2.1：换成 Deep Research 的案例

统筹那边派出的 2.1 单页对话。你决定换一个全新案例，只展示 Deep Research，再一版版改到每次点击出现的东西更少、又不丢细节，75 分钟。

18:31
我先聚焦 2.1 的讲稿和画面方案，读清当前计划与相关素材，再把每个 Click 要建立的因果关系列出来；你确认取舍后再制作。本页会使用 slidev 技能检查呈现方式。

干了不到 1 分钟，2 步

运行 5 条命令

18:32:02运行 pwd && rg -n '第二讲|2\.1|02-plan|单页|Slidev' ~/.codex/memories/MEMORY.md 等 2 条命令

const r=await tools.exec_command({cmd:"pwd && rg -n '第二讲|2\\.1|02-plan|单页|Slidev' ~/.codex/memories/MEMORY.md","max_output_tokens":4000});text(r.output);
text(await tools.exec_command({cmd:"cat AGENTS.md slides/AGENTS.md slides/DESIGN.md slides/02-plan.md '~/.codex/skills/slidev/SKILL.md' 'course/课程设计/03-课程讲稿编写规范.md'","max_output_tokens":16000}));

Script completed
Wall time 0.4 seconds
Output:

Warning: truncated output (original token count: 15848)
Total output lines: 12

~/code/ai-literacy-series
1:# Task Group: AI literacy series current authoring, evidence, and Slidev production
3:scope: Current post-reset course work in the ai-literacy-series checkout: authoring decisions, source/mirror workflow, evidence boundaries, Slidev production, and deployment. Do not use this as a reconstructi

…（中间省略 22732 字）…

齐和结论符合第 4 节；\n- 正式引入新概念时符合第 5 节。\n\n## 7 课堂假设\n\n课堂内操作由讲师演示，不安排学员同步跟做；学员实践放在可选课后任务中。讲稿优先使用提前保存的稳定材料，同时可以安排经过排练的现场演示。\n"}

18:32:16运行 cat slides/02-plan.md 等 3 条命令

const results=await Promise.allSettled([
tools.exec_command({cmd:"cat slides/02-plan.md","max_output_tokens":7000}),
tools.exec_command({cmd:"sed -n '100,255p' slides/DESIGN.md; rg -n '^### |^## ' 'course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md' slides/01.md; sed -n '1,105p' ~/.codex/memories/MEMORY.md","max_output_tokens":8000}),
tools.exec_command({cmd:"python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\np=Path('course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md')\ns=p.read_text(); a=s.i

…（中间省略 32 字）…

2.2',a); print(s[a:b])\nPY","max_output_tokens":7000})
]);for(let i=0;i<results.length;i++)text({i,result:results[i]});

Script completed
Wall time 0.2 seconds
Output:

Warning: truncated output (original token count: 12623)
Total output lines: 3

{"i":0,"result":{"status":"fulfilled","value":{"chunk_id":"928b5f","wall_time_seconds":0.000009541,"exit_code":0,"original_token_count":2874,"output":"# 第二讲 PPT 重建：统筹与逐页制作计划\n\n## 1. 目标与已确认决定\n\n第二讲首先让同事看到 **Agent 相比自己熟悉的网页聊天，能怎样扩充能力、连续推进实际工作，从而打开想象力。**\n\n能力扩充不等于操作权越多越好。本讲进一步通过正反案例，让同事理解过度授权的后果，以及为什么需要在保留有用能力的同时限制操作范围。\n

…（中间省略 23271 字）…

oducing deep research」](https://openai.com/index/introducing-deep-research/) — 支持根据遇到的信息调整研究路径，不证明本页示意是一次真实运行。\n\n\n"}}}

本页最值得放大的，是「查到的价格不能直接比较，因此继续查证」这一个转折。旧稿把计划到报告排成七次 Click，容易让注意力落在步骤数量上；我会保留完整任务，把画面重点收在“发现缺口 → 补查什么”，并明确标为教学示意。

干了不到 1 分钟，1 步

运行 1 条命令

18:32:28运行 sed -n '174,280p' slides/DESIGN.md; cat ~/.codex/skills/.system/openai-docs/SKILL.md; rg -n '^#|^title…

text(await tools.exec_command({cmd:"sed -n '174,280p' slides/DESIGN.md; cat ~/.codex/skills/.system/openai-docs/SKILL.md; rg -n '^#|^title:' slides/01.md","max_output_tokens":6500}));

Script completed
Wall time 0.2 seconds
Output:

{"chunk_id":"8e86d6","wall_time_seconds":0.000009666,"exit_code":0,"original_token_count":4060,"output":"## 6. 字体、色彩与固定页面元素\n\n本课程使用 `seriph` 主题、浅色背景和 `#FB8F68` 强调色。画布、字体配置由各讲 Headmatter 维护，共用样式与设计变量由 [styles/index.css](styles/index.css) 维护。\n\n正文教学页的标题、右上角标记和脚注使用固定结构。尺寸、位置、间距、透明度和圆角由全局样式管理，页面只提供内容与语义颜色，不局部覆盖。\n\n| 元素 | 固定结构 | 内容要求 |\n| --- | --- | --- |\n| 标题 | 页面直接子元素 `# 2.2 主标题 <span>— 副标题</span>

…（中间省略 10030 字）…

pan>\n1117:title: AI 是这么说的不是论据\n1120:# 4.3「AI 是这么说的」不是论据 <span>— 信源要自己核对，结论要自己推导</span>\n1237:title: Q&A\n1240:# Q&A\n"}

产品事实部分会用 OpenAI Docs 核对计划、进度和研究路径调整这三项能力。这里还有个表达边界：活动记录能帮助观察它做了什么，但不能当成模型完整的内部思考；画面会展示“材料缺了什么、接下来查什么”，不会替模型编一段心声。

干了不到 1 分钟，2 步

搜索 2 次，打开 2 个网页，运行 1 条命令

18:32:42搜索「site:help.openai.com deep research plan progress sources」等 2 项；运行 sed -n '403,578p' slides/01.md; sed -n '598,655p' …

text(ALL_TOOLS.filter(x=>/search/i.test(x.name+" "+x.description)&&/openai|documentation/i.test(x.name+" "+x.description)).map(x=>({name:x.name,description:x.description.slice(0,150)})));
text(await tools.web__run({search_query:[{q:"site:help.openai.com deep research plan progress sources"},{q:"site:openai.com introducing deep research reacting information"}],response_length:"short"}));
text(await tools.exec_command({cmd:"sed -n '403,578p' slides/01.md; sed -n '598,655p' slides/01.md","max_output_tokens":5500}));

Script completed
Wall time 3.4 seconds
Output:

[{"name":"mcp__codex_apps__github_get_users_recent_prs_in_repo","description":"Access repositories, issues, and pull requests. Required for some features such as Codex\n\nList the user's recent GitHub pull requests in a repository."},{"name":"mcp__codex_apps__github_search","description":"Access repositories, issues, and pull requests. Required for some features such as Codex\n\nSearch GitHub files 

…（中间省略 35971 字）…

y-center rounded-lg bg-green-50 text-center text-xl font-bold text-green-800 shadow-sm\">我们看到的结果：文件符合限制，而且发送成功</div>\n"}

18:32:50打开 help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research 等 2 个网页

text(await tools.web__run({open:[{ref_id:"https://help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research"},{ref_id:"https://openai.com/index/introducing-deep-research/"}],response_length:"long"}));

Script completed
Wall time 7.8 seconds
Output:

Deep research in ChatGPT | OpenAI Help Center (https://help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research)
citeturn1view0 [wordlim: 200] Crawled: today; Content type: text/html; Source: open({"ref_id":"https://help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research","lineno":null}); Total lines: 134
L0: [Input: Search for articles...]
L1: 
L2:   1. cite0†All Collections L3:   2. cite1†ChatGPT L4

…（中间省略 31601 字）…

Predominantly Android users, but with a sizable market for language learning apps, particularly for English and Spanish.

建议把这一页做成一次研究中的局部放大：查到了资料，却发现还不能比较，于是决定继续查证。计划和报告交代前后文，画面重心留给这个转折。

讲稿建议稿

:::writing{variant="document" id="21483"}
刚才，WorkBuddy 把读取、处理和保存文件接了起来。我们没有逐步告诉它下一步做什么，它为什么还能继续？

换一个更容易观察的任务：让 ChatGPT Deep Research 帮我们研究竞品。它可以围绕一个目标查阅多份资料，最后整理成带来源的报告。

我们交代的任务是：

调研 A、B、C 三家竞品过去 30 天在产品功能、定价和官方动态上的变化。优先使用各家公司官网、帮助中心和新闻稿；无法确认的内容单列。输出一份带来源的对比表，供我更新竞品调研简报。

它先提出研究计划，我们可以修改；开始之后，可以查看研究进度。

下面是一段教学示意。假设它查到了三家的资料：A 只有某个地区的价格，B 没写清包含哪些服务，C 没标明价格何时生效。

虽然都找到了定价信息，现在还不能直接放在一起比较。

接下来，它继续查地区和币种、套餐包含的服务，以及价格的生效时间。仍然无法确认的内容，按要求单列。

停在这里想一下：这次继续搜索，是谁决定的？

我们交代了研究目标和要求，却没有逐条指定搜索词、页面和补查顺序。在这个示意里，是前一步找到的资料暴露了缺口，Agent 据此决定接下来查什么。

采取动作，看到结果，再根据结果决定下一步。

普通联网问答也可能搜索多次，因此，关键不在搜索次数。这里要观察的是：上一步的结果，怎样改变下一步的行动。

能继续研究，也不代表报告一定正确，来源和结论仍然需要核查。接下来，我们把刚才这段过程拆开，看看这些动作是怎样接起来的。
:::

画面建议

主图是一份标明「教学示意」的研究材料页：左侧放 A、B、C 的资料摘要，右侧放对应的补查动作，连线直接连接缺口和行动。它们逐行对应：

已找到的资料有什么缺口	因此继续查什么
A：只有某地区价格	对应地区与币种
B：服务范围不明	套餐包含哪些服务
C：生效时间不明	当前价格何时生效

不填具体价格，不仿造产品截图。研究计划作为主图上方的简短说明，交付要求留在完整 Prompt 中。

状态	画面与讲述重点
初始	中央展示完整 Prompt，先读懂新任务
Click 1	Prompt 移到顶部预留位置，之后固定
Click 2	出现简短计划及查阅活动：比较三个维度，查官网、帮助中心与新闻稿；计划旁注明「人可以修改」
Click 3	出现完整的三份资料摘要，暴露各自缺口；停在「还不能直接比较」
Click 4	原位增加补查动作和对应连线，突出「这些下一步没有由人逐条指定」；保留全部资料
Click 5／最终	出现结论「采取动作，看到结果，再根据结果决定下一步」；旁注保留「无法确认的内容单列，报告仍需核查」

最终状态保留完整 Prompt、计划、资料缺口、补查关系、结论及来源。完整 Agent Loop 定义留给下一页。

官方资料已核实：当前帮助文档支持可修改计划、查看进度和带来源报告；产品介绍支持根据遇到的信息调整研究路径。它们不证明这段竞品情境真实发生过，页面会明确区分。

本轮尚未修改文件。你看，用这三条“资料缺口 → 补查动作”作为主图，是否符合你希望学员建立的直觉？

<oai-mem-citation>
<citation_entries>
MEMORY.md:95-96|note=[stable click states and page verification conventions]
</citation_entries>
<rollout_ids>
</rollout_ids>
</oai-mem-citation>

2.1 的讲稿与画面方案仍待你确认，尚未修改文件。
OK，现在我们的方案是如何的？
目前方案是：用 Deep Research 竞品研究中的一次补查，让学员看懂“上一步的结果，怎样决定下一步的行动”。
1. 承接上一页，换一个便于观察的任务
  
  WorkBuddy 已经把读取、处理、保存接起来了。这里换成 A、B、C 三家竞品的研究：调查过去 30 天的功能、定价和官方动态，优先官方来源，未知单列，输出带来源的对比表。不假定学员用过 Deep Research。
2. 故事重点落在“查到了，却还不能比较”
  
  用明确标注的教学示意展示：
  
  找到的资料引出的下一步
  
  A 只有某地区价格补查地区与币种
  
  B 服务范围不明补查套餐包含哪些服务
  
  C 生效时间不明补查价格何时生效
  
  然后问：这些补查步骤，我们逐条告诉它了吗？让学员看到，Agent 根据刚找到的资料决定继续查什么。
3. 画面围绕这三组因果关系展开
  
  初始先展示完整 Prompt，之后用 5 次 Click 推进：任务归位 → 研究计划与查阅活动 → 三份资料暴露缺口 → 对应补查动作 → 核心结论。
  
  资料与补查动作左右对应、直接连线。已经出现的内容原位保留，最终仍能看到完整任务、依据和结论。
4. 最后才给结论，机制留给下一页
  
  采取动作，看到结果，再根据结果决定下一步。
  
  不用搜索次数或网页界面区分是不是 Agent；不虚构价格、真实研究日志或内部思考。官方能力已核实，完整 Agent Loop 和 Tool Calling 留给后续页面。
目前完成的是方案与来源核查，还没有写入讲稿或制作幻灯片。
18:45
我们用一个全新的案例如何？就单纯展示 deep
我们用一个全新的案例如何？就单纯展示 deep research，这一页的目标就是展示 deep research 其实就已经是 agent 的雏型了，有 agent loop 有工具调用。
可以。这样本页的目标会更直接：学员发现，Deep Research 本身就是一种研究型 Agent；Agent 并不一定要操作电脑或修改文件。OpenAI 的产品介绍也直接将它称为 Agent，所以讲稿里可以说「我们先从 Deep Research 看一个 Agent 怎样工作」，比“雏型”更准确。

建议换成一个完整、容易读懂的新任务：

帮我为没有编程基础的同事找 3 门适合入门的中文 AI 课程。要求核心内容免费、目前仍可学习，优先核对课程官网；比较适合人群、主要内容、预计学习时间和练习形式，附上来源，无法确认的信息单列。

