# AgentLaunch

**Repository Path**: stars-in-hands/agent-launch

## Basic Information

- **Project Name**: AgentLaunch
- **Description**: WeYoung Classes Day 7
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2026-09-08
- **Last Updated**: 2026-09-08

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AgentLaunch · 校园活动发布指挥台

一个面向 WeYoung Hackathon Day 7 的零依赖教学起始项目。学生给出校园活动的目标、受众、截止日期和边界，四位规则型 Agent 完成一次可观察的交接：

1. 策略 Agent：明确目标与发布节奏；
2. 文案 Agent：生成标题、正文和行动指令；
3. 风险 Agent：检查日期、隐私、版权、交易和密钥边界；
4. 测试 Agent：给出正常、空输入、失败恢复与公开环境四条验收路径；
5. 协调器：汇总交付物，等待真人最终确认。

这不是在线 AI 服务，也不会调用模型或上传数据。它用确定性的本地规则模拟多 Agent 协作，目的是让初学者在没有 API Key、网络额度和服务端配置的前提下，完整练习“测试 - 修复 - 部署 - 换设备验证 - 写说明”。

## 适用对象

- 计算机与 AI 零基础的大一新生；
- 需要一个可以直接静态部署的 Day 7 起始项目；
- 想理解“多个岗位如何围绕同一个交付物协作”的学习者。

## 本地运行

需要 Node.js 20 或更高版本。先检查版本：

```bash
node --version
```

然后启动：

```bash
npm start
```

若 4173 端口已占用，可换到 4174：PowerShell 使用 `$env:PORT=4174; npm start`，macOS / Linux 使用 `PORT=4174 npm start`。

浏览器打开：

```text
http://localhost:4173
```

看到页面后，点击“填入示例”，再点击“启动多 Agent 协作”。

## 运行自动测试

```bash
npm test
```

发布前执行完整检查：

```bash
npm run check
```

测试覆盖：

- 空输入会指出必填项；
- 疑似 API Key 或 Token 会被拦截，且不回显内容；
- 正常路径生成四位 Agent 的交付物；
- 文案 Agent 超时会返回稳定错误码；
- 关闭故障后可用同一输入重新运行；
- Markdown 报告包含安全与跨设备验收项。

## 三条课堂必测路径

### 1. 正常路径

1. 点击“填入示例”；
2. 点击“启动多 Agent 协作”；
3. 预期：四个 Agent 依次显示“已交接”，页面出现四张结果卡与协调器总结；
4. 点击“下载发布计划”，预期得到一个 Markdown 文件。

### 2. 空输入路径

1. 点击“清空”；
2. 不填写任何内容，直接点击“启动多 Agent 协作”；
3. 预期：页面逐项说明缺少的必填内容，不刷新页面。

### 3. 失败与恢复路径

1. 填入示例；
2. 打开“模拟文案 Agent 超时”；
3. 点击启动，预期出现 `AGENT_TIMEOUT` 与恢复说明；
4. 点击“关闭故障并重试”；
5. 预期：输入仍在，第二次执行成功。

## 项目结构

```text
WeYoung-Day7-AgentLaunch/
├── index.html                 # 页面结构与可访问性语义
├── styles.css                # 响应式视觉样式，无外部字体或 CDN
├── src/
│   ├── app.js                # 表单、进度、错误恢复与结果渲染
│   └── engine.js             # 可测试的 Agent 规则与协调流程
├── tests/
│   └── engine.test.mjs       # Node.js 内置测试
├── server.mjs                # 零依赖本地静态服务器
├── TEST_REPORT_TEMPLATE.md   # 学生测试记录模板
├── DEPLOYMENT_CHECKLIST.md   # 发布前后检查单
├── TEACHER_GUIDE.md          # 讲师演示脚本与截图清单
├── package.json
└── .gitignore
```

## 部署

项目是纯静态网页，首页入口是 `index.html`，无需线上 Node.js 服务，也无需部署环境变量。`server.mjs` 仅供本地预览；纯静态托管平台不会运行它。

在老师指定的平台：

1. 导入仓库或上传整个项目目录；
2. 框架选择“静态站点”或“无框架”；
3. 分清两个字段：Root Directory 指项目所在目录，Output / Publish Directory 指要公开的文件目录；
4. 若仓库根目录就是本项目，Root Directory 保持默认或填 `.`；若它是仓库子目录，则选 `WeYoung-Day7-AgentLaunch`；
5. 构建命令在平台允许时留空；
6. Output / Publish Directory 按平台规则设为项目根目录；Vercel 无 `public` 目录时为 `.`；
7. 点击最终发布前，检查项目名称、公开范围和部署来源；
8. 保存公开链接，不要只保存后台管理地址。

不同平台字段名称和相对路径基准可能变化，授课前请按指定平台的最新官方文档预发布并核对。

不同平台的按钮名称和目录规则可能变化，请以该平台当前官方文档为准。

## 已知限制

- 所有 Agent 都是本地规则模拟，不代表真实大模型效果；
- 输出只用于课堂练习，需要人工核验事实、日期、版权和行动指令；
- 页面刷新后不会保存表单和结果；
- 浏览器若禁止剪贴板权限，“复制 Markdown”会提示未授权，可改用下载按钮；
- 项目不包含登录、数据库、支付、真实消息发送或真实 AI API。

## AI 使用说明

本项目的代码可以由 AI 辅助阅读和修改，但所有变更应先定位原因、采用最小修改并重新运行同一条测试路径。不要把真实 API Key、密码、个人数据、群聊截图或未脱敏报错发送给 AI。

## 安全说明

- `.gitignore` 默认忽略 `.env`、日志、依赖和测试覆盖目录；
- 输入中出现常见密钥格式时，本地规则会停止执行；
- 检测只能作为提醒，不能替代发布前的人工仓库检查；
- 若后续接入真实 AI，请把 Key 放在服务端环境变量中，前端只调用自己的服务端接口。

## 素材与致谢

- 页面未使用第三方图片、字体、图标或 CDN；
- 教学流程依据《未央黑客松 2026 · 教学课程》和《Day 7 · 部署、测试与项目文档》整理；
- 课程引用《PKU 计算机基础能力手册》与 Datawhale AI 学习中心相关专题；
- 代码采用 MIT License，可用于教学与二次修改。