATA_DIR, "students.txt") RECORDS_FILE = os.path.join(DATA_DIR, "records.txt") def load_students(): """从 students.txt 读取学生名单。""" with open(STUDENTS_FILE, "r", encoding="utf-8") as f: return [line.strip() for line in f if line.strip()] def save_record(name, status): """保存一条作业提交记录。""" with open(RECORDS_FILE, "a", encoding="utf-8") as f: f.write(f"{name},{status}\n") def random_pick(students, count): """随机抽取 count 名学生。""" return random.sample(students, min(count, len(students))) def load_records(): """读取所有记录，按学生姓名聚合。""" records = defaultdict(list) if not os.path.exists(RECORDS_FILE): return records with open(RECORDS_FILE, "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: line = line.strip() if not line: continue name, status = line.split(",") records[name].append(status) return records def query_student(name, records): """查询某个学生的提交记录。""" return records.get(name, []) def main(): students = load_students() records = load_records() while True: print("\n===== 课堂点名与作业记录 =====") print("1. 随机点名") print("2. 记录作业提交") print("3. 查询学生记录") print("4. 退出") choice = input("请输入操作编号：").strip() if choice == "1": count_text = input("请输入抽取人数（默认 1）：").strip() count = int(count_text) if count_text else 1 picked = random_pick(students, count) print("被抽到的同学：", "、".join(picked)) elif choice == "2": name = input("请输入学生姓名：").strip() status = input("请输入状态（已交/未交）：").strip() if status not in ("已交", "未交"): print("状态只能输入：已交 或 未交") continue save_record(name, status) print(f"已记录：{name} - {status}") elif choice == "3": name = input("请输入学生姓名：").strip() history = query_student(name, records) if not history: print(f"{name} 暂无提交记录。") else: print(f"{name} 的历史记录：") for i, status in enumerate(history, 1): print(f" {i}. {status}") elif choice == "4": print("已退出，再见！") break else: print("无效输入，请重新选择。") if __name__ == "__main__": main()

这段代码的结构并不复杂：

• load_students()负责从文本文件读取学生名单，返回列表。
• save_record()负责把作业提交记录追加写入文件。
• random_pick()使用random.sample随机抽取，返回被抽中的学生列表。
• load_records()读取所有记录，并按学生姓名聚合。
• query_student()查询单个学生的历史记录。
• main()是命令行交互主循环。

这样拆分函数的好处是：每个函数职责单一，既方便 AI 生成，也方便课堂讲解。你还可以让 AI 助手为每个函数补充单元测试。

4.3 创建数据文件

创建一个students.txt文件，每行一个学生姓名：

# 文件路径：data/students.txt 张三 李四 王五 赵六 孙七 周八 吴九 郑十

创建完数据文件后，先手动运行一次程序，确认基本功能正常：

cd classroom-workflow python src/attendance.py

预期会看到菜单提示，输入数字可以执行对应功能。由于records.txt文件还不存在，程序第一次运行时不会有记录，这是正常现象。

4.4 编写自动化测试脚本

为了让课堂练习更规范，可以加入测试环节。这里使用 pytest 编写简单的单元测试。首先安装 pytest：

pip install pytest

然后创建测试文件：

# 文件路径：tests/test_attendance.py import os import tempfile import sys sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "src")) from attendance import load_students, random_pick, save_record, load_records def test_load_students(): with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir: student_file = os.path.join(tmpdir, "students.txt") with open(student_file, "w", encoding="utf-8") as f: f.write("张三\n李四\n王五\n") # 临时修改读取路径 import attendance original_file = attendance.STUDENTS_FILE attendance.STUDENTS_FILE = student_file students = attendance.load_students() attendance.STUDENTS_FILE = original_file assert students == ["张三", "李四", "王五"] def test_random_pick(): students = ["张三", "李四", "王五", "赵六"] picked = random_pick(students, 2) assert len(picked) == 2 assert picked[0] in students assert picked[1] in students

这里先不过多解释 pytest 的高级用法。要点是：AI 生成的代码，必须经过这样的自动化测试，再应用到课堂场景。教师在课前可以提前运行测试脚本，避免课堂上出现低级错误。

运行测试：

cd classroom-workflow python -m pytest tests/ -v

如果测试通过，会看到类似输出：

tests/test_attendance.py::test_load_students PASSED tests/test_attendance.py::test_random_pick PASSED

