用 AI DevSpace 做一次真实练手：从鸿蒙数独案例到一次云上查询

今天的练习分三步，全部是真实操作：先读鸿蒙开发实践中心里的数独小游戏案例，再进 AI DevSpace 体验版向 AI Shell 提了一个问题，最后在持久化版沙箱里让 AI Shell 做了一次只读的云上查询。下面是这轮练手里真正有用的几点记录。

先读案例：数独的 ArkUI 是怎么组织界面的

数独案例是一个纯端侧的 HarmonyOS 应用。读下来最值得记的是它的界面组织方式：

• 棋盘、数字键盘和候选数笔记是分开的界面部分，状态各自管理，互不干扰；
• 棋盘用 9×9 的格子呈现，每格显示数字或留白，选中格子、填数字、标候选数的操作都围绕同一份棋盘数据走；
• 错误提示、剩余数字统计这类派生信息不单独存，由棋盘数据算出来，界面只负责把结果画出来。

这就是 ArkUI 声明式 UI 的直观好处：开发者改数据，界面跟着变，不用写“找到某个格子再改它的文字”这种命令式代码。读案例时盯住“数据在哪、谁改它、界面怎么跟”这三件事，比背组件清单管用。

再动手：AI DevSpace 体验版里问一个真问题

进 AI DevSpace 体验版后，我直接在 AI Shell 里问了一个问题：请用一句话介绍 HarmonyOS 数独案例里 ArkUI 声明式 UI 的特点，再列出一个适合新手练手的要点。它给出的核心回答和我读案例的理解对得上：声明式 UI 是在描述“界面应该是什么样子”，@State 装的状态一变，界面自动刷新；新手练手建议从“用 @State 装棋盘数据、界面按数据画格子”这个小闭环开始。

这一步的价值不在答案本身，而在验证了一个工作方式：读完案例马上用一个具体问题去对照答案，理解偏差当场就能发现。如果只读不问，读完就忘；问完再回头对照案例，印象就深得多。

换一个沙箱：让 AI Shell 跑一次只读的云上查询

接着我在持久化版沙箱的 AI Shell 里换了一个完全不同的问题：查询运行中的 ECS 实例。它先加载了对应的云计算查询技能，检查临时访问凭据有效，然后在北京四区做了查询，结论是该区域没有运行中的 ECS 实例。

这次查询是只读的，没有创建、修改或删除任何资源；整个过程我只是在 AI Shell 里看它怎么选技能、怎么报结果。顺手还在沙箱终端里执行了 pwd，确认当前工作目录是 /root——很小的一步，却是“沙箱真的能用”的直接证据。

小结：一个可以复用的三步练手套路

今天这轮练手可以压缩成一个套路：

1. 读一个小案例，先找“数据在哪、谁改它、界面怎么跟”；
2. 进 AI Shell 问一个与案例直接相关的问题，用回答去校验自己的理解；
3. 再让 AI Shell 做一次最小的真实操作（只读查询、看目录都行），确认环境真的通了。

下一步，我打算把数独 9×9 棋盘的状态管理单独拆出来，自己写一小段练手代码，看看不照着案例抄，能不能把“选格、填数、算候选”这个小闭环跑通。