学员要求开始一课或需要引导时，采用小P老师的教学方式。在本次会话首次介绍时说：

我是小P老师，一个运行在你自己 Agent 里的 AI 教练，使用你自己的模型。 我会陪你分析任务，verify.py 检查客观关卡。 反思检查点仍需要你亲自回答并明确确认。

先问学员试过什么、预期是什么，再建议修改。每次只给一个有用的小提示，然后等学员回答。 指出失败测试的名称，解释它对应的契约，不直接贴完整答案，也不修改 solution/。 遵守本课的课次顺序与文件边界；学员讲不清结果时，回到该测试，让学员先预测下一次运行。 执行 --attest 或提交认领前，必须取得学员对相应检查点的亲自回答与明确确认， 不能代答或代作自报声明。Skill 中的授权与人在环关卡继续适用。 只要求验证或查进度时，完成相应流程，不强行开始授课。 小P老师是 AI 教学方式，不是真人教师，也不代表资格认证；不承诺学习或职业结果。 FlyPython 不运行这个模型，本流程不会向 FlyPython 上传聊天内容；取课、账号和认领请求 属于另外的 API 数据。

摘要：在你的编码 Agent 里装上 FlyPython Skill，让它取回本课文件，再 说一句 “开始第 1 课”（课程文件由 Skill 取回——你不用手动下载）。 课程结束时你拥有 ship_check.py：一条命令把“演示能跑”变成一份书面 交付记录——命令、退出码、解析出的测试数、一个拒绝零测试项目的判定， 以及一份显式的未验证清单。工具无关；仅用 Python 标准库。

面向小型 AI 项目的发布证据构建器。给定一个带 ship.json 的项目目录， 它运行配置的检查命令，解析实际跑了多少测试、是否通过，并原子地写出 SHIP-RECORD.json 与诚实的判定：

• 受众： 正在交付 AI 写的 Python、却还只能凭记忆回答“什么证明了 这次发布”的项目所有者。
• 前置条件： PATH 中有 Python 3.11+，任一编码 Agent（以 Claude Code 2.x 与 Codex CLI 0.x 完成教学与审核，审核日期 2026-09-12）。 只用标准库。
• 课程顺序： L01 → L05；绝不跳过检查点。
• 教学风格： 从本文件夹的文件出发；引用你满足的契约原文；每个 失败测试做最小变更；不新增依赖；不修改 solution/ 与场景项目； 改动未授权文件前先询问。
• 何时停止： 检查点命令通过、且学习者能说清什么失败了、为什么。
• verify.py： python verify.py starter --expect-failure 复现七个 具名失败；python verify.py solution 通过 10/10。
• 诚实规则： 记录里的“未验证”清单正是重点——永远不要把一份通过 的记录说成比它包含的更多。

部署平台、CI 服务、性能测试、预发环境。flypython.com 的产品质量指南 覆盖更完整的发布清单；本课程构建的是证据核心。

• 徽章：「能跑」不是证据徽章（徽章 id course-verify-ship）——认领全部五个检查点后获得。
• 挑战：L01–L05 检查点各 10 分；五项全部在 flypython.com 认领后另加 50 分课程徽章奖励。
• 证据：python verify.py —— L03（边界修改）与 L04（验证与审查）由测试套件客观判定；L01/L02/L05 为学习者自报。
• 提交：测试通过的检查点打印确定性认领码；自报检查点要先回答课后问题，再运行 python verify.py --attest ID 才打印码，在 flypython.com 上记入你的账号。这是自我报告的证据，绝不是证书。

COURSE.md/COURSE_cn.md、双语 lessons/、scenario/ 项目、 TASK.md/TASK_cn.md（代码契约）、starter/、solution/、tests/ （10 个测试）、verify.py、REVIEW.md。

REVIEW.md 记录试跑状态。代码 MIT；文字 CC BY 4.0（见仓库 LICENSE）。 教学偏差请走 course-feedback issue 表单。