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你不需要会编程，但需要在每一步看清 Agent 将读取什么、修改什么、把数据发给谁。价格、套餐、模型名、安装方式和地区资格核验于 2026-08-17，操作时请再次打开文末官方链接。

按目标跳转：准备环境、无需 API、申请与管理 API、国产模型 API、自定义模型与中转、第一次日常工作、工程数据进阶、Goal、Subagent、Skill 与 MCP。

五句话回顾概念：模型负责理解与生成；API 是程序化入口；Agent 围绕 Goal 使用获准工具；Skill 是可复用操作规程；MCP 连接外部工具或数据。订阅通常不是通用 API 余额。能返回文字也不代表工具、缓存、MCP、模型身份和计费完全兼容。不了解这些也没关系，下面会边做边解释；需要全景图时回看上一篇。

准备环境

1. 选择路线与阅读路径

只选一条开始：

OpenCode 是本文的多模型开源 Agent 首选。它满足已核实门槛：MIT 许可、Windows/macOS 安装、近期仍维护、安装本身无需订阅或信用卡、文档说明本地凭据路径，并有 Kimi/Moonshot、DeepSeek、GLM/智谱与自定义端点的官方证据。远程模型仍可能需要账号、套餐或余额。

2. 公司数据、密钥和权限红线

开始前接受六条规则：

1. 第一次只使用本文的虚构材料；
2. 真实公司文档、客户、芯片、网表、版图和未公开仿真数据默认不上传；
3. Agent 只进入练习文件夹，先只读，写入新文件，不覆盖输入；
4. API Key 不写进文章、Git、截图、聊天记录或共享文档；
5. 不关闭安全软件、不跳过权限确认、不启用无限额自动执行；
6. 结果必须回到来源人工复核。

第三方网关会增加一个能处理请求的数据方。即使公司允许某个模型，也不等于允许任意客户端、个人账号或中转。

3. macOS 与 Windows 终端

macOS 打开“终端”。Windows 打开 PowerShell 或 Windows Terminal。命令输入后按回车；看见版本号通常表示成功，看见“找不到命令”则先关闭并重新打开终端，再查安装。

先输入：

node --version
npm --version

如果输出类似版本号，Node.js 与 npm 已可用。不要因为一条命令失败就连续粘贴来历不明的修复脚本。

4. 只安装路线真正需要的软件

安装三种 Agent

5. 分别安装 OpenCode、Codex 与 Claude Code

第一次只装一个。下面命令、系统要求和产品资格都可能变化，请先打开相邻官方链接。

OpenCode：多模型主路线

macOS 或已安装 Node.js 的 Windows PowerShell：

npm install -g opencode-ai
opencode

Windows 官方推荐 WSL，也提供其他原生包管理方式；macOS 还可用 Homebrew，详见官方安装页。

• 目的：安装并启动 OpenCode；
• 成功标志：终端出现 OpenCode 界面，可选择模型或连接 Provider；
• 首要失败检查：重开终端，再运行 node --version 和 npm --version；
• 撤销：npm uninstall -g opencode-ai，其他安装方式按官方页卸载。

通过 /connect 添加的凭据，OpenCode 文档说明保存在 ~/.local/share/opencode/auth.json。不要提交或公开该文件；官方这一段没有承诺系统钥匙串级加密。

Codex：OpenAI 路线

按 Codex CLI 官方页核对当日安装方式。Node.js 路径：

npm install -g @openai/codex
codex

• 成功标志：进入会话并看到当前目录；
• 首要失败检查：认证说明、账号工作区、地区与产品资格；
• 撤销：npm uninstall -g @openai/codex，再检查本机认证存储。

Codex 可按配置使用系统 keyring 或 ~/.codex/auth.json。ChatGPT 登录使用符合条件的订阅权益；API Key 走标准 API 用量计费。

Claude Code：Anthropic 路线

当前官方原生安装命令包括：

macOS：

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

Windows PowerShell：

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

然后运行 claude。系统要求、WinGet 等替代方式和卸载步骤见官方安装页。

• 成功标志：进入 Claude Code 会话并完成可用认证；
• 首要失败检查：系统版本、公司脚本执行政策和认证说明；
• 撤销：按官方卸载章节操作，再检查凭据。macOS 使用 Keychain；Linux/Windows 的凭据位置见认证页。