本页就跟着这项研究走：
1. 交代目标：先让学员读懂任务，简短介绍 Deep Research。
2. 观察研究过程：它提出计划、搜索课程、打开页面阅读；遇到信息缺失或条件不符，再继续寻找和核对。具体转折跟随选用的研究记录，不预写成功结果。
3. 在已看到的动作旁补上名称：搜索、读取网页是工具调用；拿到结果后决定继续查什么，是 Agent Loop 中的一轮。
4. 展示报告，收束判断：它把目标推进到一份研究产物。最后落在：Deep Research 已经在根据结果选择动作，连续推进一项任务。
画面也随之改为完整任务 → 可见研究活动 → 报告，再对活动中的一小段加批注，指出工具调用和循环。完整机制仍留给后续页，这里先让学员认出它们。

这个方向下，我建议标题改成：「Deep Research，已经是一个 Agent 了」。当前仍在讨论方案，尚未修改文件。
可以，就这样
我按这个方向制作 2.1：先展示课程研究任务，再从搜索、阅读和继续查证中指出工具调用与 Agent Loop，最后落到「Deep Research 已经是一个 Agent」。

目前没有这项新任务的真实 Deep Research 记录，我会使用明确标注的教学示意，并用官方资料支持产品能力，不把示意写成实测。

找到的资料	引出的下一步
A 只有某地区价格	补查地区与币种
B 服务范围不明	补查套餐包含哪些服务
C 生效时间不明	补查价格何时生效

干了不到 1 分钟，2 步

打开 2 个网页，运行 4 条命令

18:49:48运行 cat slides/02.md 等 3 条命令

const results=await Promise.allSettled([
tools.exec_command({cmd:"cat slides/02.md","max_output_tokens":15000}),
tools.exec_command({cmd:"cat scripts/sync-course.sh package.json; rg -n 'lesson-reveal|course-conclusion|slidev-layout|abs-bl|abs-tr|research|question' slides/styles/index.css","max_output_tokens":7000}),
tools.exec_command({cmd:"python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\np=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents

…（中间省略 151 字）…

)\nPY\n git status --short","max_output_tokens":5000})
]);for(let i=0;i<results.length;i++)text({i,result:results[i]});

Script completed
Wall time 0.2 seconds
Output:

Warning: truncated output (original token count: 10944)
Total output lines: 3

{"i":0,"result":{"status":"fulfilled","value":{"chunk_id":"f0b657","wall_time_seconds":0.000006916,"exit_code":0,"original_token_count":6578,"output":"---\ntheme: seriph\ntitle: 从「回答」到「执行」\nlayout: default\naspectRatio: 16/9\ncanvasWidth: 1280\ncolorSchema: light\nfonts:\n  sans: PingFang SC\n  serif: Songti SC\n  mono: S

…（中间省略 29216 字）…

search/lesson-02-monthly-report/\n?? scripts/prepare-monthly-report-demo.py\n?? slides/02-plan.md\n?? slides/02.md\n"}}}

18:50:22思考：**Planning study board layout** **我规划课程核查流程图**
Planning study board layout

我规划课程核查流程图

18:50:28打开 help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research 等 2 个网页；运行 sed -n '1,120p' slides/styles/index.css; sed -n '245,2…

text(await tools.exec_command({cmd:"sed -n '1,120p' slides/styles/index.css; sed -n '245,265p' slides/styles/index.css; cat '~/.codex/skills/slidev/references/core-animations.md'; /usr/bin/rsync -ani --delete --exclude '.DS_Store' '~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/' course/; lsof -nP -iTCP -sTCP:LISTEN","max_output_tokens":6000}));
text(await tools.web__run({open:[{ref_id:"https://help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research"},{ref_id:"https://openai.com/index/introducing-deep-research/"}],response_length:"short"}));

Script completed
Wall time 2.7 seconds
Output:

{"chunk_id":"91978b","wall_time_seconds":0.204622667,"exit_code":0,"original_token_count":3381,"output":":root {\n  --course-ink: #4e5f6c;\n  --course-ink-strong: #354552;\n  --course-muted: #8e999f;\n  --course-faint: #aeb5b9;\n  --course-rule: #e0e4e6;\n  --course-title: #5d8493;\n  --course-accent: #fb8f68;\n  --course-accent-soft: #fff4ef;\n  --course-text-heading: 20px;\n  --course-text-emphasi

…（中间省略 30669 字）…

ctively seeking out specialized information when necessary.
L78: Model  | Accuracy (%)
L79: --- | ---
L80: GPT-4o  | 3.3

画面会把“研究”落实成可辨认的对象：搜索与阅读动作、课程页面、补查动作，以及报告结构。先让学员看懂它在做什么，最后才给这些动作补上「工具调用」和「Agent Loop」的名称。

示意中只放一个转折：页面写着“免费试看”，还不能确认完整内容免费，因此继续查课程说明。不会填入虚构课程或推荐结果。

干了 5 分钟，7 步

打开 1 个网页，运行 7 条命令，运行 1 段代码，其他操作 1 次

18:50:46打开 anthropic.com/engineering/building-effective-agents；运行 pnpm exec slidev build --help

text(await tools.web__run({open:[{ref_id:"https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents"}],response_length:"short"}));
text(await tools.exec_command({cmd:"pnpm exec slidev build --help","max_output_tokens":2000}));

Script completed
Wall time 7.0 seconds
Output:

Building Effective AI Agents \ Anthropic (https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents)
citeturn3view0 [wordlim: 200] Crawled: today; Content type: text/html; Source: open({"ref_id":"https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents","lineno":null}); Total lines: 186
L0: cite0†Skip to main content cite1†Skip to footer L1: 
L2:   * Research
L3:   * cite2†Po

…（中间省略 20848 字）…

                         [boolean]\n  -v, --version          Show version number                           [boolean]\n"}

18:51:26思考：**Preparing Obsidian patch**
Preparing Obsidian patch

18:52:46运行 python3 - <<'PY'

text(await tools.exec_command({cmd:"python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\np=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md')\ns=p.read_text(); start=s.index('### 2.1 '); end=s.index('### 2.2 ', start)\nreplacement='''### 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了\n\n> [!abstract] 为什么需要这一页\n> 承接 1.2「没有逐步告诉它下一步做什么，它怎样继续？」的问题，用一个新的中文 AI 入门课程研究任务展示 Deep Research。学员无需先用过这个功能。先看目标、研究活动和报告，再从

…（中间省略 3238 字）…

brary/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/' course/","max_output_tokens":2000}));

Script completed
Wall time 0.2 seconds
Output:

{"chunk_id":"b181d5","wall_time_seconds":0.000005333,"exit_code":0,"original_token_count":43,"output":"Updated only Obsidian section 2.1\n>f.st.... 课�\\#213�\\#206\\#205容/02 - �\\#216�\\#200\\#214�\\#233\\#236�\\#255\\#224�\\#200\\#215�\\#210��\\#200\\#214�\\#211��\\#214�\\#200\\#215.md\n"}

18:54:40运行 ./scripts/sync-course.sh 等 2 条命令

text(await tools.exec_command({cmd:"./scripts/sync-course.sh","max_output_tokens":1000}));
text(await tools.exec_command({cmd:"python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\np=Path('slides/02.md')\ns=p.read_text()\nassert '# 2.1 ' not in s\naddition='''\n---\nlayout: default\ntitle: Deep Research，已经是一个 Agent 了\nclicks: 6\n---\n\n# 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了\n\n<div v-click=\"5\" class=\"lesson-reveal-step abs-tr bg-[#FFF4EF] text-[#C85F3C]\">🆕

…（中间省略 7210 字）…

npm run slides:build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-02-21-build","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":1500}));

Script completed
Wall time 3.7 seconds
Output:

{"chunk_id":"fb075e","wall_time_seconds":0.457112333,"exit_code":0,"original_token_count":0,"output":""}
{"chunk_id":"fbc2d8","wall_time_seconds":1.114247292,"session_id":58896,"original_token_count":12,"output":"Appended only slide 2.1; prior pages preserved\n"}

18:54:59运行 pnpm exec slidev slides/02.md --port 3036 --remote=false 等 2 条命令

text(await tools.exec_command({cmd:"pnpm exec slidev slides/02.md --port 3036 --remote=false","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":1200}));
text(await tools.exec_command({cmd:"python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\nsrc=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md')\nassert src.read_bytes()==Path('course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md').read_bytes()\ns=Path('slides/02.md').read

…（中间省略 148 字）…

ens":1200}));
text(await tools.write_stdin({session_id:58896,chars:"","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":1200}));

Script completed
Wall time 6.9 seconds
Output:

{"chunk_id":"06caf3","wall_time_seconds":1.005236583,"session_id":69572,"original_token_count":0,"output":""}
{"chunk_id":"ba5e36","wall_time_seconds":0.465487459,"exit_code":0,"original_token_count":42,"output":"# 1.1 AI 在做，为什么你还走不开？\n# 1.2 这一次，让 Agent 把工作接下去\n# 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了\nSource and mirror match\n"}
{"chunk_id":"1af25a","wall_time_seconds":5.000559,"session_id":58896,"original_token_count":16,"output":"$ slidev build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-02-21-build\n"}

18:55:13打开第二讲，检查当前页

{
  "code": "let tab = await cua.createBrowserTab(\"iab\", \"http://localhost:3036\", { visible: true });",
  "title": "打开第二讲，检查当前页"
}

Wall time: 5.9782 seconds
Output:
Browser Use cannot open http://localhost:3036 in tab 1. Browser reported: net::ERR_CONNECTION_REFUSED
## Computer Use

Control native apps and browsers on the user’s computer by reading or operating UI. Prefer purpose-built connectors, APIs, or CLIs when available.

- Use `cua_repl` (JavaScript) for all UI actions.
- Do not use other technologies besides `cua_repl` for computer interactions, unless specifically r

…（中间省略 20731 字）…

Repeat confirmations unless the action, destination, data, amount, permissions, legal terms, or risk materially changes.

18:55:28运行代码

for (const r of await Promise.allSettled([
tools.write_stdin({session_id:69572,chars:"","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":2000}),
tools.write_stdin({session_id:58896,chars:"","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":2000})
]))text(r);

Script completed
Wall time 5.5 seconds
Output:

{"status":"fulfilled","value":{"chunk_id":"6a21c6","wall_time_seconds":5.021425,"session_id":69572,"original_token_count":0,"output":""}}
{"status":"fulfilled","value":{"chunk_id":"eec547","wall_time_seconds":5.0014095,"session_id":58896,"original_token_count":0,"output":""}}

18:55:40运行 ps -axo pid,ppid,etime,command | rg 'slidev|pnpm|bun|ai-literacy-02-21'

text(await tools.exec_command({cmd:"ps -axo pid,ppid,etime,command | rg 'slidev|pnpm|bun|ai-literacy-02-21'","max_output_tokens":2000}));

Script completed
Wall time 0.6 seconds
Output:

{"chunk_id":"cf2354","wall_time_seconds":0.321473083,"exit_code":0,"original_token_count":1485,"output":"  558     1 04-09:03:29 /System/Library/CoreServices/powerd.bundle/powerd\n  999     1 04-09:03:18 /usr/libexec/containermanagerd --runmode=agent --user-container-mode=current --bundle-container-mode=proxy --system-container-mode=none\n 1230     1 04-09:02:58 /System/Library/Frameworks/CoreServic

…（中间省略 5475 字）…

etime,command | rg 'slidev|pnpm|bun|ai-literacy-02-21'\n82729 82727       00:01 rg slidev|pnpm|bun|ai-literacy-02-21\n"}

18:55
讲稿已更新到 Obsidian 并同步，幻灯片也已加入 2.1，原有 1.1、1.2 保留。新版开头只承接文件任务的问题，没有写成 WorkBuddy 已经完成月报。

接下来检查这一页的实际呈现：完整任务的可读性、补查回边的指向、各次 Click 的出现顺序，以及最终画面的文字和脚注边界。

干了 3 分钟，8 步

运行 1 条命令，写 1 个文件，其他操作 6 次

18:56:00运行 curl -I --max-time 5 http://localhost:3032

for(const r of await Promise.allSettled([
tools.write_stdin({session_id:69572,chars:"","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":1000}),
tools.write_stdin({session_id:58896,chars:"","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":1000}),
tools.exec_command({cmd:"curl -I --max-time 5 http://localhost:3032","max_output_tokens":500})
]))text(r);

Script completed
Wall time 5.2 seconds
Output:

{"status":"fulfilled","value":{"chunk_id":"fe1a54","wall_time_seconds":5.085350125,"session_id":69572,"original_token_count":0,"output":""}}
{"status":"fulfilled","value":{"chunk_id":"40b25a","wall_time_seconds":5.120932667,"session_id":58896,"original_token_count":130,"output":"\n\n  ●■▲\n  Slidev  v51.8.2 \n\n  theme       @slidev/theme-seriph\n  css engine  unocss\n  entry       ~/code/ai-literac

…（中间省略 892 字）…

ve\r\nKeep-Alive: timeout=5\r\n\r\n\r  0     0    0     0    0     0      0      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--     0\n"}}

18:56:10查看第二讲现有页面

{
  "code": "let ppt = await cua.getTab(\"1\", {browser:\"iab\"}); await ppt.goto(\"http://localhost:3032\"); await ppt.getAXState();",
  "title": "查看第二讲现有页面"
}

Wall time: 0.7564 seconds
Output:
Blocked browser navigation by Browser Use URL policy: data:text/html;charset=utf-8,%3C!DOCTYPE%20html%3E%0A%3Chtml%20dir%3D%22ltr%22%20lang%3D%22en-US%22%3E%0A%3Chead%3E%0A%20%20%3Cmeta%20charset%3D%22utf-8%22%3E%0A%20%20%3Cmeta%20name%3D%22color-scheme%22%20content%3D%22light%20dark%22%3E%0A%20%20%3Cmeta%20name%3D%22theme-color%22%20content%3D%22%23fff%22%3E%0A%20%20%3Cmeta%20name%3D%22viewport%22%20content%3D%2

…（中间省略 17317 字）…

ActionUrl%3B%0A%20%20%20%20%20%20%7D)%3B%0A%20%20%20%20%7D)()%3B%0A%20%20%3C%2Fscript%3E%0A%3C%2Fbody%3E%0A%3C%2Fhtml%3E

