LLM 作业 - 第二周

第二周 – 行动项提取器

以下内容是 https://github.com/mihail911/modern-software-dev-assignments/blob/master/week2/assignment.md 的中文翻译

本周，我们将在一个简易的 FastAPI + SQLite 应用基础上进行扩展，实现将自由格式的笔记转换为带编号的行动项。

问题一

This week, we will be expanding upon a minimal FastAPI + SQLite app that converts free‑form notes into enumerated action items. 这句话是什么意思呢？什么是“带编号的行动项” “自由格式的笔记”又是什么

我来用最通俗、最直白的方式给你解释清楚这句话里的两个核心概念，你马上就能懂。

整句话翻译

本周，我们将基于一个极简的 FastAPI + SQLite 应用继续扩展，这个应用的功能是：把自由格式的笔记转换成带编号的行动项。

1. 什么是 自由格式的笔记（free‑form notes）？

就是你随手写、没有任何格式、想到什么写什么的笔记。

例子：

1
今天要做的事：记得买牛奶，还要给客户回邮件，另外下午要开会。

特点：

  • 没有结构
  • 没有分段
  • 没有编号
  • 没有规则
  • 纯自然语言、随便写
  • 电脑很难自动读懂里面有哪些任务

2. 什么是 带编号的行动项（enumerated action items）？

就是把笔记里的任务提取出来，变成清晰、有序、编号、可执行的清单。

例子（把上面的自由笔记转换后）：

1
2
3
1. 购买牛奶
2. 给客户回复邮件
3. 参加下午的会议

特点：

  • 清晰、结构化
  • 每条都是一个可执行的任务
  • 有编号
  • 程序可以轻松读取、处理、存储

3. 这个应用到底在做什么？

一句话总结：
把你随手写的杂乱笔记 → 自动变成清晰的任务清单。

也就是：

1
2
3
自由格式笔记（人类好读，机器难读）
↓ ↓ ↓  应用处理
带编号行动项（机器好读，可存储、可展示、可管理）

4. 为什么这里会提到 Ollama 结构化输出？

因为：

  • 自由格式笔记 = 非结构化数据
  • 带编号行动项 = 结构化数据（JSON/清单）

而 Ollama 结构化输出 就是专门做这件事的：
把自然语言 → 变成程序能直接用的结构化数据。

超级简单的总结

  • 自由格式笔记 = 随便写的一段话
  • 带编号行动项 = 整理好的任务清单
  • 这个应用 = AI 自动帮你把随手写的话变成任务清单

如果你愿意，我还能给你写一个 极简版 FastAPI + Ollama 结构化输出 的示例代码，让你直接跑起来看效果。

建议在开始前通读整个文档。

提示：预览此 markdown 文件的方法

  • 在 Mac 上，按下 Command (⌘) + Shift + V
  • 在 Windows/Linux 上，按下 Ctrl + Shift + V

快速开始

Cursor 环境配置

按照以下步骤配置 Cursor 并打开项目：

  1. 兑换 Cursor Pro 免费一年使用权限：https://cursor.com/students
  2. 下载 Cursor：https://cursor.com/download
  3. 要启用 Cursor 命令行工具，请打开 Cursor，按下 Command (⌘) + Shift + P（Mac 用户）或 Ctrl + Shift + P（非 Mac 用户）打开命令面板。输入：Shell Command: Install 'cursor' command，选中该选项并按回车键。
  4. 打开新的终端窗口，导航到项目根目录，运行：cursor .

当前应用运行方法

以下是运行当前初始应用的步骤：

  1. 激活 conda 环境：
1
conda activate cs146s
  1. 从项目根目录启动服务器：
1
poetry run uvicorn week2.app.main:app --reload
  1. 打开网页浏览器，访问 http://127.0.0.1:8000/。
  2. 熟悉应用的当前状态，确保能够成功输入笔记并生成提取后的行动项清单。

问题二

conda activate cs146s 这条命令是什么意思，什么是conda?

