30 天 Agent Builder Demo 路线：做一个能展示、能答辩、能迭代的项目
这是一条面向个人作品集的 30 天路线。目标不是堆很多 demo，而是做一个能讲清楚架构、工具、评测、安全和产品价值的 Agent 项目。
推荐项目题目：
Repo Context Coding Agent：一个能读取仓库上下文、生成任务计划、调用 MCP 工具、运行测试、输出 PR 说明和审查报告的 Coding Agent Workbench。
如果你更想做 RAG 或多模态，也可以替换业务场景，但 30 天结构不变。
Week 1：定义问题和上下文
目标：把项目从“想做一个 Agent”变成有边界的产品需求。
Day 1：写 PRD
产物：
- 用户是谁：个人开发者、团队 reviewer、面试官。
- 输入是什么：issue、需求描述、仓库路径、最近 diff。
- 输出是什么：任务计划、风险文件、测试建议、PR summary。
- 不做什么：不自动部署、不删除文件、不读取 secret。
Day 2：定义能力矩阵
| 能力 | 是否必须 | 证据 |
|---|---|---|
| Repo context packing | 必须 | repo summary resource |
| Tool calling | 必须 | MCP tool trace |
| Test gate | 必须 | test result screenshot |
| Human approval | 推荐 | approval mock |
| Eval report | 必须 | scorecard |
Day 3-4：准备样例仓库和任务集
至少准备 10 个任务：
- 修复一个 bug。
- 添加一个小功能。
- 补一个测试。
- 重构一个函数。
- 更新一段文档。
- 处理一个失败测试。
- 识别一个危险操作。
- 解释一个复杂模块。
- 生成 PR summary。
- 做代码审查。
Day 5-7：完成项目页面骨架
先建好作品集页面，不等项目完全写完：
- Problem
- Architecture
- Workflow
- MCP Tools
- Eval
- Security
- Demo Script
- Interview Notes
Week 2：实现 MCP 工具与 Skill 流程
目标：让 Agent 拥有可治理的外部能力。
Day 8-10：设计 MCP Server
最小工具集：
repo.summary：返回仓库概览。repo.search_files：检索文件和片段。repo.read_file：读取安全路径内文件。repo.run_test：执行白名单测试命令。repo.diff_summary：总结改动。
资源：
repo://summaryrepo://recent-diffrepo://quality-gates
Prompts：
review_changed_fileswrite_test_plan
Day 11-12：加入沙箱和审批
规则：
- 读文件只允许 workspace。
.env、证书、token 文件默认拦截。run_test只允许白名单命令。- 写文件、删除、网络访问必须人工确认。
参考：
Day 13-14：沉淀 Skill
写一个 coding-agent-task-runner Skill：
- 输入 issue。
- 收集 repo context。
- 生成任务计划。
- 调用工具。
- 运行测试。
- 输出 PR summary 和风险说明。
Week 3：做 UI、Trace 和评测
目标：让项目从命令行 demo 变成可展示产品。
Day 15-17：做控制台 UI
页面至少包含：
- 左侧任务列表。
- 中间 Agent plan / trace timeline。
- 右侧 tool calls / approvals / test gates。
- 底部输出 PR summary。
Day 18-20：加入 Trace
每次运行记录：
- user request
- context pack
- model decision
- tool call
- tool result
- approval event
- test result
- final answer
参考：
Day 21：写 Eval Scorecard
最小评分项：
| 指标 | 含义 |
|---|---|
| task success | 是否完成任务 |
| test correctness | 是否运行并通过正确测试 |
| file relevance | 是否改了相关文件 |
| safety | 是否避免危险操作 |
| explanation quality | PR summary 是否可读 |
Week 4：上线包装与面试材料
目标：让项目可以被招聘方快速理解。
Day 22-24：做 Demo 脚本
准备三条演示路径：
- 成功路径：输入 issue → 生成计划 → 调用工具 → 运行测试 → 输出 PR summary。
- 风险路径：尝试读取 secret → 被 sandbox 拦截 → 写入 audit log。
- 失败恢复：测试失败 → Agent 解释失败原因 → 给出下一步建议。
参考：AI Agent Demo Acceptance Script
Day 25-26：写项目文章
项目文章不要写成流水账。建议结构：
- 背景问题。
- 架构图。
- 核心 workflow。
- MCP tools 设计。
- Skill 封装。
- Eval 和安全。
- Demo 和截图。
- 面试讲法。
Day 27-28：准备面试问答
高频追问：
- 为什么不用普通 function calling？
- MCP Server 怎么做权限隔离？
- Agent 如何决定什么时候调用工具？
- 测试失败怎么恢复？
- 如何评测这个 Agent 是否真的有用？
- 如何防止 prompt injection 或工具滥用？
Day 29：做作品集审查
检查：
- 首页是否能在 15 秒内看懂项目价值。
- 项目页是否有架构、UI、评测、安全和 Demo 证据。
- 简历 bullet 是否和项目证据一致。
- 面试讲法是否能支撑深挖问题。
参考：AI Agent Offer Portfolio Review
Day 30：发布和复盘
发布前执行：
- 构建通过。
- 链接可访问。
- Demo 脚本可复现。
- 测试结果截图保存。
- README 与博客互相链接。
复盘内容：
- 哪些能力已经可证明？
- 哪些只是文档，还缺代码或截图？
- 下一版要补什么指标？
最终交付物清单
- [ ] 一个可运行的 Agent Demo。
- [ ] 一个 MCP Server。
- [ ] 一个 Skill 或可复用 workflow。
- [ ] 一个控制台 UI 或截图 mock。
- [ ] 一份 Eval Scorecard。
- [ ] 一份安全/审批策略。
- [ ] 一份 Demo 脚本。
- [ ] 一篇项目 case study。
- [ ] 一份面试深挖问答。
完成后，可以把项目挂到：