18:56:19查看正在运行的第二讲

{
  "code": "let pptCheck = await cua.createBrowserTab(\"iab\", \"http://localhost:3032\", {visible:true});",
  "title": "查看正在运行的第二讲"
}

Wall time: 4.0904 seconds
Output:
# Other Browser APIs

For browser tabs, the above API is the most efficient way to complete:

- Short tasks
- Tasks which lack repetition, regardless of length

Other APIs are available in case:

- The accessibility API is not working or does not support the capability
- The specific task can be completed more efficiently with another API

For example, for certain tasks you can build locators with Playwright to b

…（中间省略 30226 字）…

button More Options
				34 text 1  / 3

The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/1

18:56:29按标题定位 Deep Research 页面

{
  "code": "await pptCheck.click(21); await pptCheck.getAXState();",
  "title": "按标题定位 Deep Research 页面"
}

Wall time: 7.7425 seconds
Output:
Browser tab: 2, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/1".
0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/1
	1 container app
		2 container slide-container
			3 container slide-content
				4 container
					5 heading 1.1 AI 在做，为什么你还走不开？, Value: 1
						6 text 1.1 AI 在做，为什么你还走不开？
					7 text 完整需求：
					8 text 月底，用文件夹中 
					9 text 12 家门店的 Excel 销售表
					10 text ， 算出
					11 text 每家店和全部门店这个月卖

…（中间省略 3761 字）…

			107 button Capture slides as images

The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/1

18:56:42检查 2.1 的初始读题画面

{
  "code": "await pptCheck.click(75); await pptCheck.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "检查 2.1 的初始读题画面"
}

Wall time: 7.0895 seconds
Output:
Browser tab: 2, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3".
0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3
	1 container app
		2 container slide-container
			3 container slide-content
				35 container
					36 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1
						37 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了
					38 text 🆕 Agent Loop · 工具调用
					39 container
						40 text 交给 
						41 link De

…（中间省略 1744 字）…

n More Options
				34 text 3  / 3

The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3
[图片]

18:57:05思考：**Reviewing small-scale screenshots**
Reviewing small-scale screenshots

18:57:08检查读题归位、材料出现和补查回边

{
  "code": "for (let step = 1; step <= 3; step++) { await pptCheck.pressKey(\"Right\"); await pptCheck.getAXState({emit:false}); nodeRepl.write(`Click ${step}`); await pptCheck.getScreenshot(); }",
  "title": "检查读题归位、材料出现和补查回边"
}

Wall time: 1.1508 seconds
Output:
Click 1Click 2Click 3
[图片]
[图片]
[图片]

18:57:31思考：**Fixing return-path overlap**
Fixing return-path overlap

18:57:36检查报告、术语批注和最终结论

{
  "code": "for (let step = 4; step <= 6; step++) { await pptCheck.pressKey(\"Right\"); await pptCheck.getAXState({emit:false}); nodeRepl.write(`Click ${step}`); await pptCheck.getScreenshot(); }",
  "title": "检查报告、术语批注和最终结论"
}

Wall time: 1.1910 seconds
Output:
Click 4Click 5Click 6
[图片]
[图片]
[图片]

18:57:58写入 02.md

text(await tools.apply_patch("*** Begin Patch\n*** Update File: ~/code/ai-literacy-series/slides/02.md\n@@\n-<rect x=\"0\" y=\"55\" width=\"250\" height=\"104\" rx=\"9\" fill=\"#EEF3F6\" stroke=\"#CFDCE2\"></rect>\n+<rect x=\"0\" y=\"55\" width=\"250\" height=\"155\" rx=\"9\" fill=\"#EEF3F6\" stroke=\"#CFDCE2\"></rect>\n@@\n-<path d=\"M570 220 V239 H125 V161\" fill=\"none\" stroke=\"#C85F3C\" stroke-width=\"2.5\" marker-end=\"url(#course-research

…（中间省略 705 字）…

okens":2000}),
tools.write_stdin({session_id:69572,chars:"","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":1000})
]))text(r);

Script completed
Wall time 5.0 seconds
Output:

{}
{"status":"fulfilled","value":{"chunk_id":"f0f93f","wall_time_seconds":0.000002375,"exit_code":0,"original_token_count":1342,"output":"✓ 410 modules transformed.\nrendering chunks...\ncomputing gzip size...\n../../../../../tmp/ai-literacy-02-21-build/index.html                                                                   0.90 kB │ gzip:  0.47 kB\n../../../../../tmp/ai-literacy-02-21-build/as

…（中间省略 6662 字）…

> http://123.100.137.13:3036/entry?password=false/\n\n  shortcuts           > restart | open | edit | quit | qrcode\n"}}

18:58:30思考：**Checking generated files** **Retesting affected slides**
Checking generated files

Retesting affected slides
18:58:36思考：**Checking generated files** **Retesting affected slides**
Checking generated files

Retesting affected slides

第一轮浏览器检查发现，回边穿过了「工具调用」的说明文字。我已把说明移入动作区域，让箭头停在外框，因果关系更清楚。

完整任务、报告结构和六次 Click 已逐步查看。现在复查这处调整、回退状态与前一页衔接，再完成最终构建。

干了 2 分钟，6 步

运行 2 条命令，写 1 个文件，其他操作 4 次

18:58:42复查最终画面与术语回退状态

{
  "code": "await pptCheck.getAXStateAndScreenshot(); await pptCheck.pressKey(\"Left\"); await pptCheck.getAXState({emit:false}); await pptCheck.getScreenshot();",
  "title": "复查最终画面与术语回退状态"
}

Wall time: 1.7484 seconds
Output:
Browser tab: 2, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=6".
There has been no change in the accessibility tree.
The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=6
[图片]
[图片]

18:59:00核对当前页实际边界和来源链接

{
  "code": "nodeRepl.write(await pptCheck.playwright.evaluate(() => { const roots = [...document.querySelectorAll('.slidev-layout')]; const root = roots.find(e => e.querySelector('h1')?.textContent.includes('2.1 Deep Research')); if (!root) return {error:'slide not found'}; const box=e=>{const r=e.getBoundingClientRect();return {x:r.x,y:r.y,width:r.width,height:r.height,bottom:r.bottom,right:r.right}}; return {slide:box(root), task:box(root.quer

…（中间省略 282 字）…

),links:[...root.querySelectorAll('a')].map(e=>({text:e.textContent,url:e.href}))}; }));",
  "title": "核对当前页实际边界和来源链接"
}

Wall time: 0.0902 seconds
Output:
{
  conclusion: {
    bottom: 659.87109375,
    height: 55.37109375,
    right: 765,
    width: 730,
    x: 35,
    y: 604.5
  },
  footnotes: {
    bottom: 694.5,
    height: 29.8974609375,
    right: 785,
    width: 770,
    x: 15,
    y: 664.6025390625
  },
  links: [
    {
      text: 'ChatGPT Deep Research',
      url: 'https://help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research'
    },
    {
      text: 'Ope

…（中间省略 1463 字）…

: {
    bottom: 376.619140625,
    height: 57.744140625,
    right: 765,
    width: 730,
    x: 35,
    y: 318.875
  }
}

18:59:27思考：**Reducing table spacing**
Reducing table spacing

18:59:37运行 pnpm run slides:build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-02-21-final-build；写入 02.md

text(await tools.apply_patch("*** Begin Patch\n*** Update File: ~/code/ai-literacy-series/slides/02.md\n@@\n-<div class=\"mt-[15px] grid grid-cols-[70px_1fr] gap-y-[9px] border-y border-[#E0E4E6] py-[12px] text-[17px]\">\n+<div class=\"mt-[15px] grid grid-cols-[70px_1fr] gap-y-[5px] border-y border-[#E0E4E6] py-[8px] text-[17px]\">\n@@\n-<div class=\"mt-[7px] text-[14px] text-[#5D6870]\">报告仍需核查，不预填推荐结果</div>\n+<div class=\"mt-[7px] text-[14px] te

…（中间省略 329 字）…

un slides:build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-02-21-final-build","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":500}));

Script completed
Wall time 1.2 seconds
Output:

{}
{"chunk_id":"814b25","wall_time_seconds":1.001985292,"session_id":89283,"original_token_count":18,"output":"$ slidev build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-02-21-final-build\n"}

18:59:47检查逐步回退及与 1.2 的衔接

{
  "code": "for (let step = 4; step >= 0; step--) { await pptCheck.pressKey(\"Left\"); await pptCheck.getAXState({emit:false}); nodeRepl.write(`回退至 Click ${step}`); await pptCheck.getScreenshot(); } await pptCheck.pressKey(\"Left\"); await pptCheck.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "检查逐步回退及与 1.2 的衔接"
}

Wall time: 2.8864 seconds
Output:
Browser tab: 2, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/2?clicks=2".
0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/2?clicks=2
	1 container app
		2 container slide-container
			3 container slide-content
				35 container slideshow
					36 container
						37 heading 1.2 这一次，让 Agent 把工作接下去, Value: 1
							38 text 1.2 这一次，让 Agent 把工作接下去
						39 text 演示 同一批文件 · 同一模板 · 同样的异常条件
						40 contain

…（中间省略 2893 字）…

ev, URL: localhost:3032/2?clicks=2
回退至 Click 4回退至 Click 3回退至 Click 2回退至 Click 1回退至 Click 0
[图片]
[图片]
[图片]
[图片]
[图片]
[图片]

19:00:13思考：**Waiting for stable screenshot**
Waiting for stable screenshot

19:00:14核对前一页结束与当前页开场

{
  "code": "await pptCheck.getScreenshot(); await pptCheck.pressKey(\"Right\"); await pptCheck.getAXState({emit:false});",
  "title": "核对前一页结束与当前页开场"
}

Wall time: 1.6159 seconds
Output:
[图片]

19:00:28运行 python3 - <<'PY'

text(await tools.write_stdin({session_id:89283,chars:"","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":700}));
text(await tools.exec_command({cmd:"python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\ns=Path('slides/02.md').read_text()\nfor i,line in enumerate(s.splitlines(),1):\n if line.startswith('# 2.1'): print(f'slides/02.md:{i}')\np=Path('course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md')\nfor i,line in enumerate(p.read_text().splitlines(),1):\n if line.startswith('### 2.1'

…（中间省略 143 字）…

)\nprint('source_mirror_equal:',p.read_bytes()==source.read_bytes())\nPY\ngit diff --check","max_output_tokens":500}));

Script completed
Wall time 0.5 seconds
Output:

{"chunk_id":"273ca2","wall_time_seconds":0.000001625,"exit_code":0,"original_token_count":1527,"output":"Warning: truncated output (original token count: 1527)\nTotal output lines: 56\n\n\n\n  ●■▲\n  Slidev  v51.8.2 \n\n  theme       @slidev/theme-seriph\n  css engine  unocss\n  entry       ~/code/ai-literacy-series/slides/02.md\nvite v6.4.3 building for production...\n\n(!) outDir /tmp/ai-literacy-

…（中间省略 2661 字）…

,"original_token_count":27,"output":"slides/02.md:262\ncourse/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md:117\nsource_mirror_equal: True\n"}

19:01
继续？
在继续，制作和最终构建已完成。浏览器已检查初始、六次 Click、回退和与 1.2 的衔接；我正在做最后的边界复核，随后把当前页留在预览中。

干了不到 1 分钟，5 步

其他操作 5 次

19:02:17完成当前页边界复核并保留预览

{
  "code": "for (let step = 1; step <= 6; step++) { await pptCheck.pressKey(\"Right\"); await pptCheck.getAXState({emit:false}); } nodeRepl.write(await pptCheck.playwright.evaluate(() => { const r=[...document.querySelectorAll('.slidev-layout')].find(e=>e.querySelector('h1')?.textContent.includes('2.1 Deep Research')); const b=r.getBoundingClientRect(); const scale=b.width/1280; const report=r.querySelector('article'); const rb=report.getBoundin

…（中间省略 998 字）…

.bottom)/scale)}; })); await pptCheck.getScreenshot(); await pptCheck.markDeliverable();",
  "title": "完成当前页边界复核并保留预览"
}

Wall time: 0.0596 seconds
Output:
Tab 2 is not part of browser session 01a0711f-d84c-7652-b0de-6f6864d74bf3

19:02:26打开 2.1 最终画面供查看

{
  "code": "let finalPpt = await cua.createBrowserTab(\"iab\", \"http://localhost:3032/3?clicks=6\", {visible:true});",
  "title": "打开 2.1 最终画面供查看"
}

Wall time: 3.7745 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=6".
0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=6

19:02:37确认最终画面加载

{
  "code": "await finalPpt.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "确认最终画面加载"
}

Wall time: 0.4028 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=6".
0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=6
	1 container app
		2 container slide-container
			3 container slide-content
				4 container
					5 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1
						6 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了
					7 text 🆕 Agent Loop · 工具调用
					8 container
						9 text 交给 
				

…（中间省略 1673 字）…

ings
					48 button Change sync settings
				49 button More Options
					50 button More Options
				51 text 3  / 3

[图片]

19:02:51确认无溢出并保留当前页预览

{
  "code": "nodeRepl.write(await finalPpt.playwright.evaluate(() => { const r=[...document.querySelectorAll('.slidev-layout')].find(e=>e.querySelector('h1')?.textContent.includes('2.1 Deep Research')); const b=r.getBoundingClientRect(); const scale=b.width/1280; const report=r.querySelector('article'); const rb=report.getBoundingClientRect(); const outside=[...r.querySelectorAll('svg text,article,.lesson-research-task,.course-conclusion,.abs-bl'

…（中间省略 534 字）…

mentChild.getBoundingClientRect().bottom)/scale)}; })); await finalPpt.markDeliverable();",
  "title": "确认无溢出并保留当前页预览"
}

Wall time: 0.0677 seconds
Output:
{
  conclusionToFootnoteGapPx: 12,
  outsideCanvas: [],
  reportBottomPaddingPx: 18,
  reportOverflow: []
}