免费 Claude.ai 账户本身不含 Claude Code，需要官方列明的订阅、Console/API 或支持云路径。

无需 API

6. 用官方账号、订阅或本地路径起步

“无需 API”表示你不自己创建 API Key，不代表一定免费。

• 有符合条件的 ChatGPT 订阅：Codex 选择 ChatGPT 登录；
• 有符合条件的 Claude 订阅：按 Claude Code 认证流程登录；
• OpenCode 可连接 Provider 套餐或可用本地模型，但账号、硬件、隐私和功能要逐项核对。

优点是少管理一把 Key；限制是可用模型、额度和功能由产品规则决定。OpenCode 可以无付费安装，但没有订阅、API 额度或本地模型时，不能凭空获得模型回复。此时停在安装验证即可。

申请与管理 API

7. API 注册、付款、Key、预算、账单与撤销的共通流程

1. 查看官方支持地区和公司政策；
2. 从官方文档进入官方控制台，不点击搜索广告里的仿冒入口；
3. 阅读价格、充值/后付费、退款和余额有效期；
4. 只添加完成小测试所需的有限金额；不确定时先不付费；
5. 创建练习专用 Key，不复用生产 Key；
6. 放进官方凭据存储或会话环境变量；
7. 设置可用的项目预算、速率/消费限制和提醒；提醒不一定是硬上限；
8. 发一个不含敏感信息的小请求，立即查 Usage/账单；
9. 结束后撤销 Key、删除本地凭据并确认最终账单。

8. OpenAI 与 Anthropic 官方 API

OpenAI

• **申请：**从 API quickstart进入 API Keys；
• **付款：**在 Billing查看当前方式，在价格页核对模型；ChatGPT 订阅通常不等于 API 余额；
• **Key：**创建专用 Key，只复制到受控凭据存储或会话变量；
• **限额/账单：**在 Usage与 Limits 查看用量、费用和层级；
• **撤销：**在 Key 页删除，官方说明见删除 API Key；取消 pay-as-you-go 后，当期已发生费用仍可能进入最终账单，见停止 API 付费服务。

Anthropic

• **申请：**从 Claude API overview进入 Console；
• **付款：**API 与 Claude 订阅分开，在价格页和 Console 核对当前规则；
• **Key：**在 Workspace 创建专用 Key，不硬编码到项目；
• **限额/账单：**查看 rate/spend limits和 usage/cost；
• **撤销：**删除 Key；归档整个 Workspace 会让其中 Key 立即失效，操作前确认受影响程序。

中国大陆与香港

截至 2026-08-17，OpenAI 支持地区与 Anthropic 支持地区均未列出中国大陆和香港。本文没有跨运营商做实时网络测试，不把“网页能开”“需要 VPN”或“有境外卡”当作官方地区资格，也不提供规避步骤。网络路径、官方地区、注册、付款和公司许可是不同判断。

国产模型 API

9. Kimi、DeepSeek、GLM 与 OpenCode

在 OpenCode 输入 /connect，从当日列表选择 Moonshot AI、DeepSeek 或 Z.AI/智谱，再粘贴对应官方 Key；用 /models 选择当前模型。如果 Provider 不在列表，先升级 OpenCode，不照搬旧模型名。

Kimi / Moonshot

• **申请/Key：**从 Kimi API 总览进入开放平台；
• **付款：**个人/企业认证、微信/支付宝或对公路径见账号与支付；
• **价格/限额：**看价格与限制；项目可设每日预算和余额提醒，是否硬停止按当日控制台核对；
• **撤销：**在 API Keys 管理页撤销不用的 Key；
• **OpenCode：**按 Kimi OpenCode 指南选择 Moonshot AI (China)。Kimi 会员、Kimi Code 与开放平台 API 不是同一结算路径。