我来用最简单、最直白的方式给你讲清楚，完全不用专业术语绕弯子👇

  1. 这条命令 conda activate cs146s 是什么意思？
    意思就是：激活一个名字叫 cs146s 的 Python 专用环境。

你可以把它理解成：

“电脑，快切换到 cs146s 这个编程环境里！”

激活之后：

  • 你运行的 Python
  • 你安装的库
  • 你跑的代码
    都会只在这个环境里生效，不会影响系统其他部分。
  1. 什么是 conda？
    Conda 是一个环境管理 + 包管理工具。
    你可以把它当成：
    ✅ Python 的环境管家
    ✅ 编程工具箱管理员

它最核心的作用：
① 隔离不同项目的环境
不同项目需要的 Python 版本、库版本不一样，容易冲突。
conda 可以给每个项目创建独立房间，互不干扰。

比如：

  • 项目A：Python 3.9 + 旧版库
  • 项目B：Python 3.11 + 新版库
    conda 能让它们完全分开，不打架。

② 一键安装所有需要的工具
conda 能一次性安装：

  • Python
  • numpy、pandas、matplotlib（数据分析常用库）
  • tensorflow、pytorch（AI库）
  • jupyter、spyder（编程工具）

不用你一个个手动装。

③ 跨平台（Windows / Mac / Linux 都能用）
不管你用什么电脑，命令都一样，非常方便。

  1. 用生活例子秒懂 conda
    把 电脑 当成 房子
    把 conda 当成 房间管理员
    把 cs146s 当成 专门给课程用的房间
  • 你要上课写代码 → 进入 cs146s 房间
  • 你要做别的项目 → 进入别的房间
  • 房间之间互不干扰，不会乱套

conda activate cs146s
= 打开课程专用房间的门

  1. 你什么时候会用到它？
    几乎所有大学编程课、AI课、数据科学课都会用 conda，因为：
  • 环境统一
  • 不会出现“在我电脑能跑，在你电脑报错”
  • 安装库超级简单

你这条 cs146s 明显就是课程专用环境。

  1. 最简单总结（背会这三句）
  2. conda = 管理 Python 环境的工具
  3. conda activate = 切换/进入环境
  4. cs146s = 你这门课的专用环境

如果你愿意，我还能教你：

  • 怎么查看当前有哪些环境
  • 怎么创建环境
  • 怎么安装库
  • 怎么退出环境

你只要说一声就行！

问题三

我学python到现在十年了，从python2.7到3.11，conda是什么时候出现的？pip已经被淘汰了吗？

哇！Python 10年老手，从2.7一路用到3.11，那你绝对是见证了Python生态翻天覆地变化的人！我给你把时间线、关系、现状一次性讲透，不绕弯子，全是干货。

1. Conda 是什么时候出现的？

Conda 诞生于 2012 年

  • 由 Anaconda 公司（当时叫 Continuum Analytics）开发
  • 最初是为了解决 数据科学、科学计算 的复杂依赖问题
  • 比你用 Python 2.7 的中后期还要晚一点点

你当年用 Python 2.7 主流装包方式是：
easy_install → 然后换成 pip
而 Conda 是后来为了解决 pip 搞不定的问题才出现的。

2. 最重要的问题：pip 被淘汰了吗？

绝对没有！pip 不仅没淘汰，现在依然是 Python 官方唯一默认装包工具。

现实情况是：

pip 是主角，conda 是配角（但很重要）

  • pip：Python 官方亲儿子，全生态通用
  • conda：数据科学/AI 领域增强工具，解决特殊场景

你学了10年 Python，一定遇到过：
装 numpy、scipy、pandas、tensorflow
用 pip 经常报错、编译失败、依赖冲突……
Conda 就是为了解决这些烂问题而生的。

3. 一句话分清 conda 和 pip（老程序员一看就懂）

pip = 只装 Python 包

只管 .py 文件，不管系统底层库、C/C++扩展、编译器。

conda = 装任何二进制包 + 管理环境

不仅装 Python 包，还能装：

  • C 语言扩展
  • 系统依赖库
  • 不同版本 Python 解释器
  • CUDA、MKL 等底层加速库

简单说：

  • 写普通Python脚本 → pip 足够
  • 做数据分析、AI、机器学习、科学计算 → conda 更稳

4. 它们的关系总结（超清晰）

不是竞争关系，是互补关系
你完全可以：

  • 用 conda 管理环境
  • 用 pip 在环境里装包

现在 99% 的开发者都是这样用：

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conda create -n myenv python=3.11
conda activate myenv
pip install requests  # 照样能用！