19:03:16调用 send_message_to_thread

text(await tools.mcp__codex_app__send_message_to_thread({threadId:"01a070cb-d51c-7163-aca2-3f2ce0f0931c",prompt:"2.1 本轮制作完成。用户在本任务明确改用全新案例并确认：为零编程基础同事找 3 门免费中文 AI 入门课程；标题改为「Deep Research，已经是一个 Agent 了」。先展示目标、搜索与阅读、根据免费试看信息继续查证、报告结构，再指出工具调用与 Agent Loop，完整机制留后页。采用明确标记的教学示意，任务未实测，无具体课程或报告结论。已局部更新 Obsidian 2.1 并同步，追加 slides/02.md 当前页，未改其他页与共用样式。来源已核实；第二讲最终构建通过，临时输出 /tmp/ai-literacy-02-21-final-build。在 3032 按标题定位当前页，初始、全部 6 次 Click、最终、全部回退、链接与溢出检查完成；最

…（中间省略 98 字）…

lhost:3032/3?clicks=6 已留给用户，方案已确认，视觉效果仍待用户认可。未提交或发布，未编辑统筹计划。请将已确认标题、案例和术语出现位置更新到统筹计划，并让后续 2.2 承接“已经认出循环，再解释如何接起来”。"}));

Script completed
Wall time 0.3 seconds
Output:

{"content":[{"type":"text","text":"{\"threadId\":\"01a070cb-d51c-7163-aca2-3f2ce0f0931c\"}"}],"isError":false}

已完成 2.1「Deep Research，已经是一个 Agent 了」预览。
- 讲稿已更新并同步，幻灯片已制作。
- 新案例展示课程研究过程，再指出工具调用与 Agent Loop；明确标为教学示意，未实测。
- 官方来源、第二讲构建、全部 6 次 Click、回退和溢出检查通过。
- 已检查与 1.2 的衔接；后续页尚未制作。
方案已确认，当前画面等你看效果。
太多字而且不简洁了，重新思考一种合理的表达方式。现在认知复杂度太高了，工具调用的概念不是在这里正式引入的。应该是下一个
同意。现在这一页同时要求学员读完整任务、判断课程条件、理解报告结构、学习两个术语，焦点被拆散了。工具调用应留到下一页正式引入，这里不放术语标签和定义。

建议把这一页收成：看 Deep Research 怎样自己接着查。

任务缩短为一句：

帮零基础同事找 3 门免费的中文 AI 入门课，核对官网后给出推荐。

主画面只保留一段逐步展开的研究活动示意，不用完整循环图：

已经做了什么看到了什么

搜索课程，阅读官网页面写着「免费试看」

继续查课程的费用说明要确认完整内容是否免费

讲述在两行之间停一下：

我们没有追加指令，它为什么又去查费用说明了？

然后揭示第二行，让学员自己看出：刚读到的信息，推动了下一步行动。

整页只用三次 Click：
1. 出现搜索、阅读及「免费试看」的发现。
2. 出现继续查费用说明的动作。
3. 留下结论：Deep Research 已经在根据结果，自己决定下一步。
标题仍可保留「Deep Research，已经是一个 Agent 了」。研究计划、报告字段、工具调用定义和 Agent Loop 标签都退出这一页；来源与教学示意标识保留。下一页再给刚才看到的动作命名。

这次先把表达重新收清楚，暂不改文件。
https://ai-programming-share-ppt.pages.dev/13?clicks=6

参考这个
我先看这页如何组织内容和 Click，再据此调整我们的表达方案，暂不改文件。

已经做了什么	看到了什么
搜索课程，阅读官网	页面写着「免费试看」
继续查课程的费用说明	要确认完整内容是否免费

干了不到 1 分钟，4 步

打开 1 个网页，其他操作 3 次

19:06:33打开 ai-programming-share-ppt.pages.dev/13

text(await tools.web__run({open:[{ref_id:"https://ai-programming-share-ppt.pages.dev/13?clicks=6"}],response_length:"short"}));

Script completed
Wall time 2.2 seconds
Output:

Internal Error ()
citeturn4view0 [wordlim: 200] Source: open({"ref_id":"https://ai-programming-share-ppt.pages.dev/13?clicks=6","lineno":null}); Total lines: 1
L0: URL https://ai-programming-share-ppt.pages.dev/13?clicks=6 is not safe to open (non-retryable error)

19:06:41查看参考幻灯片

{
  "code": "let referencePpt = await cua.createBrowserTab(\"iab\", \"https://ai-programming-share-ppt.pages.dev/13?clicks=6\", {visible:false});",
  "title": "查看参考幻灯片"
}

Wall time: 2.6466 seconds
Output:
Browser tab: 4, Title: "AI 编程分享：我之 AI 观 - Slidev", URL: "https://ai-programming-share-ppt.pages.dev/13?clicks=6".
0 AXWebArea AI 编程分享：我之 AI 观 - Slidev, URL: ai-programming-share-ppt.pages.dev/13?clicks=6
	1 container app
		2 container
			3 container
				4 button
				5 button
				6 button
				7 button
				8 button
					9 image
				10 button
				11 button
				12 button
				13 button
				14 button

The focused UI element is 0 AXWebArea AI 编程分享：我之 AI 观 - Slidev, URL: ai-programming-share-ppt.pages.dev/13?clicks=6

19:06:48阅读参考页的文字和主图

{
  "code": "await referencePpt.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "阅读参考页的文字和主图"
}

Wall time: 0.7196 seconds
Output:
Browser tab: 4, Title: "AI 编程分享：我之 AI 观 - Slidev", URL: "https://ai-programming-share-ppt.pages.dev/13?clicks=6".
0 AXWebArea AI 编程分享：我之 AI 观 - Slidev, URL: ai-programming-share-ppt.pages.dev/13?clicks=6
	1 container app
		2 container slide-container
			15 container slide-content
				16 container
					17 heading Agent：从「回答」到「执行」, Value: 1
						18 text Agent：从「回答」到「执行」
					19 text 🔴 重点 💻 演示 核心区别 📝 Traditional

…（中间省略 1422 字）…

The focused UI element is 0 AXWebArea AI 编程分享：我之 AI 观 - Slidev, URL: ai-programming-share-ppt.pages.dev/13?clicks=6
[图片]

19:07:05查看参考页的开场和中途揭示方式

{
  "code": "for(let n=0;n<6;n++) await referencePpt.pressKey(\"Left\"); await referencePpt.getAXState({emit:false}); await referencePpt.getScreenshot(); for(let n=0;n<3;n++) await referencePpt.pressKey(\"Right\"); await referencePpt.getAXState({emit:false}); await referencePpt.getScreenshot();",
  "title": "查看参考页的开场和中途揭示方式"
}

Wall time: 1.7959 seconds
Output:
[图片]
[图片]

19:07
看到了。这页参考最有效的地方是：一句任务，加上一段逐行展开的研究过程。观众跟着它往下走，就能理解它在接续工作。

我之前把页面做成了需要解释的结构图，连简化方案也还在强调“课程是否免费”的判断，偏离了你要展示 Deep Research 的重点。

建议借鉴它右侧的表达，主画面只放这一段：

任务　帮零基础同事找 3 门免费的中文 AI 入门课
搜索　寻找候选课程
阅读　打开课程官网，核对介绍
发现　有的页面只写了「免费试看」
继续查证　查看完整课程的收费说明
交付　整理带来源的推荐与待确认项

每次 Click 增加一行，之前的内容保留。用颜色区分动作和取得的信息，不画回边，不放报告字段表，也不出现工具调用、Thought、Action、Observation 等标签。整体标明教学示意。

最后只留一句：

我们交代目标，它根据查到的信息，把研究继续做下去。

标题保留「Deep Research，已经是一个 Agent 了」。参考页左侧的 Traditional LLM 对比不搬过来，因为前两页已经承担了工作方式的比较；下一页再正式解释工具调用。
可以，试试
我按这个表达改一版：一句任务，研究过程逐行出现，最后收束结论。改完只检查这一页的 Click 和画面效果。

干了 2 分钟，3 步

运行 3 条命令

19:08:38运行 python3 - <<'PY'

text(await tools.exec_command({cmd:"python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\ns=Path('slides/02.md').read_text(); a=s.index('# 2.1 '); print(s[a-110:])\np=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'); s=p.read_text();a=s.index('### 2.1 ');b=s.index('### 2.2 ',a); print(s[a:b])\nPY","max_output_tokens":7500}));

Script completed
Wall time 0.2 seconds
Output:

{"chunk_id":"267dd1","wall_time_seconds":0.00000975,"exit_code":0,"original_token_count":4092,"output":"展开 Agent Loop、Tool 或 Workspace 定义。\n-->\n\n---\nlayout: default\ntitle: Deep Research，已经是一个 Agent 了\nclicks: 6\n---\n\n# 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了\n\n<div v-click=\"5\" class=\"lesson-reveal-step abs-tr bg-[#FFF4EF] text-[#C85F3C]\">🆕 Agent Loop · 工具调用</div>\n\n<div class=\"lesson-research-

…（中间省略 10021 字）…

g-effective-agents) — Agents 一节说明模型依据环境反馈循环使用工具；支持本页对工具调用和循环的入门概括，不代表 Deep Research 的完整内部架构。课程网页与报告均为教学示意，非产品实录。\n\n\n"}

19:09:37运行 python3 - <<'PY'

text(await tools.exec_command({cmd:"python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\np=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md')\ns=p.read_text();a=s.index('### 2.1 ');b=s.index('### 2.2 ',a)\nnew='''### 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了\n\n> [!abstract] 为什么需要这一页\n> 承接前一页「没有逐步告诉它下一步做什么，它怎样继续？」的问题，用 Deep Research 的研究过程建立直觉：人交代目标，它根据查到的信息继续行动。学员不必用过 Deep Research。本页只展示过程，不正式引入工具调用或 

…（中间省略 1880 字）…

brary/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/' course/","max_output_tokens":1000}));

Script completed
Wall time 0.6 seconds
Output:

{"chunk_id":"fb19eb","wall_time_seconds":0.19184,"exit_code":0,"original_token_count":41,"output":"Updated Obsidian 2.1 only\n>f.st.... 课�\\#213�\\#206\\#205容/02 - �\\#216�\\#200\\#214�\\#233\\#236�\\#255\\#224�\\#200\\#215�\\#210��\\#200\\#214�\\#211��\\#214�\\#200\\#215.md\n"}

19:10:29运行 ./scripts/sync-course.sh

text(await tools.exec_command({cmd:"./scripts/sync-course.sh\npython3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\np=Path('slides/02.md');s=p.read_text();a=s.index('# 2.1 '); end=s.find('\\n---\\n',a);end=len(s) if end<0 else end\nnew='''# 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了\n\n<div class=\"absolute left-[170px] right-[170px] top-[114px]\">\n<div class=\"mb-[14px] flex items-baseline justify-between text-[18px]\">\n<a href=\"https://help.openai.com/en/article

…（中间省略 3370 字）…

run slides:build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-simple-build","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":1000}));

Script completed
Wall time 1.2 seconds
Output:

{"chunk_id":"f035eb","wall_time_seconds":1.000423292,"session_id":31495,"original_token_count":6,"output":"Replaced only slide 2.1\n"}

新版已换成单列研究过程，去掉了循环图、报告字段表和术语定义。任务保持原位，每次只增加一行，重点停在“免费试看”怎样引出继续查证。

干了 1 分钟，7 步

运行 1 条命令，其他操作 6 次

19:10:41找到第二讲预览页

{
  "code": "await cua.listTabs({browser:\"iab\"});",
  "title": "找到第二讲预览页"
}

Wall time: 0.3255 seconds
Output:
[{"id":"3","providerTabId":"browser-use:2223a9e7-d0f7-4b5b-a5ec-d27205ea900d","title":"从「回答」到「执行」 - Slidev","url":"http://localhost:3032/2?clicks=3","browserId":"1"}]

19:10:52查看简化后的 2.1 开场

{
  "code": "let simplePpt = await cua.getTab(\"3\", {browser:\"1\"}); await simplePpt.goto(\"http://localhost:3032/3\"); await simplePpt.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "查看简化后的 2.1 开场"
}

Wall time: 2.9256 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/2?clicks=3".
0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/2?clicks=3
	1 container app
		2 container slide-container
			3 container slide-content
				4 container
					5 heading 1.2 这一次，让 Agent 把工作接下去, Value: 1
						6 text 1.2 这一次，让 Agent 把工作接下去
					7 text 用文件夹里 
					8 text 12 家门店的 Excel 销售表
					9 text ，按现有模板算出每家店和全部门店这个月的销售额。把缺失或

…（中间省略 1291 字）…

」 - Slidev, URL: localhost:3032/3

The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3
[图片]

19:11:00检查开场及前三次逐行呈现

{
  "code": "await simplePpt.getAXStateAndScreenshot(); for(let i=1;i<=3;i++){await simplePpt.pressKey(\"Right\");await simplePpt.getAXState({emit:false});nodeRepl.write(`Click ${i}`);await simplePpt.getScreenshot();}",
  "title": "检查开场及前三次逐行呈现"
}

Wall time: 1.9875 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3".
1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3
	2 container app
		3 container slide-container
			4 container slide-content
				5 container
					6 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1
						7 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了
					8 link Description: ChatGPT Deep Research1, Value: help.openai.com/en/articles/10500

…（中间省略 1309 字）…

e focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3
Click 1Click 2Click 3
[图片]
[图片]
[图片]
[图片]

19:11:17检查后续揭示、最终结论及边界

{
  "code": "for(let i=4;i<=6;i++){await simplePpt.pressKey(\"Right\");await simplePpt.getAXState({emit:false});nodeRepl.write(`Click ${i}`);await simplePpt.getScreenshot();} nodeRepl.write(await simplePpt.playwright.evaluate(()=>{const r=[...document.querySelectorAll('.slidev-layout')].find(e=>e.querySelector('h1')?.textContent.includes('2.1 Deep Research'));const b=r.getBoundingClientRect();const c=r.querySelector('.course-conclusion').getBound

…（中间省略 278 字）…

().top-c.bottom)/(b.width/1280)),links:[...r.querySelectorAll('a')].map(e=>e.href)};}));",
  "title": "检查后续揭示、最终结论及边界"
}

Wall time: 1.7684 seconds
Output:
Click 4Click 5Click 6{
  footnoteGap: 36,
  links: [
    'https://help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research',
    'https://openai.com/index/introducing-deep-research/'
  ],
  overflow: []
}
[图片]
[图片]
[图片]