DeepSeek

• **申请/Key：**从 DeepSeek API 文档进入平台；
• **付款：**个人微信/支付宝、企业转账等说明见常见问题；
• **价格/账单：**看价格页，按 Key 查用量，也可参考余额查询；
• **撤销：**在 Key 管理页撤销并清除本机配置；
• **OpenCode：**按 DeepSeek OpenCode 指南使用建议版本。

GLM / 智谱

• **申请/Key：**从 BigModel 平台进入，按适用要求注册/实名并创建 Key；
• **付款：**个人当前可用支付宝/微信，条款和退款边界见充值协议；
• **价格/限额：**通常按 token 与当前模型单价扣费；认证、欠费、并发、套餐和模型错误要按错误码区分；
• **撤销：**在 Key 管理页撤销并删除本地配置；
• **OpenCode：**按智谱 OpenCode 指南选择对应 Provider。通用 API 与 Coding 套餐端点和额度不能混配。

大陆与香港分别看

10. 安全保存 API Key

优先顺序：产品的系统钥匙串/凭据管理 → Agent 官方凭据文件 → 当前终端的会话环境变量。不要把 Key 写进 project-background.md、opencode.json 明文、PPT 或截图。

macOS 会话变量：

read -s API_KEY
export API_KEY

运行 read -s API_KEY 后粘贴 <API_KEY> 并按回车；终端不会回显输入。

Windows PowerShell：

Set-Item -Path Env:API_KEY -Value (Read-Host "粘贴临时 API Key")

关闭终端会清除这种会话变量，适合第一次测试。若 Key 泄露，先在服务端撤销，再清理本机和 Git 历史；只删除聊天消息不够。

自定义模型与中转

下面只使用 <中转服务地址>、<API_KEY>、<模型名称>。这些配置形态不能证明任何服务的官方兼容、安全、隐私、稳定性或模型真实性。

11. Codex：官方 OpenAI API与 Responses 条件

Codex 使用 OpenAI 官方路径时，按认证说明选择 ChatGPT 登录或 OpenAI API Key。自定义 Provider 的通用 ~/.codex/config.toml 形态：

model = "<模型名称>"
model_provider = "custom"

[model_providers.custom]
name = "custom"
base_url = "<中转服务地址>"
env_key = "API_KEY"
wire_api = "responses"

根据 Codex 高级配置和配置参考，核验日的 wire_api 支持值为 responses。只宣称兼容 /v1/chat/completions 不足以证明 Codex 可用；还要确认 Responses、流式事件、工具调用和错误语义。

12. Claude Code：官方 API、Base URL 与 LLM Gateway

官方 Anthropic API 路径按 Claude Code 认证配置。网关会话变量形态：

macOS：

export ANTHROPIC_BASE_URL="<中转服务地址>"
read -s ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
export ANTHROPIC_MODEL="<模型名称>"

运行 read -s ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 后粘贴 <API_KEY> 并按回车；终端不会回显输入。

Windows PowerShell：

$env:ANTHROPIC_BASE_URL="<中转服务地址>"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = Read-Host "粘贴临时 API Key"
$env:ANTHROPIC_MODEL="<模型名称>"

Windows 的 Read-Host 输入可能可见，只在没有旁观者和录屏时操作；用完关闭终端并撤销测试 Key。

ANTHROPIC_BASE_URL 只改变请求去向，不自动替代订阅、凭据或账单。LLM Gateway 文档要求网关跟进 Claude Code 使用的协议能力；环境变量文档提示非第一方端点可能影响 MCP tool search。Anthropic 不审计或背书第三方网关，并明确不支持用网关把 Claude Code 路由到非 Claude 模型。

DeepSeek 等厂商可能提供自己的 Anthropic 格式转换；这只能证明厂商侧条件性路径，不是 Anthropic 的非 Claude 模型保证。

13. 匿名第三方中转：注册、充值、Key、通用配置与风险

在注册前先核实主体、条款、隐私、日志、上游模型声明和支持渠道。充值前确认币种、余额有效期、退款、失败请求计费和是否自动扣费；不要预存大额。创建只用于测试的 Key，不复用官方生产 Key。

