docs: 更新TRA编程培训课程材料、课件与AI技能交付包

- 新增全套考试卷、评估卷、参考答案与考试培训包模板
- 修正slidev培训课件：调整模块标题、链路图缩放，替换工单示例为通用业务对象
- 修正课堂红线表述为证据红线，将小组作业调整为个人作业要求
- 新增权限、状态流转、审计日志、看板指标四类可复用业务规则块
- 整理AI工程技能交付包，迁移旧资产至客户专属交付包并统一术语
- 新增考试输出模板与TRAE使用记录文档

TRAE 培训大纲V1.0.md

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-### 第 5 天：历史代码重构、测试覆盖与团队资产库建设
+### 第 5 天：可沉淀的 AI 工程资产：Rule、任务上下文契约、Skill、Agent 与 MCP
 
 
 
 **目标：**  
 
-掌握用 TRAE 安全治理技术债、补齐测试覆盖，并将课程中的规则、Prompt、模板、案例和流程沉淀为可维护的企业资产库。
+以当前 JeecgBoot 的公务用车模块为真实素材，识别一次状态变更中的项目事实、反例与重复判断；重点拆解如何将这些信息分别沉淀为 Rule、任务上下文契约、检查单、示例和 Skill。案例只提供证据来源，不作为可复制的通用答案。
 
 
 
 |内容|实操|产出|
 |---|---|---|
-|历史代码问题识别|分析长函数、重复判断、隐式规则、类型缺失、分支过深|代码坏味道清单|
-|重构方案生成|生成策略模式、composable 拆分、类型抽取方案|重构方案|
-|重构风险审查|检查行为一致性、影响范围、回滚方案、测试缺口|重构风险清单|
-|重构实操|对预置历史模块进行分层拆分和类型治理|重构 Diff|
-|TypeScript 类型治理|从接口响应、状态枚举、表单模型中抽取类型|TypeScript Interface|
-|测试用例生成|覆盖权限、状态流转、异常输入、边界值|单测用例清单|
-|Vitest 单测补齐|修正无效断言和脆弱测试|单测脚本与覆盖率报告|
-|团队资产库分层设计|将课程产物分为规则、Prompt、模板、案例、SOP、指标|资产库目录结构|
-|`.trae/rules.md` 生命周期|设计规则新增、评审、废弃、版本管理机制|规则维护机制|
-|Prompt 模板库建设|标准化读代码、拆需求、写代码、重构、测试、Review、CI 修复 Prompt|Prompt 模板库|
-|案例库沉淀|提取优秀案例、问题案例、幻觉案例、CI 失败案例|案例库|
-|资产评审机制|明确谁维护、多久评审、如何合入、如何淘汰|资产治理 SOP|
-|新人和项目推广机制|设计新人学习路径、项目接入流程、检查机制|TRAE 推广流程|
+|案例引子：识别资产原料|阅读取消派车的状态、入口、权限和写入顺序，区分项目事实与可迁移判断|事实与反例清单|
+|资产边界与选型|根据变化频率、误用风险、决策复杂度和证据来源，区分稳定约束、运行时事实与可沉淀资产|资产选型表|
+|Rule 设计契约|编写证据等级、适用场景、必须项、禁止项、来源与验收方式完整的 Rule|可执行 Rule 草案|
+|任务上下文契约|拆分固定约束与运行时事实，定义结构化输出、证据缺口与停止边界，并用代表性输入验证|影响分析任务契约与测试样例|
+|Skill 包拆解|理解 SKILL.md、发现配置、Prompt、检查单、模板、参考资料和脚本各自职责|Skill 包结构图|
+|Skill 组合与停止条件|用 Rule、Prompt、检查单和模板编排事实提取、方案比较、验证设计与结论输出|Skill 工作流与输出契约|
+|资产验证与演进|用完整输入、缺失证据、范围冲突和跨项目输入测试资产边界，明确可复用与必须重查的内容|资产测试矩阵与演进记录|
+|自定义 Agent 角色契约|拆解角色名称、用途说明、参数提示、模型、工具和默认指令，区分稳定配置与运行时事实|自定义 Agent 设计卡|
+|Agent 权限与停止边界|按职责配置最小工具集，明确证据不足、范围越界和验证缺失时的停止条件|Agent 权限矩阵与停止条件|
+|Agent 与 Skill 组合|明确 Agent、Skill、Rule、Prompt、检查单和运行时事实的权威位置，设计结构化交接结果|Agent-Skill 组合图与交接契约|
+|历史模块职责识别与方案比选|基于公务用车派车 Service 的现有校验、写入与事务边界，识别重构候选并比较最小方案|重构候选与方案比选表|
+|重构风险审查|围绕取消派车的输入保护、状态保护、双对象写入、权限与审计入口识别不可改变行为|重构风险清单|
+|跨端类型契约治理|核验审批结果与申请状态在 Java 常量、TypeScript 模型和表单配置中的表示差异|类型契约与核验项|
+|测试基线与定向补齐|区分当前 JUnit/Mockito 与 Jest 已证明的范围，补齐派车状态、副作用、请求载荷和类型契约测试|测试缺口矩阵与定向用例清单|
+|真实 Skill 包与资产库|拆解现有 Skill 包的目录、Prompt、模板、检查单与反例，用测试夹具验证资产边界|资产索引与验收夹具|
+|MCP 能力资产|围绕外部工具的能力说明、输入输出、权限、审计、故障降级与验证夹具编写 MCP 契约|MCP 能力契约与权限验收清单|
+|派车重构目标结构|在不改变事务边界、拒绝顺序、接口字段和状态写入语义的前提下，设计派车入口的候选职责拆分|候选职责结构图|
+|无损重构行为基线|将申请、车辆、司机的拒绝路径与派车成功后的车辆预占整理为可回归的行为基线|无损重构验收表|
+|命令与展示模型分离|基于派车 VO、实体和前端模型区分用户可提交字段与系统生成字段|命令与展示类型表|
+|类型契约核验用例|将审批结果大小写与申请状态表示差异转化为可执行的接受、拒绝和载荷检查|类型契约用例集|
+|取消派车测试矩阵|覆盖空白原因、任务不存在、非法状态、正常取消与车辆缺失等真实分支|取消派车测试矩阵|
+|测试层级与断言边界|区分 Controller 委派、Service 状态副作用与 API 契约各自应验证的内容|测试分层检查表|
 