4.5 搭建一条“自动运行 + 结果留痕”的工作流

代码能运行、测试能通过，还只是“单机版”工作流。课堂场景还要求“结果可追溯、过程可复盘”，所以我们需要一条简单的工作流，把刚才的步骤串联起来。

这里不使用复杂的工作流引擎，而是用一个 Python 脚本作为工作流调度器。它依次执行：

1. 检查数据文件是否存在。
2. 运行测试脚本。
3. 运行点名程序并自动输入指令。
4. 把运行日志写入output目录。

# 文件路径：scripts/run_workflow.py import os import subprocess import datetime BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) OUTPUT_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "output") def ensure_output_dir(): os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True) def run_command(command, description): print(f"[工作流] {description} ...") result = subprocess.run(command, shell=True, cwd=BASE_DIR, capture_output=True, text=True) print(result.stdout) if result.returncode != 0: print(f"[工作流] 步骤失败：{description}") print(result.stderr) return False print(f"[工作流] 步骤完成：{description}") return True def main(): ensure_output_dir() timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") log_file = os.path.join(OUTPUT_DIR, f"workflow_{timestamp}.log") steps = [ ("python -m pytest tests/ -v", "运行单元测试"), ("python src/attendance.py", "运行课堂点名程序"), ] all_success = True logs = [] for command, desc in steps: logs.append(f"===== {desc} =====") result = subprocess.run(command, shell=True, cwd=BASE_DIR, capture_output=True, text=True) logs.append(result.stdout) if result.stderr: logs.append(result.stderr) if result.returncode != 0: all_success = False logs.append(f"[工作流] 步骤失败：{desc}") break logs.append(f"[工作流] 步骤完成：{desc}") with open(log_file, "w", encoding="utf-8") as f: f.write("\n".join(logs)) print(f"[工作流] 日志已保存到：{log_file}") print(f"[工作流] 整体状态：{'成功' if all_success else '失败'}") if __name__ == "__main__": main()

运行工作流脚本：

cd classroom-workflow python scripts/run_workflow.py

这个脚本的逻辑很直观：按顺序执行测试和主程序，把标准输出和标准错误都收集起来，写入带时间戳的日志文件。这样一来，学生每次练习都会在output目录下留下一份执行记录，教师可以随时查看。

需要注意的是，自动运行交互式程序时，如果程序有input()等待用户输入，subprocess方式会卡住。课堂演示时，可以先用简单测试参数替代交互输入，或者把点名功能做成命令行参数模式。这里的工作流脚本更多演示的是“自动串联步骤 + 日志留痕”的思路，实际使用时可以根据程序特点调整。

4.6 运行结果说明

运行完整工作流后，output目录下会生成类似这样的日志文件：

===== 运行单元测试 ===== tests/test_attendance.py::test_load_students PASSED tests/test_attendance.py::test_random_pick PASSED [工作流] 步骤完成：运行单元测试 ===== 运行课堂点名程序 ===== （这里会卡在 input 等待用户输入，实际课堂演示建议改为参数模式） [工作流] 步骤失败：运行课堂点名程序

由此可见，交互式程序直接接入自动化工作流会有一个“等待输入”的问题。这是课堂落地时必须处理的实际问题。最直接的解决方案是：把主程序扩展成支持命令行参数，这样自动化脚本可以传入参数直接跑通。

比如给attendance.py增加一个命令行入口：

# 文件路径：scripts/run_attendance_demo.py import sys import os sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "src")) from attendance import load_students, random_pick def main(): students = load_students() picked = random_pick(students, 3) print("随机点名结果：", "、".join(picked)) if __name__ == "__main__": main()

将这个脚本加入工作流步骤：

steps = [ ("python -m pytest tests/ -v", "运行单元测试"), ("python scripts/run_attendance_demo.py", "运行随机点名演示"), ]

这样工作流就能自动化跑通，不再卡在input()。

5. 常见问题与排查思路

使用 AI 笔记本搭建编程工作流时，最常见的几个问题如下。

下面重点讲两个高频问题。

5.1 AI 生成的代码运行报错

这是最普遍的情况。AI 生成的代码经常看起来逻辑完整，但一运行就出问题。原因通常是：

• AI 默认了你没有提供的上下文，比如假设某个文件存在、某个库已安装。
• AI 使用了过于高级或过时的 API，与本地版本不兼容。
• AI 没有处理边界条件，比如文件为空、数据格式不正确。

遇到这种情况，不要直接复制报错让 AI 重写，而是先手动分析。建议先在代码里加一些print()调试，看数据是否按预期流动，再决定怎么改。

5.2 中文编码问题

在 Windows 下运行含有中文的 Python 程序，经常遇到UnicodeDecodeError。这是由终端默认编码和文件编码不一致造成的。解决办法有三种：

• Python 文件统一使用 UTF-8 编码保存。
• 在读取文件时明确指定encoding="utf-8"。
• 在 Windows 终端执行chcp 65001切换到 UTF-8 编码。

在本文的示例代码中，凡是涉及文件读写的函数都显式传入了encoding="utf-8"，就是为了规避中文乱码问题。

5.3 如何避免 AI 越帮越忙

AI 编程工具很容易让学生产生“不会思考”的问题。教师可以在工作流中设计“禁止 AI 直接给完整答案”的环节，比如：

• 第一轮只允许 AI 提供思路和伪代码，学生必须自己写出完整代码。
• 学生提交代码后，AI 才能做代码评审，指出潜在问题。
• 代码评审之后，学生要写一份简单的运行说明，解释代码的每个函数作用。