OpenCode 的 Chat Completions 类自定义形态：

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "custom": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "自定义兼容端点",
      "options": {
        "baseURL": "<中转服务地址>",
        "apiKey": "{env:API_KEY}"
      },
      "models": {
        "<模型名称>": { "name": "<模型名称>" }
      }
    }
  }
}

若端点实现 Responses，应按 OpenCode Provider 文档使用相应 @ai-sdk/openai 路径，不能只改 URL 猜测。

最小验证必须逐项看：模型能否明确选择、文件工具是否真的执行、工具结果能否回传、缓存/MCP/Skill 是否工作、用量落在哪个账户、模型身份如何证明。只要一项没测，就只能写“未确认”。结束后删配置、关终端、撤销 Key，并查未结账单。

第一次日常工作

14. 建立完全虚构的工作文件夹

下载并放进 ai-agent-work-practice 文件夹：

• meeting-notes.txt
• project-background.md
• status-updates.txt
• simulation-results.csv
• simulation.log

五个文件完全虚构。保留未修改备份。进入目录：

macOS：

cd ~/Downloads/ai-agent-work-practice

Windows PowerShell：

cd "$HOME\Downloads\ai-agent-work-practice"

路径不同就从 Finder/资源管理器复制实际路径，不要盲猜。然后启动选定 Agent，例如 opencode。

15. 只读盘点材料并生成大纲

只读取 meeting-notes.txt、project-background.md 和 status-updates.txt。
不要联网，不要修改文件。
列出项目名称、汇报周期、全部数字、风险、目标日期和来源文件。
发现冲突先报告，不自行决定；最后提出 weekly-report.md 大纲。

成功标志：找到 18 份材料、16 份已分类、95 分钟基线、28 分钟试点、5/6 项交付物和三个目标日期。若不一致，先停下核对输入。

16. 写初稿，分开事实、推断和未确认项

综合三份盘点结果生成 weekly-report-draft.md；project-background.md 只提供已确认的目标、范围和角色。
结构：概览、关键指标、本周进展、异常候选、风险与下一步、来源。
每个结论标记为“来源事实”“推断”或“未确认”；不要新增数字。
不同输入有冲突时保留冲突，不自行选边。
异常候选必须写明“不是故障结论”。

检查有没有输入里不存在的人名、公司、产品或数字。推断可以保留，但必须有标签；未确认项不能被改写成确定结论。

17. 根据反馈修改并生成工作报告

给出定点反馈，例如“把 95→28 分钟的计算式写清楚”“把两份缺少责任角色的材料移到风险”“来源只引用文件名”。然后要求：

根据以上反馈生成 weekly-report.md，不覆盖输入和初稿。
写完重新读取成品，与三份原始输入逐项核对数字、日期和候选。
报告所有差异；没有差异也明确说明核对范围。

人工确认对账无误后，把 weekly-report.md 定为后续 PPTX 与 HTML 的唯一事实源；原始输入继续只读。

18. 从同一事实源生成并检查 PPTX

只从已核实的 weekly-report.md 生成可编辑 briefing.pptx，适合 5 分钟汇报。
不得自行补写数字。生成后逐页渲染，检查文字溢出、遮挡、字号、事实和演讲顺序。

人工确认文字、形状和图表能选中编辑；逐页播放；把关键数字搜索一遍。本文同源参考：example-briefing.pptx。

19. 从同一事实源生成并检查自包含 HTML

只从已核实的 weekly-report.md 生成单文件 report.html。
适合手机阅读，不加载外部 CDN、字体、图片、脚本或追踪，不发网络请求。
显示来源、指标、异常候选、风险和目标日期，不得新增事实。

断网后打开；窗口缩到 390 像素宽，确认没有横向滚动；再检查打印预览。外部托管、邮件附件拦截和公司分享政策要另行评估。本文同源参考：example-report.html。

参考 PPTX、HTML 和事实源都应出现：18/16 份材料、95→28 分钟、5/6 项交付物、30 行工程数据、29 个唯一 run_id、3 个工程阈值候选和 4 个统计型候选。