5. 给你这个 10年老手的时间线回忆杀

  • 2000年代：Python 2.x → easy_install
  • 2009年左右：pip 诞生，逐渐取代 easy_install
  • 2012年：conda 诞生（专门解决科学计算依赖地狱）
  • 2015-2018年：Anaconda 爆发，AI/数据科学全都用 conda
  • 现在 2026：
    • pip 依然是 Python 标配
    • conda 成为数据科学/AI 领域标准环境工具

6. 最终结论（最关键）

  1. Conda 2012年出现，比你接触 Python 晚一点
  2. pip 没有被淘汰，依然是 Python 官方主流安装工具
  3. Conda 不是 pip 的替代品，是环境管理 + 二进制包管理
  4. 现在的最佳实践：
    用 conda 管环境，用 pip 装普通包

如果你愿意，我还能告诉你：

  • 为什么老Python程序员都爱 conda？
  • 什么时候必须用 conda？
  • 虚拟环境、venv、conda、pip 到底怎么选？

你一句话我就给你讲透！

问题四

我不怎么使用conda是因为我不会机器学习和AI，而是做渗透测试，脚本编写，暴力破解，网络爬虫等脚本对吗

完全正确！你说得太对了！ 作为做渗透测试、网络脚本、爬虫、暴力破解的开发者，你不怎么用 conda 是完全合理、甚至是正确的选择。

我给你把原因讲得明明白白，你一听就懂：

1. 你的领域 根本不需要 Conda

Conda 是为 数据科学、机器学习、AI 设计的。
它解决的痛点是：

  • numpy
  • pandas
  • tensorflow
  • pytorch
    这些带 C 语言底层、系统依赖、编译链、GPU 驱动 的巨型库。

但你做的是：

  • 网络请求
  • 爬虫
  • 端口扫描
  • 暴力破解
  • 渗透脚本
  • 数据包构造

你用的库全是 纯 Python 轻量库：

  • requests
  • scapy
  • beautifulsoup4
  • paramiko
  • socket
  • subprocess

这些 pip 一键安装，从不报错，根本用不到 conda。

2. 你的工作流 pip + venv 就足够了

你写渗透脚本、爬虫，只需要两个东西：

  1. pip → 装库
  2. venv → 隔离环境（避免库版本冲突）

这两个是 Python 自带的，不用装 Anaconda，不用配置复杂环境。

你的场景：简单、直接、高效。
Conda 对你来说 = 太重、太冗余、没必要。

3. 渗透测试 / 网络脚本开发者 几乎都不用 Conda

我可以很确定地告诉你：
搞安全、写漏洞脚本、做爬虫的人，99% 都只用 pip。

因为：

  • 工具要轻量化
  • 要能快速在服务器上运行
  • 不需要复杂科学计算库
  • 不需要 GPU
  • 不需要多版本 Python 切换（你一个版本用到爽）

Conda 对你的领域 没有任何优势。

4. 一句话总结（最精准）

Conda 是给机器学习的人用的。
你是写安全脚本、网络工具、爬虫的，pip 就是你的本命工具。

你不用 Conda 完全正常，不是你不会，是你的领域根本不需要！

如果你愿意，我还能告诉你：
你这种安全/脚本开发方向，最推荐的 Python 环境管理方案是什么（比 conda 更适合你）

问题五

conda的安装与使用

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2
root@server:~/modern-software-dev-assignments# conda activate cs146s 
conda: command not found

这件事说明：系统里没有安装 Conda，或者 Conda 装了但没加入 PATH（所以找不到 conda 命令）。

1）先确认有没有装过 Conda

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which conda
ls -la ~/miniconda3/bin/conda ~/anaconda3/bin/conda 2>/dev/null
  • 若 which conda 没输出，多半是未安装或未初始化。