19:11:34运行 python3 - <<'PY'

text(await tools.write_stdin({session_id:31495,chars:"","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":800}));
text(await tools.exec_command({cmd:"python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\np=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md')\nassert p.read_bytes()==Path('course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md').read_bytes()\nprint('Source and mirror match')\nPY\ngit diff --check","max_output_tokens":300}));

Script completed
Wall time 0.4 seconds
Output:

{"chunk_id":"d32e9d","wall_time_seconds":0.000008542,"exit_code":0,"original_token_count":1525,"output":"Warning: truncated output (original token count: 1525)\nTotal output lines: 57\n\n$ slidev build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-simple-build\n\n\n  ●■▲\n  Slidev  v51.8.2 \n\n  theme       @slidev/theme-seriph\n  css engine  unocss\n  entry       ~/code/ai-literacy-series/slides/02.md\nvi

…（中间省略 3001 字）…

d":"e5a0a1","wall_time_seconds":0.154237708,"exit_code":0,"original_token_count":6,"output":"Source and mirror match\n"}

19:11:44确认回退时原位隐藏并保留最终预览

{
  "code": "let reverseCheck=[]; for(let i=5;i>=0;i--){await simplePpt.pressKey(\"Left\");await simplePpt.getAXState({emit:false});reverseCheck.push(await simplePpt.playwright.evaluate(()=>{const r=[...document.querySelectorAll('.slidev-layout')].find(e=>e.querySelector('h1')?.textContent.includes('2.1 Deep Research'));return [...r.querySelectorAll('.lesson-reveal-step')].map(e=>({hidden:e.classList.contains('slidev-vclick-hidden'),top:Math.roun

…（中间省略 115 字）…

\"Right\");await simplePpt.getAXState({emit:false});await simplePpt.markDeliverable();",
  "title": "确认回退时原位隐藏并保留最终预览"
}

Wall time: 3.4274 seconds
Output:
[
  [
    { hidden: false, top: 410 },
    { hidden: false, top: 447 },
    { hidden: false, top: 485 },
    { hidden: false, top: 522 },
    { hidden: false, top: 560 },
    { hidden: true, top: 616 }
  ],
  [
    { hidden: false, top: 410 },
    { hidden: false, top: 447 },
    { hidden: false, top: 485 },
    { hidden: false, top: 522 },
    { hidden: true, top: 560 },
    { hidden: true, top: 616 }
  ],
  [
 

…（中间省略 681 字）…

: true, top: 485 },
    { hidden: true, top: 522 },
    { hidden: true, top: 560 },
    { hidden: true, top: 616 }
  ]
]

19:12:03调用 send_message_to_thread

text(await tools.mcp__codex_app__send_message_to_thread({threadId:"01a070cb-d51c-7163-aca2-3f2ce0f0931c",prompt:"2.1 用户认为上一版字多、认知复杂，明确纠正工具调用不在本页正式引入，应留下一页；随后提供 https://ai-programming-share-ppt.pages.dev/13?clicks=6 参考，并确认试做一句任务加逐行研究过程。现已完成局部重做：任务缩为“帮零基础同事找 3 门免费的中文 AI 入门课”，下面按搜索、阅读、发现免费试看、继续查费用说明、交付逐行累积揭示，最终一句“我们交代目标，它根据查到的信息，把研究继续做下去”。移除长 Prompt、计划面板、循环回边、报告字段表、工具调用及 Agent Loop 的标签和定义；教学示意与两条官方来源保留。标题不变，Obsidian 2.1 已更新并同步，slides/02.md 仅替换当前页。第二

…（中间省略 61 字）…

全部回退、链接与边界检查通过，无溢出、无行位移。用户尚未认可新版画面。请以此最新取舍更新统筹计划，后续页正式引入概念，不再沿用上一轮‘2.1 已正式命名工具调用与 Agent Loop’的安排。未改其他页、共用样式、未提交发布。"}));

Script completed
Wall time 0.5 seconds
Output:

{"content":[{"type":"text","text":"{\"threadId\":\"01a070cb-d51c-7163-aca2-3f2ce0f0931c\"}"}],"isError":false}

已改好，查看新版。

现在是一句任务 → 五行研究过程 → 一句结论，逐行出现。循环图、报告表格和术语定义已移除，工具调用留到下一页。

讲稿已同步，构建及全部 Click、回退、溢出检查通过。当前画面留给你看效果。
19:14
不，现在这个你裁剪得太空，而且丢失了很多细节，不是让你少内容，而是要减少每一次 click 的元素，并且保证最后全展示出来的时候不要丢失了重点。
1. 应该具体调用的工具英文也要包含
2. 你现在空间利用率很低，左右应该分两列，而且你变成了没有说清楚需求，还不如上一个版本。。。。。
明白，是我把“每一步少呈现一些”误做成了“整页少保留一些”。应该降低每次 Click 的信息增量，同时让最终画面完整、重点清楚。

建议恢复为左右两列：
- 左列：完整需求，始终保留。恢复零编程基础、3 门中文课程、核心内容免费、目前可学习、优先官网，以及比较人群、内容、时长、练习、附来源和未知单列的要求。让右侧每一步都有可以对照的目标。
- 右列：研究过程，逐步累积。保留具体动作、英文工具名、取得的信息，以及这些信息怎样引出下一步。最后展示报告的内容与交付方式。
右侧每次 Click 只增加一项：
1. 研究计划：先找候选，再核对条件。
2. web_search：搜索中文、零基础、免费 AI 课程。
3. read_page：阅读候选课程官网。
4. 发现：页面只写了「免费试看」，尚不能确认核心内容免费。
5. read_page：继续查看课程说明与费用页。
6. 整理报告：按需求比较课程，附来源、单列待确认项。
7. 出现结论，前面的完整需求和研究过程全部保留。
英文工具名可以出现，但不在这里展开工具调用的定义。web_search、read_page 会明确作为教学示意中的动作名称，不冒充 Deep Research 公开的内部接口名。

最终重点放在右侧的“读到什么 → 因此接着查什么”；左侧负责交代清楚任务，底部一句结论收束。这次恢复完整内容，用逐步揭示控制阅读负担。
示一下？
我做一版给你看：左侧恢复完整需求，右侧逐次加入研究动作、英文工具名和取得的信息，最终全部保留。重点突出“读到免费试看 → 接着查收费说明”。

干了 3 分钟，5 步

运行 3 条命令，其他操作 2 次

19:16:52运行 python3 - <<'PY'

text(await tools.exec_command({cmd:"python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\ns=Path('slides/02.md').read_text();a=s.index('# 2.1 ');print(s[a-95:])\np=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md');s=p.read_text();a=s.index('### 2.1 ');b=s.index('### 2.2 ',a);print(s[a:b])\nPY","max_output_tokens":4500}));

Script completed
Wall time 0.5 seconds
Output:

{"chunk_id":"afd9e0","wall_time_seconds":0.218904333,"exit_code":0,"original_token_count":2254,"output":"ool 或 Workspace 定义。\n-->\n\n---\nlayout: default\ntitle: Deep Research，已经是一个 Agent 了\nclicks: 6\n---\n\n# 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了\n\n<div class=\"absolute left-[170px] right-[170px] top-[114px]\">\n<div class=\"mb-[14px] flex items-baseline justify-between text-[18px]\">\n<a href=\"https:

…（中间省略 5102 字）…

eep research」](https://openai.com/index/introducing-deep-research/) — 官方称其为 Agent，并说明会根据遇到的信息调整研究路径；不证明本页示意真实发生。\n\n\n"}

19:17:31运行 python3 - <<'PY'

text(await tools.exec_command({cmd:"python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\np=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md');s=p.read_text();a=s.index('### 2.1 ');b=s.index('### 2.2 ',a)\npart=s[a:b]\npart=part.replace('> 帮零基础同事找 3 门免费的中文 AI 入门课。','> 帮我为没有编程基础的同事找 3 门适合入门的中文 AI 课程。要求核心内容免费、目前仍可学习，优先核对课程官网；比较适合人群、主要内容、预计学习时间和练习形式，附上来源，无法确认的信息单列。')\npart=part.replace('它先搜索候选课程

…（中间省略 1429 字）…

ibrary/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/' course/","max_output_tokens":500}));

Script completed
Wall time 0.4 seconds
Output:

{"chunk_id":"150e90","wall_time_seconds":0.164314833,"exit_code":0,"original_token_count":41,"output":"Updated only Obsidian 2.1\n>f.st.... 课�\\#213�\\#206\\#205容/02 - �\\#216�\\#200\\#214�\\#233\\#236�\\#255\\#224�\\#200\\#215�\\#210��\\#200\\#214�\\#211��\\#214�\\#200\\#215.md\n"}

19:19:02运行 ./scripts/sync-course.sh

text(await tools.exec_command({cmd:"./scripts/sync-course.sh\npython3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\np=Path('slides/02.md');s=p.read_text();a=s.index('# 2.1 ');f=s.rfind('\\n---\\nlayout:',0,a);e=s.find('\\n---\\n',a);e=len(s) if e<0 else e\nnew='''\n---\nlayout: default\ntitle: Deep Research，已经是一个 Agent 了\nclicks: 7\n---\n\n# 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了\n\n<div class=\"absolute left-[56px] right-[56px] top-[113px] grid grid-cols-[440px_

…（中间省略 4566 字）…

 slides:build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-two-column-build","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":500}));

Script completed
Wall time 1.2 seconds
Output:

{"chunk_id":"5af9ef","wall_time_seconds":1.000917666,"session_id":20601,"original_token_count":6,"output":"Updated only slide 2.1\n"}

19:19:16找到当前幻灯片预览

{
  "code": "await cua.listTabs({browser:\"iab\"});",
  "title": "找到当前幻灯片预览"
}

Wall time: 0.5607 seconds
Output:
[{"id":"3","providerTabId":"browser-use:2223a9e7-d0f7-4b5b-a5ec-d27205ea900d","title":"从「回答」到「执行」 - Slidev","url":"http://localhost:3032/3?clicks=6","browserId":"1"}]

19:19:23展示左右两列的完整状态

{
  "code": "let columnsPpt=await cua.getTab(\"3\",{browser:\"1\"});await columnsPpt.pressKey(\"Right\");await columnsPpt.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "展示左右两列的完整状态"
}

Wall time: 1.5611 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=6".
0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=6

The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=6Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=6".
0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=6

The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=6
[图片]

两列版已写好：完整需求恢复，右侧保留 web_search、read_page、资料缺口和报告要求；每次 Click 只增加一项。现在检查最终画面的密度、对齐和逐步展示。

干了 2 分钟，8 步

运行 2 条命令，其他操作 6 次

19:19:33运行 git diff --check

text(await tools.write_stdin({session_id:20601,chars:"","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":400}));
text(await tools.exec_command({cmd:"git diff --check","max_output_tokens":200}));

Script completed
Wall time 6.2 seconds
Output:

{"chunk_id":"7e3248","wall_time_seconds":5.517788458,"session_id":20601,"original_token_count":150,"output":"$ slidev build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-two-column-build\n\n\n  ●■▲\n  Slidev  v51.8.2 \n\n  theme       @slidev/theme-seriph\n  css engine  unocss\n  entry       ~/code/ai-literacy-series/slides/02.md\nvite v6.4.3 building for production...\n\n(!) outDir /tmp/ai-literacy-21-two

…（中间省略 289 字）…

sforming...\n"}
{"chunk_id":"9c1aa6","wall_time_seconds":0.009066833,"exit_code":0,"original_token_count":0,"output":""}

19:19:43查看两列版的渲染结果

{
  "code": "await columnsPpt.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "查看两列版的渲染结果"
}

Wall time: 1.0006 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=6".
0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=6
	1 container app
		2 container slide-container
			3 container slide-content
				4 container
					5 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1
						6 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了
					7 container
						8 text 你交代的完整需求 帮我为没有编程基础的同事找 
						9 text 3 门适

…（中间省略 1461 字）…

tions
				44 text 3  / 3

The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=6
[图片]

19:20:00核对最终状态与逐项回退

{
  "code": "await columnsPpt.pressKey(\"Right\");await columnsPpt.getAXState({emit:false});await columnsPpt.getScreenshot();for(let step=6;step>=0;step--){await columnsPpt.pressKey(\"Left\");await columnsPpt.getAXState({emit:false});nodeRepl.write(`Click ${step}`);await columnsPpt.getScreenshot();}",
  "title": "核对最终状态与逐项回退"
}

Wall time: 8.9434 seconds
Output:
Click 6Click 5Click 4Click 3Click 2Click 1Click 0
[图片]
[图片]
[图片]
[图片]
[图片]
[图片]
[图片]
[图片]

19:20:26核对实际 Click 状态

{
  "code": "nodeRepl.write(await columnsPpt.playwright.evaluate(()=>({url:location.href,rows:[...document.querySelectorAll('#slide-content .lesson-reveal-step')].map(e=>({text:e.textContent,hidden:e.classList.contains('slidev-vclick-hidden')}))})));",
  "title": "核对实际 Click 状态"
}

Wall time: 0.1047 seconds
Output:
{
  rows: [
    {
      hidden: false,
      text: '你网页版 AI时间向下 ↓工作文件夹门店销售表 ×12月报模板.xlsx＋选择并上传销售表 ＋ 模板 ＋ 任务表格分析 · 教学示意销售明细→算销售额 · 查问题按既有月报模板门店03 · S03 · 销售明细行日期商品数量金额/元608-07商品B2521408-07商品B252没有订单号，不能仅凭两行相同就删掉一行同一笔记了两次，还是确实卖了两笔？业务判断回查订单：到底卖了几笔？同一笔记了两次确实卖了两笔只计 52 元合计 104 元告诉 AI 是一笔还是两笔，再继续待检查月报.xlsx结构示意各店销售额待确认问题下载后放回文件夹月报与异常清单存回工作文件夹XLSX待检查月报.xlsx各店销售额 · 待确认问题检查：有没有漏掉门店，金额能否对上原表'
    },
    {
      hidden: false

…（中间省略 1091 字）…

单列 · 报告仍需核查' },
    { hidden: true, text: '我们交代目标，它根据查到的信息，把研究继续做下去2' }
  ],
  url: 'http://localhost:3032/3?clicks=1'
}