20. 批量归类、比较版本、提取待办和查遗漏

批量操作先计划后执行：

扫描当前文件夹，不进入子文件夹，不联网。
生成 proposed-actions.md，列出原名、拟议新名、理由、冲突和撤销方式。
不要改名、移动或删除。

人工批准具体项目后，才让 Agent 在副本目录执行。比较报告版本时要求分成新增、删除、数字变化和未解决反馈；提取待办时保留来源文件和原句位置。Word、Excel、PPT、PDF 还要打开或渲染成品，不能只看命令退出码。

工程数据进阶

21. 读取 CSV/日志，先查质量和单位

本文的 simulation-results.csv 与 simulation.log是 30 行完全虚构记录，其中有 29 个唯一 run_id。

只读 simulation-results.csv、simulation.log 和 project-background.md。
检查列名、类型、单位、缺失、重复、记录数、布尔值和明显越界值。
列出数据质量问题和来源；不要修改输入，不要判断故障。

每列只应有一种数据类型；单位来自列名。找不到单位时应写“未确认”，不能猜。

22. 用阈值、IQR/Z-score、趋势和日志关联生成候选

先应用明确工程阈值，再把统计方法当辅助信号：

按 latency_ns <= 8.0、power_mw <= 50.0、error_count = 0 生成工程阈值候选。
再按 corner 分组，说明样本量限制后，分别尝试 IQR 或 Z-score 识别统计候选；
检查温度/电压变化下的趋势，并与 simulation.log 的 WARN 记录关联。
所有结果只写“异常候选”，保留方法、单位、CSV 行和日志证据。

正确的工程阈值候选是：

排除精确重复行和工程阈值候选后，本例的 IQR 没有给出额外候选；按 corner 分组、使用总体标准差的一侧 Z-score，并以 z > 1.5 作宽松筛查时，共有 4 个唯一统计型候选：SIM-016（FF 组延迟 z≈1.573、功耗 z≈1.551）、SIM-021（TT 组功耗 z≈1.749）、SIM-026（TT 组延迟 z≈1.653）与 SIM-028（SS 组功耗 z≈1.745）。30 行数据且分组后样本更少，IQR/Z-score 的稳定性有限；它们不能推翻工程阈值，也不能把相关性写成根因。

23. 生成带单位、阈值、来源的图表与报告

要求图表的横轴/纵轴写单位，阈值线可见，候选有文字标签，颜色之外还有形状或标签，报告列出来源文件和筛选规则。图表帮助定位记录，不替代工程判断。

不要默认使用柱状图。先问“我要比较距离、过程、密度、优先级、分组还是流向”，再选图。下面八份提示词可以直接复制；如果当前数据不满足图形条件，Agent 必须说明原因并停止，不能补造数字。

Dumbbell Plot：比较实测值与阈值

适合看“差多少”，也是本文 PPTX 的工程图表形式。

只读 simulation-results.csv 和 simulation.log，保留原始文件。
分别为 latency_ns 与 power_mw 生成 Dumbbell Plot：每行一个 run_id，一端是实测值，另一端是工程阈值（8.0 ns / 50.0 mW），中间连线。
只显示工程阈值候选、统计型候选和必要的参考记录；说明筛选范围与样本数。
缺失值留空并用文字标记，精确重复只保留一条用于作图但报告重复事实。
写清单位、来源和候选原因；用点形、文字和数值区分，不只用颜色。
适配 390 像素宽：标签过密时改为分面或可横向滚动，不缩成不可读小字。
若两端不是同一指标/单位、没有可核实阈值或记录太多无法标注，停止并说明不适合；标题下写“候选，不等于故障”。输出后逐项与 CSV 核对。

Waterfall Chart：解释可相加的变化贡献

只在各步骤确实能相加到总变化时使用，例如整理时间从 95 分钟到 28 分钟的已核实分项。

先检查输入是否有同一单位、可相加且能对账到起点和终点的分项。
若没有分项，只报告“当前材料不足以制作 Waterfall Chart”，不要拆分或估算。
若条件满足，生成从基线到结果的 Waterfall Chart：标出起点、每项增减、终点、单位、来源文件和核对式。
先排除精确重复；任一分项缺失时停止，不填 0；工程阈值不适用于本图时明确写“不适用”。
增加文字标签与正负号，不只用颜色；适配 390 像素宽阅读；注明“本图解释已核实贡献，不判定异常或故障”。
输出后验证所有分项之和等于总变化；无法对账就停止，不输出图。