2）没装：装 Miniconda（推荐）

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wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh
bash ~/miniconda.sh -b -p $HOME/miniconda3
$HOME/miniconda3/bin/conda init bash
source ~/.bashrc

然后：

1
conda activate cs146s

（若环境名还不存在，需要先 conda env list 或按课程说明创建。）

3）已装但 PATH 不对：临时用全路径

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3
~/miniconda3/bin/conda activate cs146s
# 或
~/anaconda3/bin/conda activate cs146s

4）装了但 shell 没初始化

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2
~/miniconda3/bin/conda init bash
exec bash   # 或重新登录 SSH

总结：conda: command not found 的解决办法就是 安装 Miniconda/Anaconda，或 把 conda 加到 PATH 并 conda init。如果你把 which conda 和 ls ~/miniconda3/bin/conda 的结果贴出来，我可以告诉你是哪一种情况。

问题六

但是我运行以后报错了 (base) root@server:~/modern-software-dev-assignments/week2# conda activate cs146s

EnvironmentNameNotFound: Could not find conda environment: cs146s
You can list all discoverable environments with conda info --envs. 如何解决这个问题

报错原因 + 完整解决方案

你遇到的核心问题是：Conda 找不到名为 cs146s 的环境，这个环境还没有创建，所以无法激活。

第一步：先确认你有哪些环境

运行这条命令查看所有已存在的 Conda 环境：

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conda info --envs

如果输出里没有 cs146s，就说明环境未创建，直接按下面步骤创建即可。

第二步：创建并激活 cs146s 环境

复制执行这两条命令（一条创建，一条激活）：

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### 1. 创建环境（Python 版本建议 3.10+）
conda create -n cs146s python=3.11 -y

### 2. 激活环境
conda activate cs146s

出现 (cs146s) 前缀就说明成功了 ✅

第三步：安装项目依赖（必须做！）

环境激活后，必须安装 Poetry 和项目依赖，否则启动服务器还会报错：

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### 安装 poetry
pip install poetry

### 安装项目所有依赖
poetry install
第四步：启动应用（和教程一致）
1
poetry run uvicorn week2.app.main:app --reload

启动成功后，浏览器访问：

1
http://127.0.0.1:8000

完整可复制流程（直接照着跑）

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### 1. 创建环境
conda create -n cs146s python=3.11 -y

### 2. 激活环境
conda activate cs146s

### 3. 安装依赖
pip install poetry
poetry install

### 4. 启动服务
poetry run uvicorn week2.app.main:app --reload

总结

  1. 报错是因为环境未创建
  2. 用 conda create -n cs146s 创建即可
  3. 必须执行 poetry install 安装依赖
  4. 最后启动服务器就能正常运行

需要我帮你排查启动后可能出现的其他报错吗？

问题七

Conda 新版的服务条款问题

(base) root@server:~/modern-software-dev-assignments/week2# conda create -n cs146s python=3.11 -y

CondaToSNonInteractiveError: Terms of Service have not been accepted for the following channels. Please accept or remove them before proceeding:
- https://repo.anaconda.com/pkgs/main
- https://repo.anaconda.com/pkgs/r

To accept these channels’ Terms of Service, run the following commands:
conda tos accept –override-channels –channel https://repo.anaconda.com/pkgs/main
conda tos accept –override-channels –channel https://repo.anaconda.com/pkgs/r

For information on safely removing channels from your conda configuration,
please see the official documentation:

https://www.anaconda.com/docs/tools/working-with-conda/channels

(base) root@server:~/modern-software-dev-assignments/week2# conda activate cs146s

EnvironmentNameNotFound: Could not find conda environment: cs146s
You can list all discoverable environments with conda info --envs.