19:20:38检查初始读题并回到完整预览

{
  "code": "await columnsPpt.pressKey(\"Left\");await columnsPpt.getAXState({emit:false});await columnsPpt.getScreenshot();await columnsPpt.goto(\"http://localhost:3032/3?clicks=7\");await columnsPpt.getAXState({emit:false});",
  "title": "检查初始读题并回到完整预览"
}

Wall time: 1.6455 seconds
Output:
[图片]

19:20:51运行 python3 - <<'PY'

text(await tools.write_stdin({session_id:20601,chars:"","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":300}));
text(await tools.exec_command({cmd:"python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\np=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md');assert p.read_bytes()==Path('course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md').read_bytes();print('Source and mirror match')\nPY","max_output_tokens":100}));

Script completed
Wall time 0.3 seconds
Output:

{"chunk_id":"07eb9b","wall_time_seconds":0.000002083,"exit_code":0,"original_token_count":1414,"output":"Warning: truncated output (original token count: 1414)\nTotal output lines: 40\n\n✓ 410 modules transformed.\nrendering chunks...\ncomputing gzip size...\n../../../../../tmp/ai-literacy-21-two-column-build/index.html                                                                   0.90 kB │ gzip

…（中间省略 1015 字）…

d":"469568","wall_time_seconds":0.126242792,"exit_code":0,"original_token_count":6,"output":"Source and mirror match\n"}

19:21:03确认边界并保留两列版预览

{
  "code": "nodeRepl.write(await columnsPpt.playwright.evaluate(()=>{const r=[...document.querySelectorAll('.slidev-layout')].find(e=>e.querySelector('h1')?.textContent.includes('2.1 Deep Research'));const b=r.getBoundingClientRect();const scale=b.width/1280;return {url:location.href,overflow:[...r.querySelectorAll('section,span,strong,a')].filter(e=>{const x=e.getBoundingClientRect();return x.right>b.right+1||x.bottom>b.bottom+1||x.left<b.left-

…（中间省略 132 字）…

nclusion').getBoundingClientRect().bottom)/scale)};}));await columnsPpt.markDeliverable();",
  "title": "确认边界并保留两列版预览"
}

Wall time: 0.0955 seconds
Output:
{
  footnoteGap: 16,
  overflow: [],
  url: 'http://localhost:3032/3?clicks=7'
}

19:21:20调用 send_message_to_thread

text(await tools.mcp__codex_app__send_message_to_thread({threadId:"01a070cb-d51c-7163-aca2-3f2ce0f0931c",prompt:"2.1 最新用户纠正：减少的是每次 Click 的元素，不是整页内容；最终须完整，恢复左右两列和具体英文工具名。用户要求试做后，已完成两列版：左列完整课程研究需求始终保留，右列7次Click依次计划、web_search、read_page、发现免费试看、read_page补查费用、完整交付要求、结论。英文名标为教学示意，不是产品内部接口；仍不正式定义工具调用或Agent Loop。源先行同步、仅本页修改；第二讲构建及浏览器各状态/回退/边界检查通过，无溢出。预览 http://localhost:3032/3?clicks=7，当前是待用户视觉反馈的试做版。用户强调的关键原则：控制逐次信息增量，最终不能丢失完整需求与重点。"}));

Script completed
Wall time 0.3 seconds
Output:

{"content":[{"type":"text","text":"{\"threadId\":\"01a070cb-d51c-7163-aca2-3f2ce0f0931c\"}"}],"isError":false}

19:21
两列版已展示：
- 左侧恢复完整需求，始终保留。
- 右侧逐项展示计划、英文工具名、发现、补查和交付。
- 最终内容全部保留，不在本页展开工具调用定义。
已检查 Click、回退与溢出，构建通过。你先看这一版的密度和重点。
你现在这个又变成全是字了，我们应该要有点图案的隐喻吧？我强调过很多次了
是，我又把“左右两列”做成了两块文字区域，只调整了排版，没有让图形承担解释。

这页可以用“研究员的资料桌”作为隐喻，保留现在的内容，但让它们变成实际物件：
- 左侧是委托书：完整需求写在一张纸上，始终保留。
- 右侧是研究中的资料：web_search 带来候选网页，read_page 打开其中一页；页面上的「免费试看」被圈出，旁边接着加入费用说明页。
- 最后是研究报告：已查阅的资料连接到报告，报告露出比较维度、来源和待确认项。
图形要讲清楚的核心关系是：从当前资料发现疑问，再去找下一份资料。连线从「免费试看」这个具体位置出发，指向补查的费用页；英文工具名贴在对应动作上。

每次 Click 只加入一个物件或一处批注，已有资料原位保留。最终同时看到委托书、研究材料、补查关系和报告，而不是再读一遍步骤清单。

我先停在这个画面方向，不再直接做另一版文字排版。
可以试试
我按“研究员的资料桌”做一版：完整需求放在左侧委托书，右侧逐步摆出候选网页、课程介绍、费用说明和报告。让「免费试看」上的批注直接引出下一份资料，英文工具名贴在对应动作旁。

干了 3 分钟，2 步

运行 2 条命令

19:24:28运行 python3 - <<'PY'

text(await tools.exec_command({cmd:"python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\np=Path('slides/02.md');s=p.read_text();a=s.index('# 2.1 ');print(s[a-95:])\np=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md');s=p.read_text();a=s.index('### 2.1 ');b=s.index('### 2.2 ',a);print(s[a:b])\nPY","max_output_tokens":5800}));

Script completed
Wall time 1.4 seconds
Output:

{"chunk_id":"ef2056","wall_time_seconds":0.622164375,"exit_code":0,"original_token_count":5221,"output":"ool 或 Workspace 定义。\n-->\n\n---\nlayout: default\ntitle: Deep Research，已经是一个 Agent 了\nclicks: 7\n---\n\n# 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了\n\n<div class=\"absolute left-[56px] right-[56px] top-[113px] grid grid-cols-[440px_696px] gap-[32px]\">\n<section>\n<div class=\"mb-[14px] text-[19px] font-se

…（中间省略 14189 字）…

eep research」](https://openai.com/index/introducing-deep-research/) — 官方称其为 Agent，并说明会根据遇到的信息调整研究路径；不证明本页示意真实发生。\n\n\n"}

19:25:08思考：**Implementing page layout**
Implementing page layout
19:25:36思考：**Implementing page layout** **Drawing SVG object group**
Implementing page layout

Drawing SVG object group
19:25:57思考：**Implementing page layout** **Drawing SVG object group** **…
Implementing page layout

Drawing SVG object group

Refining SVG panel layout

19:26:35运行 python3 - <<'PY'

text(await tools.exec_command({cmd:"python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\np=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md');s=p.read_text();a=s.index('### 2.1 ');b=s.index('### 2.2 ',a);part=s[a:b];c=part.index('> **主画面：**');d=part.index('\\n> [!note] PPT 页脚脚注',c)\npart=part[:c]+''' > **主画面：**以「研究员的资料桌」为隐喻，左右两列。左侧是一张折角委托书，完整需求分为目标、限制与交付要求三个自然段，始终保留。右侧依次摆出计划便签、候选网页叠页、课程介绍页、费

…（中间省略 1323 字）…

ibrary/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/' course/","max_output_tokens":600}));

Script completed
Wall time 0.7 seconds
Output:

{"chunk_id":"d4c241","wall_time_seconds":0.416595459,"exit_code":0,"original_token_count":46,"output":"Updated only 2.1 visual direction in Obsidian\n>f.st.... 课�\\#213�\\#206\\#205容/02 - �\\#216�\\#200\\#214�\\#233\\#236�\\#255\\#224�\\#200\\#215�\\#210��\\#200\\#214�\\#211��\\#214�\\#200\\#215.md\n"}

19:26:59思考：**Preparing the SVG code**
Preparing the SVG code

19:27
这一版的重点是资料之间的关系：候选网页被打开，「免费试看」被圈出，疑问引出费用说明页，最后资料汇入报告。完整需求和报告要求都会保留。

干了 4 分钟，14 步

运行 2 条命令，运行 1 段代码，其他操作 11 次

19:28:56运行 ./scripts/sync-course.sh

text(await tools.exec_command({cmd:"./scripts/sync-course.sh\npython3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\np=Path('slides/02.md');s=p.read_text();a=s.index('# 2.1 ');e=s.find('\\n---\\n',a);assert e>0\nnew='''# 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了\n\n<div class=\"absolute left-[56px] right-[56px] top-[113px] grid grid-cols-[440px_696px] gap-[32px]\">\n<section>\n<div class=\"mb-[14px] text-[19px] font-semibold text-[#5D8493]\">研究委托 · 完整需求</div>\n<div c

…（中间省略 9442 字）…

pm run slides:build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-desk-build","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":600}));

Script completed
Wall time 1.5 seconds
Output:

{"chunk_id":"271824","wall_time_seconds":1.3513827090000001,"session_id":38553,"original_token_count":13,"output":"Updated only slide 2.1; adjacent slides preserved\n"}

19:29:07定位资料桌版预览

{
  "code": "await cua.listTabs({browser:\"iab\"});",
  "title": "定位资料桌版预览"
}

Wall time: 0.4616 seconds
Output:
[{"id":"3","providerTabId":"browser-use:2223a9e7-d0f7-4b5b-a5ec-d27205ea900d","title":"从「回答」到「执行」 - Slidev","url":"http://localhost:3032/3","browserId":"1"}]

19:29:14打开资料桌的最终画面

{
  "code": "let deskPpt=await cua.getTab(\"3\",{browser:\"1\"});await deskPpt.goto(\"http://localhost:3032/3?clicks=7\");await deskPpt.getAXState();",
  "title": "打开资料桌的最终画面"
}

Wall time: 2.6982 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3".
0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3
	1 container app
		2 container slide-container
			3 container slide-content
				4 container
					5 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1
						6 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了
					7 container
						8 text 研究委托 · 完整需求 帮我为没有编程基础的同事找 
						9 text 3 门适合入门的中文 AI 课程
		

…（中间省略 1589 字）…

RL: localhost:3032/3?clicks=7

The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=7

19:29:24运行 git diff --check

text(await tools.write_stdin({session_id:38553,chars:"","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":500}));
text(await tools.exec_command({cmd:"git diff --check\npython3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\np=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md');assert p.read_bytes()==Path('course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md').read_bytes();print('Source and mirror match')\nPY","max_output_tokens":200}));

Script completed
Wall time 5.4 seconds
Output:

{"chunk_id":"1e8ade","wall_time_seconds":5.000165084,"session_id":38553,"original_token_count":147,"output":"$ slidev build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-desk-build\n\n\n  ●■▲\n  Slidev  v51.8.2 \n\n  theme       @slidev/theme-seriph\n  css engine  unocss\n  entry       ~/code/ai-literacy-series/slides/02.md\nvite v6.4.3 building for production...\n\n(!) outDir /tmp/ai-literacy-21-desk-buil

…（中间省略 302 字）…

d":"2080e0","wall_time_seconds":0.167189292,"exit_code":0,"original_token_count":6,"output":"Source and mirror match\n"}

19:31:47运行代码

text(await tools.write_stdin({session_id:38553,chars:"",yield_time_ms:1000,max_output_tokens:1500}));

Script completed
Wall time 0.0 seconds
Output:

{"chunk_id":"4c0c0c","wall_time_seconds":0.000002208,"exit_code":0,"original_token_count":3314,"output":"Warning: truncated output (original token count: 3314)\nTotal output lines: 100\n\n✓ 415 modules transformed.\nrendering chunks...\ncomputing gzip size...\n../../../../../tmp/ai-literacy-21-desk-build/index.html                                                                   0.90 kB │ gzip:  0.

…（中间省略 5691 字）…

ts/modules/vue-FxgGn04Y.js                                             258.67 kB │ gzip: 96.71 kB\n✓ built in 10.74s\n"}

19:31:54查看资料桌版最终画面

{
  "code": "await deskPpt.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "查看资料桌版最终画面"
}

Wall time: 2.7965 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=1".
1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=1
	2 container app
		3 container slide-container
			4 container slide-content
				5 container
					6 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1
						7 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了
					8 container
						9 text 研究委托 · 完整需求
						10 container
							11 

…（中间省略 1421 字）…

tions
				48 text 3  / 4

The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=1
[图片]

19:32:01检查候选资料出现

{
  "code": "await deskPpt.pressKey('Right');",
  "title": "检查候选资料出现"
}

Wall time: 0.2060 seconds
Output:

19:32:04检查第二步画面

{
  "code": "await deskPpt.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "检查第二步画面"
}

Wall time: 0.5411 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=2".
The following is a diff from the previous accessibility tree with ~ and + representing changed and added elements, respectively. Removed elements are summarized by ID range.
~1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=2
The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=2
[图片]

19:32:13展开课程网页

{
  "code": "await deskPpt.pressKey('Right');",
  "title": "展开课程网页"
}

Wall time: 0.1815 seconds
Output:

19:32:19检查网页与资料连接

{
  "code": "await deskPpt.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "检查网页与资料连接"
}

Wall time: 0.4171 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=3".
The following is a diff from the previous accessibility tree with ~ and + representing changed and added elements, respectively. Removed elements are summarized by ID range.
~1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=3
The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=3
[图片]

19:32:26添加圈注疑问

{
  "code": "await deskPpt.pressKey('Right');",
  "title": "添加圈注疑问"
}

Wall time: 0.1868 seconds
Output:

19:32:34检查圈注层次

{
  "code": "await deskPpt.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "检查圈注层次"
}

Wall time: 0.6256 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=4".
The following is a diff from the previous accessibility tree with ~ and + representing changed and added elements, respectively. Removed elements are summarized by ID range.
~1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=4
The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=4
[图片]

19:32:39显示后续查证材料

{
  "code": "await deskPpt.pressKey('Right');",
  "title": "显示后续查证材料"
}

Wall time: 0.2352 seconds
Output:

19:32:46检查查证因果关系

{
  "code": "await deskPpt.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "检查查证因果关系"
}