Heatmap：查看记录与信号的集中位置

本文 HTML 用它显示数据质量和候选信号，不表示故障概率。

只读 simulation-results.csv、simulation.log 和已核实报告。
行为 run_id，列为：精确重复、power_mw 缺失、延迟越线、功耗越线、error_count 非零、日志 WARN/ERROR、统计筛查信号。
只对有任一信号的记录生成 Heatmap；单元格只能来自可核实的布尔值或日志级别，不生成概率或综合分数。
列名写明原始单位/阈值（8.0 ns、50.0 mW、error_count=0）；缺失与精确重复各自保留独立信号，不能填 0 或静默删行。
每格保留文字/符号，给出图例、样本范围、来源和“信号不是故障”的说明；390 像素宽允许横向分段或转为小表格，不只靠颜色。
如果不能把每格还原为布尔证据、阈值或日志级别，停止并改用明细表，不制作 Heatmap。

Pareto Scatter Plot：同时看两项指标的非支配关系

本文 HTML 用延迟与功耗的归一化值作图；它不包含错误计数或根因。

从 simulation-results.csv 的 29 个唯一 run_id 生成 Pareto Scatter Plot。
横轴为 latency_ns / 8.0，纵轴为 power_mw / 50.0，在两轴 1.0 位置画参考线；SIM-012 因功耗缺失不进入坐标，但要在图下注明。
标注工程阈值候选和统计型候选，用形状与文字区分；显示两个指标“越高越需复核”的 Pareto 前沿。
明确：前沿只表示这两个指标的非支配关系，不包含 error_count、日志级别、故障概率或根因。
列出来源、去重规则、缺失处理和样本数，标题下注明“候选，不等于故障”；适配 390 像素宽并用形状/文字而非只用颜色。
如果两轴单位/阈值无法归一化、方向含义不一致或有效记录不足，停止并说明不适合；输出后复算每个标注点坐标。

Lollipop Chart：强调少量排序后的值

从已核实数据中选择不超过 10 条需要人工复核的记录，说明筛选条件和未展示数量。
按同一指标排序生成 Lollipop Chart，轴写单位并画工程阈值；圆点旁显示 run_id 与数值，线只帮助定位。
缺失和重复按原规则处理，不把排名写成故障严重度。
使用文字/形状冗余编码，适配 390 像素宽，并列出来源和“候选，不等于故障”。
如果记录不是同一指标/单位、阈值未核实或超过 10 条仍无法清楚标注，停止并改用表格或 Small Multiples。

Small Multiples：按 corner 比较相同尺度

按 corner 把 latency_ns 或 power_mw 拆成 Small Multiples；所有小图必须使用相同坐标范围、单位和阈值。
先精确去重；缺失值留空并在对应分面注明，不填 0。每个小图显示样本数，标注工程阈值候选和统计型候选；不要用不同尺度夸大差异。
说明当前分组样本很少，图形只用于发现复核线索，不能证明温度、电压或 corner 是根因。
列出来源，使用相同点形/文字标签而非只靠颜色，并让 390 像素宽页面纵向排列分面；写“候选，不等于故障”。
若分组互斥性、统一单位/阈值或统一坐标范围无法保证，停止并说明不适合；输出后核对每个 run_id 只进入一个正确分组。

Sankey Diagram：表示材料流向而不是数值比较

只使用已核实的材料状态生成 Sankey Diagram：18 份输入 → 16 份已分类 + 2 份缺少责任角色；6 项计划交付物 → 5 项完成 + 1 项待复核。
两条不同口径的流不得在同一总量上相加；必要时拆成两个并列 Sankey。
先排除精确重复；缺失状态单独进入“未确认”节点，不填 0；工程阈值不适用于材料流时写“不适用”。
节点和连线写明数量、单位与来源，颜色之外保留文字；适配 390 像素宽，必要时改为两张纵向小图；注明“本图表示流向，不判定异常或故障”。
若任一流入不等于流出、节点不是同一守恒口径或路径交叉到无法手机阅读，停止并报告对账差异。