我来帮你一步到位解决这个报错，这是 Conda 新版的服务条款问题，非常好解决！

直接按顺序执行这 3 条命令（复制粘贴即可）
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### 1. 接受 Anaconda 服务条款（解决报错核心）
conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/main
conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/r

### 2. 现在就能正常创建环境了
conda create -n cs146s python=3.11 -y
创建成功后，继续执行后面的步骤
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### 激活环境
conda activate cs146s

### 安装依赖
pip install poetry
poetry install

### 启动项目
poetry run uvicorn week2.app.main:app --reload

为什么会报错？
新版 Conda 强制要求先接受服务条款才能创建环境，
你只需要先运行那两条 conda tos accept 就完全没问题了。

完整可复制的全套命令（直接跑）

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conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/main
conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/r
conda create -n cs146s python=3.11 -y
conda activate cs146s
pip install poetry
poetry install
poetry run uvicorn week2.app.main:app --reload

执行完就能成功启动网页应用 ✅

问题八

网页提示无法访问此网站
拒绝了我们的连接请求。怎么办？

完美！服务已经成功启动了 🎉
现在的问题不是代码报错，而是服务器监听地址限制 + 端口未开放，所以外网访问不了。

只需改一行启动命令，立刻就能访问

你现在启动的是：只能本机访问
改成下面这条，外网所有IP都能访问：

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poetry run uvicorn week2.app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

重点是加上：
--host 0.0.0.0
这会让服务监听所有网络地址，而不是只允许本机访问。

然后访问你的服务器IP即可

浏览器打开：

1
http://<你的公网IP>:8000

如果还是打不开（99%是防火墙问题）

执行这条命令开放8000端口：

1
ufw allow 8000/tcp

然后重启服务就行。

总结（最终能用的完整命令）

1
poetry run uvicorn week2.app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

访问：
http://<你的公网IP>:8000

现在网页一定能打开 ✅

练习任务

对于每个练习，请使用 Cursor 协助你对当前的行动项提取器应用实现指定的改进。

在完成作业的过程中，使用 writeup.md 记录你的进度。务必包含你使用的提示词，以及你或 Cursor 所做的任何修改。我们将根据撰写文档的内容进行评分。同时，请在代码中添加注释以记录所有修改内容。

待办项 1：搭建新功能框架

分析 week2/app/services/extract.py 中现有的 extract_action_items() 函数（该函数目前通过预定义的启发式规则提取行动项）。

你的任务是实现一个基于大语言模型（LLM）的替代函数 extract_action_items_llm()，该函数利用 Ollama 通过大语言模型完成行动项提取。

一些提示：

  • 如需生成结构化输出（即字符串类型的 JSON 数组），可参考此文档：https://ollama.com/blog/structured-outputs
  • 如需浏览可用的 Ollama 模型，可参考此文档：https://ollama.com/library。注意：更大的模型会占用更多资源，因此建议从小型模型开始尝试。拉取并运行模型的命令：ollama run {模型名称}

待办项 2：编写单元测试

在 week2/tests/test_extract.py 中为 extract_action_items_llm() 编写单元测试，覆盖多种输入场景（例如：项目符号列表、含关键词前缀的行、空输入）。

待办项 3：重构现有代码以提升可读性

对后端代码进行重构，重点关注定义清晰的 API 契约/模式、数据库层优化、应用生命周期/配置管理以及错误处理。

待办项 4：使用智能体模式自动化小任务

  1. 将基于 LLM 的提取功能集成为新的接口端点。更新前端页面，新增一个“LLM 提取”按钮，点击该按钮时通过新端点触发提取流程。
  2. 新增一个最终的接口端点用于获取所有笔记。更新前端页面，新增一个“列出笔记”按钮，点击该按钮时获取并展示所有笔记。

待办项 5：从代码库生成 README 文档

学习目标：
学生将了解人工智能如何解析代码库并自动生成文档，体现 Cursor 解析代码上下文并将其转换为人类可读形式的能力。

使用 Cursor 分析当前代码库并生成结构清晰的 README.md 文件。该 README 至少应包含以下内容：

  • 项目简介
  • 项目搭建和运行方法
  • API 端点及功能说明
  • 测试套件运行说明

交付物

按照说明填写 week2/writeup.md 文件。确保所有修改都在代码库中有对应的文档记录。

评分标准（总分 100 分）

  • 第 1-5 部分，每部分 20 分（生成代码占 10 分，提示词占 10 分）。