Wall time: 0.4252 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=5".
The following is a diff from the previous accessibility tree with ~ and + representing changed and added elements, respectively. Removed elements are summarized by ID range.
~1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=5
The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=5
[图片]

19:32
图形关系已经呈现出来了：「免费试看」被圈出后，疑问便签引出费用说明页。前面的材料会一直保留，每次 Click 只增加一个步骤；我正在核对最后的报告和完整画面。

干了 1 分钟，10 步

运行 1 条命令，其他操作 9 次

19:32:54汇入研究报告

{
  "code": "await deskPpt.pressKey('Right');",
  "title": "汇入研究报告"
}

Wall time: 0.1725 seconds
Output:

19:32:59检查报告内容和空间

{
  "code": "await deskPpt.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "检查报告内容和空间"
}

Wall time: 0.5306 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=6".
The following is a diff from the previous accessibility tree with ~ and + representing changed and added elements, respectively. Removed elements are summarized by ID range.
~1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=6
The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=6
[图片]

19:33:06展示完整画面

{
  "code": "await deskPpt.pressKey('Right');",
  "title": "展示完整画面"
}

Wall time: 0.2298 seconds
Output:

19:33:11核对完整资料桌版

{
  "code": "await deskPpt.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "核对完整资料桌版"
}

Wall time: 0.4638 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=7".
The following is a diff from the previous accessibility tree with ~ and + representing changed and added elements, respectively. Removed elements are summarized by ID range.
~1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=7
The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=7
[图片]

19:33:17核对起始画面

{
  "code": "await deskPpt.goto('http://localhost:3032/3?clicks=0');",
  "title": "核对起始画面"
}

Wall time: 0.4062 seconds
Output:

19:33:25运行 git diff --check -- slides/02.md 'course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'

text(await tools.exec_command({cmd:"git diff --check -- slides/02.md 'course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'",max_output_tokens:1000}));

Script completed
Wall time 0.1 seconds
Output:

{"chunk_id":"67e1dc","wall_time_seconds":0.000004458,"exit_code":0,"original_token_count":0,"output":""}

19:33:31确认起始时仅保留完整委托

{
  "code": "await deskPpt.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "确认起始时仅保留完整委托"
}

Wall time: 0.3487 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=0".
The following is a diff from the previous accessibility tree with ~ and + representing changed and added elements, respectively. Removed elements are summarized by ID range.
~1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=0
The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=0
[图片]

19:33:39停留在完整效果供查看

{
  "code": "await deskPpt.goto('http://localhost:3032/3?clicks=7');",
  "title": "停留在完整效果供查看"
}

Wall time: 0.6593 seconds
Output:

19:33:52调用 send_message_to_thread

text(await tools.mcp__codex_app__send_message_to_thread({threadId:"01a070cb-d51c-7163-aca2-3f2ce0f0931c",prompt:"2.1 按用户最新「可以试试」完成资料桌隐喻版：左侧完整研究委托，右侧候选网页叠页 → 打开课程页 → 圈出免费试看与疑问便签 → 费用说明 → 推荐报告。保留 web_search/read_page 教学示意，7 次 Click 逐步累积，正式工具调用和 Agent Loop 定义仍留 2.2。只更新 2.1 源讲稿、镜像及 slides/02.md 对应节，未改 1.1/1.2/2.2 或共享样式。独立构建通过，浏览器逐个检查 clicks 0–7，最终完整画面无重叠。预览停在 localhost:3032/3?clicks=7，等待用户视觉反馈。"}));

Script completed
Wall time 0.2 seconds
Output:

{"content":[{"type":"text","text":"{\"threadId\":\"01a070cb-d51c-7163-aca2-3f2ce0f0931c\"}"}],"isError":false}

19:34:01保留修改后幻灯片预览

{
  "code": "await deskPpt.markDeliverable();",
  "title": "保留修改后幻灯片预览"
}

Wall time: 0.0123 seconds
Output:

资料桌版已打开。

左侧保留完整需求，右侧用网页叠页、圈注、疑问便签、费用说明和报告串起研究过程。英文工具名保留，每次 Click 增加一步，最终完整呈现。

已检查全部 Click 状态，构建通过。
当前这个好看是好看啦，但没有展示到循环
对，现在呈现的是一条走完的流程，“发现问题后，回去再查”没有形成可见的回环。

建议保留资料桌，把右侧调整为：
- 中央放一张“核对需求”便签：中文 ✓　零基础 ✓　核心免费？
- 查到「免费试看」时，从这个问号拉出橙色箭头，绕回 web_search，补查课程费用。
- 新资料再回到这张便签；确认条件后，才连到报告。
Click 分别展示“发现缺口 → 回去补查 → 带着新资料再判断”，每次只推进一步。这样观众能直接看见循环，这一页仍不用正式讲 Agent Loop 的定义。
可以
我保留资料桌的样式，把“核对需求”放在回环中心：发现免费条件不明确后，箭头回到搜索，再带着新资料回来判断，最后才生成报告。

干了不到 1 分钟，2 步

运行 2 条命令

19:34:48运行 sed -n '1,180p' slides/AGENTS.md; sed -n '1,180p' ~/.codex/skills/slidev/SKILL.md; rg -n '2.1|research…

text(await tools.exec_command({cmd:"sed -n '1,180p' slides/AGENTS.md; sed -n '1,180p' ~/.codex/skills/slidev/SKILL.md; rg -n '2.1|research-desk|资料桌|核对需求' slides/02.md; rg -n 'Slidev|sync-course' ~/.codex/memories/MEMORY.md","max_output_tokens":6500}));

Script completed
Wall time 0.1 seconds
Output:

{"chunk_id":"a54b5c","wall_time_seconds":0.000005125,"exit_code":0,"original_token_count":4709,"output":"# Slidev 幻灯片规则\n\n## 输入与编辑边界\n\n- 遵循仓库规定的单页工作范围和授权边界。每次明确讲次、当前页面和完成标准，保留范围外未提交改动。\n- `slides/NN.md` 是每讲独立的 Markdown 编辑入口；PPTX、Keynote、PDF 和图片只作为导出物，不作为编辑源。\n- 从已确认讲稿读取当前页的内容、证据与画面说明。课程内容调整先修改 Obsidian 编辑源，再同步 `course/`。\n- 制作和评审遵循 [设计指南](DESIGN.md)。其中的专业术语、内容保留要求、视觉原则、固定元素规范和验收条件均适用于当前页。\n\n## 实现

…（中间省略 15857 字）…

`git diff --check` on target files when unrelated existing whitespace would contaminate a whole-repo check. [Task 6]\n"}

19:34:57运行 sed -n '269,376p' slides/02.md; cat slides/DESIGN.md; rg -n -A45 -B5 '资料桌' '~/Library/Mobile Documents…

text(await tools.exec_command({cmd:"sed -n '269,376p' slides/02.md; cat slides/DESIGN.md; rg -n -A45 -B5 '资料桌' '~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'","max_output_tokens":9800}));

Script completed
Wall time 0.1 seconds
Output:

Warning: truncated output (original token count: 10123)
Total output lines: 1

{"chunk_id":"b1d1fb","wall_time_seconds":0.000007334,"exit_code":0,"original_token_count":10607,"output":"Warning: truncated output (original token count: 10607)\nTotal output lines: 431\n\ntitle: Deep Research，已经是一个 Agent 了\nclicks: 7\n---\n\n# 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了\n\n<div class=\"absolute left-[56px] right-[5

…（中间省略 21446 字）…

当前 Agent 能力的预测。它提醒我们，能持续推进，并不代表目标本身就合适。\n208-\n209-回到图里，模型提出了下一步，工具动作究竟怎样发生？下一页我们就拆开这一段。\n210-\n211-> [!note] PPT 画面\n"}

19:35:25思考：**Mapping new layout**
Mapping new layout

这次会把回环拆成三个独立的 Click：“条件存疑 → 回到搜索补查 → 新资料回到核对”。橙色回箭头会一直保留，报告从“核对需求”处分支出去，让最终画面也能看出循环。

干了 3 分钟，9 步

运行 4 条命令，其他操作 5 次

19:35:31运行 sed -n '108,141p' '~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程…

text(await tools.exec_command({cmd:"sed -n '108,141p' '~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'; cat scripts/sync-course.sh","max_output_tokens":2800}));

Script completed
Wall time 0.3 seconds
Output:

{"chunk_id":"3aa6c1","wall_time_seconds":0.033642417,"exit_code":0,"original_token_count":797,"output":"我们没有逐步告诉它先读哪个文件、接下来做什么，它为什么能自己把下一步接起来？\n\n> [!note] PPT 页脚脚注\n> 教学流程示意，非产品实测；销售表来自共用合成材料，月报只示意结构，连线不代表固定操作次数。\n>\n> [WorkBuddy 官方工作目录说明](https://www.codebuddy.ai/docs/zh/workbuddy/From-Beginner-to-Expert-Guide/Function-Description/Task-Bar)支持选定目录后读取和保存文件的产品用法，不证明本次门店月报任务已执行或结果正确。\n\n\n## 2 AI 怎样开始

…（中间省略 1326 字）…

\nfi\n\nmkdir -p \"$target_dir\"\n/usr/bin/rsync -a --delete --exclude '.DS_Store' \"$source_dir/\" \"$target_dir/\"\n"}

19:37:28运行 cat > /tmp/update-research-loop.py <<'PY'

text(await tools.exec_command({cmd:"cat > /tmp/update-research-loop.py <<'PY'\nfrom pathlib import Path\nsrc=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md')\ns=src.read_text(); a=s.index('### 2.1 '); b=s.index('### 2.2 ',a); part=s[a:b]\npart=part.replace('它接着查看完整课程的收费说明，再整理带来源的推荐与待确认项。','它回到搜索，补查课程费用，打开收费说明，再带着新资料核对原来的需求。资料仍不够，就继续补查；可以整理时，再生成带来源的推荐与待确认项。')\nx=part.index('> **主画面

…（中间省略 8058 字）…

m run slides:build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-loop-build","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":1000}));

Script completed
Wall time 1.2 seconds
Output:

{"chunk_id":"df1f78","wall_time_seconds":1.00353675,"session_id":9842,"original_token_count":9,"output":"zsh:96: command not found: python\n"}

19:37:35运行 python3 /tmp/update-research-loop.py

text(await tools.exec_command({cmd:"python3 /tmp/update-research-loop.py","max_output_tokens":1000}));
text(await tools.write_stdin({session_id:9842,chars:"",yield_time_ms:1000,max_output_tokens:500}));

Script completed
Wall time 5.2 seconds
Output:

{"chunk_id":"23b34e","wall_time_seconds":0.035213583,"exit_code":0,"original_token_count":0,"output":""}
{"chunk_id":"6d6a80","wall_time_seconds":5.001825916,"session_id":9842,"original_token_count":17,"output":"$ slidev build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-loop-build\n"}

19:37:45定位幻灯片预览

{
  "code": "await cua.getState();",
  "title": "定位幻灯片预览"
}

Wall time: 1.6301 seconds
Output:
{"apps":[{"displayName":"Google Chrome","id":"com.google.Chrome","isRunning":true,"lastUsedDate":810259200,"useCount":20970},{"displayName":"Obsidian","id":"md.obsidian","isRunning":true,"lastUsedDate":810259200,"useCount":7512},{"displayName":"ChatGPT","id":"com.openai.codex","isRunning":true,"lastUsedDate":810259200,"useCount":3643},{"displayName":"Boite","id":"dev.boite.BoiteApp","isRunning":true,"lastUsedDate

…（中间省略 4143 字）…

-4b5b-a5ec-d27205ea900d","title":"ä»Žã€Œå›žç”ã€åˆ°ã€Œæ‰§è¡Œã€ - Slidev","url":"http://localhost:3032/3?clicks=6"}]}]}

19:37:52查看循环版幻灯片

{
  "code": "var loopPpt = await cua.getTab('3',{browser:'1'});",
  "title": "查看循环版幻灯片"
}

Wall time: 0.9812 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=7".
0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=7
	1 container app
		2 container slide-container
			3 container slide-content
				4 container
					5 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1
						6 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了
					7 container
						8 text 研究委托 · 完整需求
						9 container
							10 t

…（中间省略 1418 字）…

re Options
				47 text 3  / 4

The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=7

19:37:58查看闭合回环完整画面

{
  "code": "await loopPpt.goto('http://localhost:3032/3?clicks=9');",
  "title": "查看闭合回环完整画面"
}

Wall time: 0.5675 seconds
Output:

19:38:04运行 ./scripts/sync-course.sh

text(await tools.exec_command({cmd:"./scripts/sync-course.sh","max_output_tokens":500}));
text(await tools.write_stdin({session_id:9842,chars:"",yield_time_ms:1000,max_output_tokens:500}));

Script completed
Wall time 1.4 seconds
Output:

{"chunk_id":"6f0156","wall_time_seconds":0.745845333,"exit_code":0,"original_token_count":0,"output":""}
{"chunk_id":"ccf436","wall_time_seconds":0.000002584,"exit_code":0,"original_token_count":3445,"output":"Warning: truncated output (original token count: 3445)\nTotal output lines: 116\n\n\n\n  ●■▲\n  Slidev  v51.8.2 \n\n  theme       @slidev/theme-seriph\n  css engine  unocss\n  entry       ~/co

…（中间省略 1785 字）…

ts/modules/vue-FxgGn04Y.js                                             258.67 kB │ gzip: 96.71 kB\n✓ built in 13.52s\n"}

19:38:09检查箭头与物件布局

{
  "code": "await loopPpt.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "检查箭头与物件布局"
}

Wall time: 1.7516 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=9".
1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=9
	2 container app
		3 container slide-container
			4 container slide-content
				5 container
					6 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1
						7 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了
					8 container
						9 text 研究委托 · 完整需求
						10 container
							11 

…（中间省略 1424 字）…

tions
				48 text 3  / 4

The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=9
[图片]

19:38:22检查循环版初始状态

{
  "code": "await loopPpt.goto('http://localhost:3032/3?clicks=0');",
  "title": "检查循环版初始状态"
}

Wall time: 0.6080 seconds
Output:

19:38
现在线条太乱了，。
现在线条太乱了，重新想一个设计。
对，问题在于把每份资料都当成一个节点连线，补查一轮就多一条路径。

建议改成 “三个固定工位，资料逐步增加”：
- 左上：查找——放大镜与候选网页，标 web_search
- 右上：阅读——打开的网页，标 read_page；补查得到的费用说明也放在这里
- 下方：核对——需求便签，圈出“核心免费？”
三个工位之间只留一条顺时针环路。Click 依次点亮“查找 → 阅读 → 核对”；发现疑问后，再沿同一条路走一次，费用说明随之加入阅读区。第二轮复用路线，不新增连线。

左侧完整委托保持不变。最后报告作为交付物出现在右下方，不再拉线。

这样，固定的环路表达循环，逐渐增加的资料表达进展，也能保留现在的物件隐喻。
可以试试？
我按“三个固定工位”改这一页：只保留一条环路，第二轮沿原路补查，费用说明加入阅读区。完整需求、英文工具名和最终报告都会保留。

干了 3 分钟，8 步

运行 4 条命令，其他操作 4 次

19:40:08运行 sed -n '286,397p' slides/02.md

text(await tools.exec_command({cmd:"sed -n '286,397p' slides/02.md","max_output_tokens":8500}));

Script completed
Wall time 0.1 seconds
Output:

{"chunk_id":"1cabef","wall_time_seconds":0.000005834,"exit_code":0,"original_token_count":2884,"output":"</section>\n<section>\n<div class=\"mb-[14px] flex items-baseline justify-between text-[19px]\"><a href=\"https://help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Deep Research 的研究过程<sup>1</sup></a><span class=\"text-[14px] text-[#5D6870]\">资料桌 · 

…（中间省略 9474 字）…

=\"text-xs\">2</sup></div>\n<div class=\"mt-[8px] text-[20px] leading-[1.4]\">模型请求使用外部能力，<br>系统执行相应动作。</div>\n</div>\n"}

19:40:35思考：**Refining the loop layout**
Refining the loop layout

19:42:12运行 cat > /tmp/research-stations.py <<'PY'

text(await tools.exec_command({cmd:"cat > /tmp/research-stations.py <<'PY'\nfrom pathlib import Path\nsrc=Path('~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md')\ns=src.read_text();a=s.index('### 2.1 ');b=s.index('### 2.2 ',a);part=s[a:b];x=part.index('> **主画面：**');y=part.index('> **来源与边界：**',x)\npart=part[:x]+'''> **主画面：**保留左右两列资料桌。左侧折角委托书完整显示目标、限制和交付要求。右侧三个固定工位：左上「查找」放候选网页叠页与 `web_sear

…（中间省略 6891 字）…

un slides:build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-stations-build","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":500}));

Script completed
Wall time 1.2 seconds
Output:

{"chunk_id":"66bc1a","wall_time_seconds":1.00049425,"session_id":99124,"original_token_count":0,"output":""}

19:42:26运行 python3 - <<'PY'

text(await tools.exec_command({cmd:"python3 - <<'PY'\nfrom pathlib import Path\np=Path('slides/02.md');s=p.read_text();s=s.replace('M148 356 C50 356 70 279 70 230','M148 356 C50 356 70 301 70 266');p.write_text(s)\nPY","max_output_tokens":500}));

Script completed
Wall time 1.1 seconds
Output:

{"chunk_id":"0c5ece","wall_time_seconds":0.164720333,"exit_code":0,"original_token_count":0,"output":""}

19:42:37找到当前幻灯片

{
  "code": "await cua.getState();",
  "title": "找到当前幻灯片"
}

Wall time: 1.7355 seconds
Output:
{"apps":[{"displayName":"Google Chrome","id":"com.google.Chrome","isRunning":true,"lastUsedDate":810259200,"useCount":20970},{"displayName":"Obsidian","id":"md.obsidian","isRunning":true,"lastUsedDate":810259200,"useCount":7512},{"displayName":"ChatGPT","id":"com.openai.codex","isRunning":true,"lastUsedDate":810259200,"useCount":3643},{"displayName":"Boite","id":"dev.boite.BoiteApp","isRunning":true,"lastUsedDate

…（中间省略 4123 字）…

er-use:2223a9e7-d0f7-4b5b-a5ec-d27205ea900d","title":"从「回答」到「执行」 - Slidev","url":"http://localhost:3032/1?clicks=2"}]}]}

19:42:46打开三工位预览

{
  "code": "var stationsPpt=await cua.getTab('3',{browser:'1'});",
  "title": "打开三工位预览"
}

Wall time: 0.8681 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/1?clicks=2".
0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/1?clicks=2
	1 container app
		2 container slide-container
			3 container slide-content
				4 container
					5 heading 1.1 AI 在做，为什么你还走不开？, Value: 1
						6 text 1.1 AI 在做，为什么你还走不开？
					7 text 完整需求：
					8 text 月底，用文件夹中 
					9 text 12 家门店的 Excel 销售表
					10 text ， 算出
					11

…（中间省略 841 字）…

re Options
				34 text 1  / 4

The focused UI element is 0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/1?clicks=2

19:42:55显示最终环路

{
  "code": "await stationsPpt.goto('http://localhost:3032/3?clicks=9');",
  "title": "显示最终环路"
}

Wall time: 0.5807 seconds
Output:

19:43:07运行 git diff --check -- slides/02.md 'course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'

text(await tools.write_stdin({session_id:99124,chars:"",yield_time_ms:1000,max_output_tokens:500}));
text(await tools.exec_command({cmd:"git diff --check -- slides/02.md 'course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'","max_output_tokens":500}));

Script completed
Wall time 0.1 seconds
Output:

{"chunk_id":"575b78","wall_time_seconds":0.000005542,"exit_code":0,"original_token_count":3559,"output":"Warning: truncated output (original token count: 3559)\nTotal output lines: 117\n\n$ slidev build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-stations-build\n\n\n  ●■▲\n  Slidev  v51.8.2 \n\n  theme       @slidev/theme-seriph\n  css engine  unocss\n  entry       ~/code/ai-literacy-series/slides/02.md\

…（中间省略 1786 字）…

t in 15.47s\n"}
{"chunk_id":"e4d28a","wall_time_seconds":0.000005333,"exit_code":0,"original_token_count":0,"output":""}

19:43:13检查路线是否清晰

{
  "code": "await stationsPpt.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "检查路线是否清晰"
}

Wall time: 0.4496 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=9".
1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=9
	2 container app
		3 container slide-container
			4 container slide-content
				5 container
					6 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1
						7 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了
					8 container
						9 text 研究委托 · 完整需求
						10 container
							11 

…（中间省略 1424 字）…

tions
				48 text 3  / 4

The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=9
[图片]

19:43
现在只剩“查找 → 阅读 → 核对 → 再查找”这一条路线，没有交叉线。费用说明留在阅读区，报告独立放在右下角；我再检查逐步出现和回退时是否稳定。

干了 2 分钟，10 步

运行 3 条命令，运行 1 段代码，其他操作 6 次

19:43:34核对第一轮结束画面

{
  "code": "await stationsPpt.goto('http://localhost:3032/3?clicks=4');",
  "title": "核对第一轮结束画面"
}

Wall time: 0.7769 seconds
Output:

19:43:40检查首次核对的焦点

{
  "code": "await stationsPpt.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "检查首次核对的焦点"
}

Wall time: 0.2836 seconds
Output:
Browser tab: 3, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=2".
The following is a diff from the previous accessibility tree with ~ and + representing changed and added elements, respectively. Removed elements are summarized by ID range.
~1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=2
The focused UI element is 1 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=2
[图片]

19:43:50独立检查演示步骤

{
  "code": "var checkStations=await cua.createBrowserTab('iab','http://localhost:3032/3?clicks=0',{visible:false});",
  "title": "独立检查演示步骤"
}

Wall time: 2.7113 seconds
Output:
Browser tab: 5, Title: "ä»Žã€Œå›žç”ã€åˆ°ã€Œæ‰§è¡Œã€ - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=0".
0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=0

19:43:58核对初始状态

{
  "code": "await checkStations.getAXStateAndScreenshot();",
  "title": "核对初始状态"
}

Wall time: 0.3336 seconds
Output:
Browser tab: 5, Title: "从「回答」到「执行」 - Slidev", URL: "http://localhost:3032/3?clicks=0".
0 AXWebArea 从「回答」到「执行」 - Slidev, URL: localhost:3032/3?clicks=0
	1 container app
		2 container slide-container
			3 container slide-content
				4 container
					5 heading 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了, Value: 1
						6 text 2.1 Deep Research，已经是一个 Agent 了
					7 container
						8 text 研究委托 · 完整需求
						9 container
							10 t

…（中间省略 1333 字）…

ings
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				47 text 3  / 4

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19:44:10逐步检查全部点击画面

{
  "code": "for (var step=1;step<=9;step++){await checkStations.pressKey('Right');await checkStations.getAXState({emit:false});nodeRepl.write(await checkStations.playwright.evaluate(()=>({url:location.href,hidden:document.querySelectorAll('.slidev-vclick-hidden').length})));await checkStations.getScreenshot();}",
  "title": "逐步检查全部点击画面"
}

Wall time: 4.0671 seconds
Output:
{ hidden: 18, url: 'http://localhost:3032/3?clicks=1' }{ hidden: 17, url: 'http://localhost:3032/3?clicks=2' }{ hidden: 15, url: 'http://localhost:3032/3?clicks=3' }{ hidden: 13, url: 'http://localhost:3032/3?clicks=4' }{ hidden: 11, url: 'http://localhost:3032/3?clicks=5' }{ hidden: 10, url: 'http://localhost:3032/3?clicks=6' }{ hidden: 9, url: 'http://localhost:3032/3?clicks=7' }{ hidden: 8, url: 'http://localhost:3032/3?clicks=8' }{ hidden: 7, url: 'http://localhost:3032/3?clicks=9' }
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19:44:25运行 rg -l 'M148 356 C50 356 70 301 70 266' /tmp/ai-literacy-21-stations-build/assets; cmp 'course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.m…

text(await tools.exec_command({cmd:"rg -l 'M148 356 C50 356 70 301 70 266' /tmp/ai-literacy-21-stations-build/assets; cmp 'course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md' '~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/Note/Areas/大模型(LLM)/AI 通识课程/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'","max_output_tokens":500}));

Script completed
Wall time 0.1 seconds
Output:

{"chunk_id":"a1b1cd","wall_time_seconds":0.000015416,"exit_code":0,"original_token_count":0,"output":""}

19:44:36运行 pnpm run slides:build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-stations-final

text(await tools.exec_command({cmd:"pnpm run slides:build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-stations-final","yield_time_ms":1000,"max_output_tokens":500}));

Script completed
Wall time 1.2 seconds
Output:

{"chunk_id":"a0de0f","wall_time_seconds":1.000943709,"session_id":19091,"original_token_count":18,"output":"$ slidev build slides/02.md --out /tmp/ai-literacy-21-stations-final\n"}

19:44:44检查回退顺序

{
  "code": "for(var back=8;back>=0;back--){await checkStations.pressKey('Left');await checkStations.getAXState({emit:false});nodeRepl.write(await checkStations.playwright.evaluate(()=>({url:location.href,hidden:document.querySelectorAll('.slidev-vclick-hidden').length})));}",
  "title": "检查回退顺序"
}

Wall time: 2.8050 seconds
Output:
{ hidden: 8, url: 'http://localhost:3032/3?clicks=8' }{ hidden: 9, url: 'http://localhost:3032/3?clicks=7' }{ hidden: 10, url: 'http://localhost:3032/3?clicks=6' }{ hidden: 11, url: 'http://localhost:3032/3?clicks=5' }{ hidden: 13, url: 'http://localhost:3032/3?clicks=4' }{ hidden: 15, url: 'http://localhost:3032/3?clicks=3' }{ hidden: 17, url: 'http://localhost:3032/3?clicks=2' }{ hidden: 18, url: 'http://localhost:3032/3?clicks=1' }{ hidden: 19, url: 'http://localhost:3032/3' }

19:44:55运行代码

text(await tools.write_stdin({session_id:19091,chars:"",yield_time_ms:1000,max_output_tokens:500}));

Script completed
Wall time 5.0 seconds
Output:

{"chunk_id":"08ed48","wall_time_seconds":5.0014295,"session_id":19091,"original_token_count":132,"output":"\n\n  ●■▲\n  Slidev  v51.8.2 \n\n  theme       @slidev/theme-seriph\n  css engine  unocss\n  entry       ~/code/ai-literacy-series/slides/02.md\nvite v6.4.3 building for production...\n\n(!) outDir /tmp/ai-literacy-21-stations-final is not inside project root and will not be emptied.\nUse --emp

…（中间省略 108 字）…

age-file was not provided.\n(Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)\ntransforming...\n"}

19:45:08运行 git diff --check -- slides/02.md 'course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'

text(await tools.exec_command({cmd:"git diff --check -- slides/02.md 'course/课程内容/02 - 从「回答」到「执行」.md'","max_output_tokens":300}));
text(await tools.write_stdin({session_id:19091,chars:"",yield_time_ms:1000,max_output_tokens:500}));

Script completed
Wall time 2.0 seconds
Output:

{"chunk_id":"768c54","wall_time_seconds":0.000006375,"exit_code":0,"original_token_count":0,"output":""}
{"chunk_id":"313aa7","wall_time_seconds":1.832877167,"exit_code":0,"original_token_count":3410,"output":"Warning: truncated output (original token count: 3410)\nTotal output lines: 100\n\n✓ 415 modules transformed.\nrendering chunks...\ncomputing gzip size...\n../../../../../tmp/ai-literacy-21-st

…（中间省略 1793 字）…

ts/modules/vue-FxgGn04Y.js                                             258.67 kB │ gzip: 96.71 kB\n✓ built in 20.79s\n"}

三个工位版已完成。

只保留一条无交叉的环路，第二轮沿原路点亮，费用资料逐步加入。完整需求、英文工具名和报告都保留。

全部 Click、回退和构建检查通过。
我觉得可以了
好，2.1 这一版确认完成，保留“三个工位、同一条环路、资料逐步累积”的设计，先固定下来。

Codex（gpt-6-astra），9 月 5 日 18:31–19:46。已去掉系统提示词；路径、账号等信息已脱敏；工具的长输出已截断。