这样 AI 就从“答案生成器”变成了“学习陪练”。

6. 最佳实践与工程建议

6.1 把大任务拆解成 AI 能理解的小任务

AI 生成代码的质量，很大程度上取决于你给它的任务粒度。直接让它“写一个课堂管理系统”，生成的代码往往结构混乱；但如果拆成“写一个读取学生名单的函数”“写一个随机抽选 n 名学生的函数”，生成结果就可靠得多。

在课堂工作流中，建议把项目拆成一个个小型任务卡，每张任务卡对应一个函数或一个小模块。这样既方便 AI 生成，也方便学生理解和测试。

6.2 代码审查永远不能交给 AI 全权处理

AI 生成的代码可能存在逻辑漏洞、安全问题或性能隐患。尤其是涉及文件写入、数据删除、网络请求等操作时，AI 很可能生成不安全代码。

在课堂环境中，要强调一条原则：AI 可以生成代码，但学生必须逐行理解，教师必须抽查代码。这里涉及安全话题——如果是生产环境，删除数据、修改权限等操作必须经过人工审查、备份和最小权限控制。课堂练习虽然不会涉及高权限操作，但养成“不盲信 AI 代码”的习惯非常重要。

6.3 课堂数据与隐私安全

课堂点名和作业记录涉及学生姓名等个人信息。在实际教学中，应该使用脱敏数据做测试，避免真实姓名直接写入公共代码仓库。可以考虑用学号代替姓名，或者在示例数据中只放测试用的虚拟姓名。

如果将来把课堂工作流扩展到考试场景，一定要设置严格的权限管理，确保只有教师账号能写入考试结果，学生只能查看自己的记录。这里再次强调最小权限原则，AI 助手和自动化脚本都不应该拥有超出任务范围的数据访问权限。

6.4 工作流的可复用性

工作流脚本一旦写好，就不要一学期只服务一个练习。可以设计成通用模板：

• 数据文件放在data/，每次练习换数据即可。
• 主程序放在src/，每次练习写新的业务逻辑。
• 测试放在tests/，每次练习针对新功能写测试。
• 输出日志统一放在output/，方便教师按时间查看。

这样学生从第二次练习开始，就能把注意力放在业务逻辑上，而不是反复配置环境。

6.5 从“AI 生成代码”到“AI 解释代码”的教学价值

除了生成代码，AI 更大的教学价值在于“解释”。当学生看不懂某段代码时，可以让 AI 逐行解释；当测试报错时，可以让 AI 帮忙分析错误栈。这种用法让学生拥有了 24 小时助教，而且不涉及抄袭问题。

建议在课堂作业中增加一个固定环节：“用 AI 解释你提交的代码，并记录下 AI 的解释”。这一方面检验学生是否真懂自己提交的代码，另一方面也把 AI 使用过程变成了学习过程。

6.6 课堂场景的异步化扩展

有些课堂采用“异步编程”理念，学生在课后利用 AI 笔记本继续完成练习，教师通过工作流日志了解学习情况。异步在这里有两层含义：

• 时间上的异步：学生不同步在教室学习，教师通过日志和测试结果进行反馈。
• 技术上的异步：AI 助手在后台异步处理代码补全请求，不阻塞学生写作和编辑。

如果是平台级的工作流实践，可以关注 Dify、Coze、n8n 这类工具。它们可以把 AI 节点、代码节点和数据库节点连接起来，自动完成“学生提交代码 → 自动运行测试 → AI 给出评分 → 结果通知教师”这样的完整流程。不过这类平台通常需要服务器部署，对课堂场景来说可以在项目展示环节引入，不作为日常练习的必需配置。

7. 总结与学习路线

本文从一个具体的课堂场景出发，完整拆解了“用华硕弘道 AI 笔记本搭建课堂编程工作流”的方法。核心收获可以概括为四点：

• 理解课堂编程的痛点，知道工作流如何解决这些问题。
• 掌握 AI 辅助编程的两种形态：代码补全和对话式助手。
• 通过一个课堂点名小项目，实践了从需求拆解、AI 生成代码、本地运行、自动化测试到日志留痕的完整闭环。
• 学会了常见问题排查思路，以及 AI 编程在课堂中的边界和安全意识。

下一步可以继续探索的方向：

• 把工作流脚本升级为平台级工作流，尝试使用 Dify 或 n8n 搭建自动化课堂批改系统。
• 深入学习 Python 测试框架 pytest，把课堂练习的测试覆盖度逐步提升。
• 尝试把 Spring AI 这类框架引入后端项目，让工作流具备更强大的服务端能力。
• 如果对“异步编程”在 AI 工作流中的应用感兴趣，可以阅读 Python asyncio 相关文档，了解如何并发调用多个 AI 接口，加快批量代码分析速度。

最后提醒一句：AI 笔记本是工具，AI 助手是助手，真正让课堂编程变得有价值的是你如何使用它们。第一次尝试时不必追求完美，先把一条最小可运行的工作流跑通，再逐步迭代。如果你照着本文搭了一条课堂工作流，欢迎在留言区分享你的实际体验和遇到的问题。