我用码道给自己的专业做了个 AI 学习助手：《水保小智》诞生记

我是西南大学水土保持与荒漠化防治专业的大四学生。学这个专业最头疼的三件事：概念多、侵蚀类型和治理措施老是记混；课程设计里要自己判断侵蚀风险、配治理措施，全靠翻书查表；每年野外实训的报告提纲和记录表都要从零搭。这次参加活动，我干脆用华为云码道（CodeArts）把这三件事做成了一个能直接打开用的智能体——《水保小智》。

整个开发我拆成五步，全程在码道的对话里一块一块推进：第一步先搭知识库，把侵蚀类型、强度分级、三大措施体系和常见概念问答整理成 47 条原创知识卡片，能搜索、能按类型筛选；第二步做核心的“侵蚀诊断”，输入坡度、地貌部位、年降雨量、土地利用和植被覆盖度五项，它按 17 分的透明评分给出低/中/高/极高四档风险、识别侵蚀类型，并配上工程＋植物＋农业的措施组合，每一项得分都列出依据，不是黑盒猜；第三步是实训报告助手，选径流小区观测、样地调查或课程设计，就能生成报告提纲、可增删行的记录表和数据处理清单，还能一键复制成 Markdown；第四步刷题自测，30 道题（20 单选＋10 判断）每轮随机抽 10 道，即时判分带解析，错题自动进错题本；第五步整体联调收尾。

成品是一个单文件网页应用，原生 HTML/CSS/JS，零第三方库，离线双击就能跑。我实测了一组数据：坡度 30°、坡面、年降雨 950mm、裸地、植被覆盖 8%，它给出“极高风险，16/17 分”，和手工按规则推算一致。这五步在码道里一共用了 446.26 积分——对学生来说，这个成本换一个真能用在课程设计和实训里的工具，很值。后来的几轮迭代，又把它打磨成了带真实场景照片、侵蚀模拟和循环图谱的视觉教学版，累计开发记录都保留在作品说明里。

最大的感受是：码道这种“说需求、它分步干活”的模式，特别适合我们这种非计算机专业的学生——专业逻辑我最懂，代码实现交给它，我负责把关每一步对不对。下一步我打算把它继续完善，参加智能体创新赛，也欢迎同专业的同学来试用提意见。