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-### 第 6 天：企业研发效能、PR 闭环、CI 门禁与落地计划
+### 第 6 天：工程协作与质量闭环：PR、Git、CI、证据链与资产验证
 
 
 
 **目标：**  
 
-建立 AI 辅助研发效能管理方法，能够基于 PR、CI、缺陷、需求流转数据分析团队产出率、质量和吞吐，并跑通开发、Review、CI、验收、资产沉淀、管理复盘的完整闭环。
+将 AI 参与的分析、实现和资产使用放入可审查、可验证、可追溯的工程交付链路，掌握 PR 说明、Git 合并控制、CI 失败分析、变更证据链、资产版本兼容性和可演进性审查的方法。AI Code Review 方法沿用第 4 天的既有流程，不再重复讲解。
 
 
 
 |内容|实操|产出|
 |---|---|---|
-|研发效能指标体系|定义产出、质量、吞吐、周期、AI 使用、资产复用指标|指标字典|
-|产出效率分析|分析 PR 数、有效提交、需求完成数、人均交付量|产出分析模板|
-|需求吞吐分析|分析需求进入数、完成数、积压数、吞吐率|需求吞吐看板|
-|交付周期分析|分析 Lead Time、Cycle Time、Review 等待时间、CI 修复时间|周期分析模板|
-|质量指标分析|分析缺陷数、返工率、测试覆盖率、CI 失败率|质量分析模板|
-|AI 使用指标|设计 AI 采纳率、AI 修改率、Prompt 复用率、AI Review 命中率|AI 使用指标表|
-|团队资产指标|设计规则更新次数、模板复用次数、案例沉淀数、资产过期率|资产运营指标|
-|TRAE 辅助效能分析|将 PR、CI、缺陷样例数据输入 TRAE，生成分析报告|效能分析报告|
-|TRAE Code Review 方法|从安全、类型、性能、可维护性、测试缺口审查代码|AI Code Review 清单|
-|PR 模板与审查标准|编写需求说明、实现说明、测试结果、风险点、AI 使用记录|PR 模板|
-|CI 质量门禁设计|配置 lint、typecheck、unit test、coverage|CI/CD YAML|
-|TRAE 分析 CI 失败日志|将失败日志输入 TRAE，定位原因并生成修复方案|CI 失败修复记录|
-|标准 PR 闭环演练|完成代码整理、Review、测试、CI 修复和验收|可运行 PR|
-|Prompt 模板资产库沉淀|汇总读代码、拆需求、写代码、重构、测试、Review Prompt|Prompt 模板资产库|
-|ROI 测算方法|计算 AI 采纳率、PR 周期缩短、缺陷率变化、节省人日|ROI 测算报告|
+|AI 改动的工程闭环|建立从影响分析、变更实现到 PR、CI 和技术结论的交付链路|工程质量检查视图|
+|标准 PR 说明与 AI 使用记录|基于 diff、需求、测试结果和风险点生成可审查的 PR 描述|PR 模板与样例|
+|AI 变更 Git 协作|明确分支范围、提交粒度、冲突处理、合并前置条件和回退方式|Git 协作检查单|
+|CI 失败日志分析|结合日志、构建配置、相关 diff 和项目规则，区分源码、依赖与环境问题|CI 失败分析记录|
+|CI 质量门禁|理解 lint、typecheck、unit test、coverage 与人工检查各自覆盖的风险|CI 质量门禁清单|
+|共享资产的版本与兼容性|识别会改变 Agent 行为的资产 diff，说明版本边界、不兼容点、迁移与回退条件|资产兼容性说明|
