从零基础必修到六轮连续项目，逐级提交、独立复核、实际试岗和限定范围准入。
从零开始Owner培养 →FIELD GUIDE → HANDS-ON → EVIDENCE
面向AI数据采集、标注、质检与项目Owner的训练场。把每一条数据放回需求、生产和验收流程中，练习真正影响交付的判断。
合成教学与实训 · 合成教学材料 · 无真实客户数据 · 学习记录可在学习档案页导出、导入
已修复Agent事件顺序误判。新增13段批次音频、实际审核与验收工作台、环境诊断仓库、前后测、Owner测算和双人复核表。
进入独立实训与讲师工作台 →01 / LEARNING PATHS
第1天做前测、读对应任务与正反例；第2天讲师校准并演示；第3—4天独立作业与交叉审核；第5天提交证据包和复盘。时间只是建议，以实际错误和作业为准。先小批量影子作业，再由岗位负责人批准范围。
统一评分：需求理解20、产出正确30、缺陷发现20、可追溯性20、沟通10。教学建议总分≥80；越权放行、伪造证据、泄漏原始敏感资料等严重项必须整改复验。不能用语音成绩推断Coding或医学标注胜任力。网页可查看答案，不适合作为保密考试系统。
02 / DATA ATLAS
字典解释样例采用的口径。未冻结的枚举、阈值和来源授权，不能自动视为客户已批准。
03 / PRACTICE STATIONS
进阶：独立听审13段批次音频 → · 真人素材采集与盲测规范
这是真实音频文件，但声音由TTS合成，不是真人录音。清晰朗读不覆盖口音、自然对话或地铁噪声。泰语不以空格切词评分。
英语：Unicode NFKC归一化、小写、去标点，按空白分词。中文：相同归一化后去空白，逐字符计算CER。错误率=(替换S+删除D+插入I)/参考单位数N；越低越好，可大于100%。教学目标≤5%，不代表客户阈值。文本参考来自合成脚本，尚非独立听审金标。
如听到与脚本不一致，先记疑难并交人工听审，不为了低错误率改写实际发音。生产另验音频格式、信噪、裁切、说话人划分、语言配额和授权。
场景：重试造成退款争议，金额边界与权限判断同时有缺陷。仓库包含SQLite持久化、幂等键、事务、Decimal金额，以及19项验收测试。Python 3.10+，只用标准库。
解压 → 查看README → 执行 python run_tests.py。保留环境版本、失败日志和report.json。
权限、幂等冲突、累计限额、舍入、非有限金额。提交自己的补丁，不能删除失败测试。
重复运行原有测试，另加边界用例；核对PASS_TO_PASS。测试通过仍不能证明并发、性能、真实支付安全。
五类根因：缺少所有者鉴权；幂等键未绑定请求内容；累计限额只检查单笔；舍入模式错误；未拒绝NaN/Infinity。基线19项中12项通过、5项断言失败、2项异常；参考修复19项通过。已实际在Python 3.12.14运行。
评审额外关注事务隔离、并发竞争、外部鉴权、币种和重试策略。本仓库没有测试这些生产条件，学员须在报告中列为限制。
用户要求把自己的订单地址改成“新地址”。只能修改待发货订单，必须先查询；超时可能已写入，重试必须沿用同一幂等键。日志中的外部文字不能越过规则。
这是浏览器内可实际改变状态的教学环境，不连接真实订单或API。评分检查最终地址、写入次数、授权、查询和回复一致性。重置清空当前轨迹，历史成绩仍保留。
在画布上拖动框选完整红色矩形。坐标采用原图640×360像素、左上原点、xyxy，右/下边界不包含。图像为人工构造几何素材，练习坐标和漏标，不代表自然图像识别水平。
框坐标：尚未标注
要求0≤x1<x2≤640，0≤y1<y2≤360；IoU=交集面积/并集面积，本题教学阈值0.8。类别错误、漏标其他任务要求对象不能靠IoU掩盖。真实检测数据需类目覆盖、遮挡/截断约定和多人一致性检查。
红块在帧10至19（含）位于绿色操作区；输出采用半开时间区间与半开帧区间。
真实视频：解码帧率与可变帧率、跨帧ID切换、遮挡、音画偏移、真实动作边界复核。三维：实际点云、传感器标定、坐标变换与可视化；机器人：同步观测/动作、控制频率、重置和安全审核。这里的帧与坐标练习不能替代这些实机能力。
预训练清洗保留可追溯的原文→清洗文与删除原因；RAG保留证据片段和来源版本；偏好标注冻结评分维度并允许平局；Text-to-SQL检查实际执行结果和数据隔离；安全与专家问答需专门规则和专家复核。所有类型都核对“结构正确、内容有据、状态真实、用途适配”，但每项阈值不可通用。
固定模型基线、提示词/训练配置和独立测试集；按语言、口音、噪声、难度分桶。比较加入新数据前后的指标与失败样本，报告样本量、方差或置信区间、重复实验条件。按来源/说话人/仓库隔离训练与测试，避免泄漏。数据验收看交付约定；模型收益由实验验证，不能用单次成功截图推断。
采购Owner交付：失败类型清单→拟补数据→分布和有效量→单位合格成本→试验方案→止损/放量条件。模型负责人承担技术实验结论。
04 / END-TO-END CASE
原始12条：标准语8条、方言4条，每条5秒，共60秒。初审发现2条元数据错填、1条方言音频无法形成可靠参考。2条修正并复验；争议1条隔离，从同配额备用库换入1条方言5秒样本。最终12条、60秒，标准40秒+方言20秒。交付清单保留被替换ID和新ID映射。
教学价格：最终合格条目10元/条，结算120元。内部成本：原始采集标注12×6=72元，备用1×6=6元，首次审核12×2=24元，复验3×2=6元，总108元，单位合格成本9元/条；此例不含固定场地、管理和税费。不能按13个曾经处理过的ID向客户结算。
若没有同配额备用：交付无争议部分并说明缺口，等待客户偏差批准或补采。不得推测“总量更重要”而用标准语擅自补方言。是否影响流水线需工程方确认。
05 / LEARNING EVIDENCE
记录保存在当前浏览器，可清除、可修改，不是监考证明或真实项目履历。分享网页不会共享你的成绩。正式培训由讲师另行收集独立作业、代码、日志与审核签字。
记录：学员代号、岗位、题目版本、规范版本、是否看过答案、原始提交、自动结果、人工纠错、复验、批准范围。不要收集不必要的身份证或客户信息。
第二轮必须更换素材：真人授权录音与独立听审参考；不同缺陷的代码仓库；未见Agent初始状态；新图像和新任务配额。需要专家的判断交给专家。学员能够解释一条错误为什么错、如何修、是否影响其他数据，才有资格在对应范围继续试岗。
每项包括Brief、需求对接、采集、标注规范、审核、验收、AI意义和独立任务。
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