Bullet Chart：压缩展示实际值、目标和警戒线

为“已分类材料 16/18”和“已完成交付物 5/6”分别生成 Bullet Chart。
写明实际值、总量、目标、单位和来源；不要把 18 或 6 当成未经确认的行业基准。
精确重复只保留一项并报告重复事实；若展示延迟/功耗，实际值与工程阈值必须使用同一单位，缺失值不画成 0。
使用标记形状、文字和数值，不只用色带；适配 390 像素宽，注明“候选，不等于故障”，并在输出后逐项对账。
若目标/警戒线没有核实来源、实际值与阈值单位不同或无法处理缺失/重复，停止并说明不适合制作 Bullet Chart。

真实芯片工作的下一步可以是按 corner、温度、电压比较分布，关联日志上下文并给出优先复核顺序。真实网表、版图、波形和未公开数据必须留在组织批准的环境。

Goal、Subagent、Skill 与 MCP

24. 在同一任务中第一次安全使用

先定义 Goal：

目标：从三个虚构文本生成不超过 800 字的周报；数字有来源；不改输入；PPTX/HTML 只从核实文档派生；最终列出人工复核项。

需要时让一个 Subagent 只核对来源，另一个只检查版式；不要让两者修改同一文件。把反复使用的“来源核对、PPT 渲染、HTML 离线检查”写成 Skill。

MCP 只在确有外部数据需求时增加。第一次选本地、只读、范围限定的 MCP，确认它暴露哪些文件/工具；不要一开始连接公司数据库、邮箱或整块云盘。MCP 解决连接，不代表公司批准，也不证明经网关后的 MCP tool search 可用。

故障排查

25. 网络、地区、401/403/429、模型、余额、依赖和乱码

中国大陆与香港的网络可达性都可能随运营商和公司出口变化；官方地区、注册、付款与公司政策仍要独立核对。

最后检查

26. 密钥、费用、原始材料、事实与人工复核

结束前逐项打勾：

• 已在 Provider 控制台查看实际模型、用量和账单；
• 已撤销临时 Key，清除会话环境变量和不用的本机凭据；
• 已按官方流程取消不需要的 pay-as-you-go 或套餐，并知道可能还有最终账单；
• 五个输入文件未被覆盖，未向练习目录外写文件；
• 文档、PPTX、HTML 的数字、日期、风险和异常候选与事实源一致；
• HTML 断网可用、手机可读、无外部请求；PPTX 可编辑且渲染无溢出；
• 所有统计异常只写成候选；真实工作结论由有权限的人复核。

预算提醒、速率限制和硬消费上限不是一回事。最可靠的成本控制仍是专用 Key、小任务、虚构输入、立即看用量、不用就撤销。

27. 回到知识地图

你已经走完一个真正的 Agent 闭环：限定目录 → 选择认证与模型 → 只读核对 → 生成新文件 → 回到事实源验证 → 检查账单并撤销。

以后遇到新的模型、Agent 或网关，回到《从聊天机器人到 Agent：一张 AI 知识地图》，按模型、API、客户端、工具、成果和人工复核重新定位，不必重新背一遍品牌名。

官方入口与核验说明

以下页面核验于 2026-08-17；按钮、价格、模型名、系统要求和地区列表以操作时的官方页面为准：

• OpenCode：安装、Providers、GitHub Releases
• OpenAI：Codex CLI、认证、高级配置、API quickstart、价格、支持地区
• Anthropic：Claude Code 安装、环境变量、LLM Gateway、API 限额、支持地区
• Kimi：API 总览、账号与支付、限制、OpenCode 指南
• DeepSeek：API 文档、常见问题、OpenCode 指南、Claude Code 指南
• GLM/智谱：OpenAI API 兼容、OpenCode 指南、充值协议、错误码
• Google：Gemini API key、价格、可用地区