+|变更证据链与可追溯说明|将需求、diff、测试、CI、日志和人工观察连接到可复核的技术结论|技术说明与证据地图|
+|AI 改动的可演进性审查|审查修改入口、规则权威位置、依赖隔离和回归定位能力，降低后续变化成本|可演进性审查清单|
+|资产变更的工程验证|审查 Rule、任务上下文契约、Skill、Agent 与 MCP 契约的行为变化、引用完整性、兼容性和测试夹具|资产变更审查清单|
 
 ### AI Native 技能清单
 
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 |重构阶段|无损重构|重构 Diff、风险清单|
 |Review 阶段|AI Code Review|Review 问题清单|
 |CI 阶段|CI 失败分析|CI 失败原因与修复方案|
-|管理阶段|研发效能分析|效能分析报告|
-|管理阶段|ROI 测算|ROI 测算报告|
+|工程协作阶段|PR 与变更说明|可审查的变更记录|
+|工程协作阶段|CI 失败分析|失败原因与验证方案|
 
 
 
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 - \[ \] 可运行的工单/效能看板业务代码
 
-- \[ \] 核心历史模块的重构 Diff 记录
+- \[ \] 项目知识库 README 与新人上手导览
 
-- \[ \] 高质量 TypeScript 接口定义文件
+- \[ \] AI 任务委派模板
 
-- \[ \] 达到标准覆盖率的单元测试脚本与报告
+- \[ \] 核心历史模块的坏味道清单、重构风险清单与最小重构方案
 
-- \[ \] 跑通的 CI/CD 质量门禁 YAML 配置
+- \[ \] 测试安全网清单、单元测试脚本与覆盖率记录
 
-- \[ \] 团队级 AI Code Review 标准清单
+- \[ \] Rule / Prompt / Command / Skill 设计卡与候选资产清单
 
-- \[ \] 精选沉淀的 Prompt 模板资产库
+- \[ \] 标准 PR 模板与 AI 使用记录表
 
-- \[ \] ROI 效能提升测算报告及落地计划
+- \[ \] 团队级 AI Code Review 标准清单与 Review 修复闭环记录
+
+- \[ \] CI 失败分析记录与 CI/CD 质量门禁方案
+
+- \[ \] 团队资产库目录、入库标准、版本维护与淘汰机制
+
+- \[ \] 交付证据包与复用边界说明
 
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 8. **工程闭环力：** 能够将 AI Review 融入个人提交习惯，并掌握借助 CI 日志让 AI 自动修复代码的流水线能力。
 
-9. **管理量化力：** 技术负责人能建立明确的 TRAE 落地方案，掌握代码产出比、交付周期等 ROI 测算方式。
+9. **工程协作力：** 学员能够把 AI 参与的变更说明、验证证据和可复用资产纳入可审查、可追溯的研发交付链路。
 
 ## 咨询费用
 
 6  \* 12000  = 720000 元
 
 付款方式：合同签订后付款50%，培训过半后付款30%，培训结束付款20%。
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