福州大学2026软件工程课程笔记
课程内容是传统的软件工程管理理论,作业则要求使用 Agent。作业内容和教授内容是略脱节的,实践向的同学建议去看南京大学 jyy 的《生成式人工智能》
作业1
适应性作业,熟悉 GitHub 和博客园 Markdown 作业流程(现在真有计科人大三了都没用过 GitHub/GitLab 或者 Markdown 吗)。同时写一个 Python 程序,调用 Hugging Face 平台上指定的文字转图像模型。
后一分项最痛苦的在于:HF 的 API 调用。HF 上不少模型调用(包括用平台的 chat 搜索文档)都需要花费额度,而 HF 给的月免费额度只有 $0.10,往往只能生成 2~3 张图片,因此你的 API 调用必须非常小心。同时,所选用的模型太老太小众,HF 给出的三家供应商,已经有两家将这个模型下架了。
也是和《生成式人工智能》类似的问题:token 自费,课程本身没有为同学提供足够的支撑。而这个作业在 API 平台上的选择更加突出了这个问题:jyy 建议使用国内平台,对大部分同学而言消费不成问题;而 HF 只接受外币卡,银联卡是不接受的,大部分同学想自费都没办法,额度不够只能向有能力买额度的同学借 key。
幸好 HF 只用这一次。
作业2
复刻微信小游戏“一箭又一箭”,要求体现人机协同。笑死,DS 老师一把梭了。
我全程 VSCode + DeepSeek V4.1 Flash 进行作业。新出的多模态我也体验到了,Agent 会在验证阶段捕获窗口画面并验证视觉设计。
在之前我曾经看到有位 Steam 游戏开发者控诉抖音连夜将其抢先试玩的游戏“移植”到了抖音上,界面分毫不差。用时之快令人不禁感慨 Agent 的强大。现在我们也要做这类事情了(
作业要求是简化版,而我也看到有人更进一步实现了原游戏的箭头机制,还是很强的!
我本来是文档写好,让 DS 老师一句话生成的,但是作业要求 Commit 提交记录,因此我拆分了成了几个事项,让 DS 完成,结果发现我的 Commits 数量是别人的数倍~不过 Commits 就是拿来干这个的啊,有的人甚至是一个版本才交一个 Commit 的。
作业3
结对作业,设计一款校园失物招领的应用原型。
作为一名 DDL 战士,从 0 开始学习使用 Figma 等设计软件还是太难了:一个三十分钟的速成视频,我反反复复看了好几遍才领悟到一些操作上的细节。Figma 自己的 AI 功能确实帮我设计了一些组件,但可惜我是免费版账号,刚开没几个会话就耗尽了额度。
尝试了 Open Design,用我自己的 API 不知道为什么总是错误。
手搓得并不优雅。其他作业使用 AI 美化的还是挺像模像样的。不过由于我决定好使用 Google Material Design 3,在组件这方面倒是少了些麻烦。
作业4
结对作业,实现作业 3 的应用。
基本上是 DSH + DeepSeek V4.1 Flash,也用了 CodeBuddy 和 Copilot。
界面设计非常符合我的想象(果然我的设计还是太众了么),就是 MD3 的那股味道。
另外,我是用 Flutter 构建移动端应用。其他人的作业,放眼望去,清一色的前端……毕竟作业给的参考资料就有倾向性,加上对大部分人(包括我)而言,前端确实比移动客户端要更熟悉。
一个 Bug:我以为 MD3 主题色取色器不能取某些色是 DS 搞坏了,结果发现 Serverbox 也有一样的问题。这个实现可能得去看 FlClash 的。
另外吐槽一下我的搭档:什么叫快 DDL 了你的电脑上居然没有 Git?!甚至提交都是在 GitHub 网页编辑器上一个个文件改过去的,我就说怎么一个大提交拆成一个个文件的小提交,结果就是测试爆爆爆,Git Commits 写得也不合规,我也只好捏着鼻子合并了他的 PR,然后我再让 DS 改。
就算一个个文件改也不愿下个 Git 吗,同学你有这个毅力干什么都……所以说这种毅力到底有什么用啊喂?!
作业5
团队作业,实现一个特定领域的 Agent 应用。
有人拿 AI 库库跑了一个方案,我还吐槽说这个方案除了生成数字人和聊天机器人外到底哪里能体现 Agent,后面再发了作业要求,他才承认没·看·到。
然后又提出来 3 个方案,这里就不剧透了。
不过我更担心的是:领域特化的 Agent 和通用 Agent 相比,优势在哪里?我还记得某个 CTF Agent Archived 的时候,README 大致写了这样一句话:“时至今日,各路 Coding Agent 配合现在强 Agent 能力模型的解题能力已经很强了,不再需要专门的 CTF Agent 了”。
上面提出来的方案中,有些也已经有开源实现,也有相关领域的人分享他们的 Agent 使用经历。他们认为,AI 不能一下子就生成令人满意的作品,因此他们将自己的经验喂给 AI,使得 AI 不断学习优化。但是团队里中有没有在上面三个方案领域中有经验的人,我并不知道。
我还是很遗憾,自己没有养成一个钻研比较深的爱好。
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