本週完成成果
你會面對不同背景的聽眾完成公開 Pitch 與 Demo，並把一學期的 commit、PR、錯誤修正與團隊貢獻整理成自己的學習履歷。
完成標準｜路演內容不洩漏敏感資料、不誇大成果；week16_final_report.md 約 500 字，至少連結三個自己的 commit／PR 證據並說明學到什麼。
課前準備
步驟 1｜公開前安全複查：移除姓名以外的學生個資、測試帳號、秘密、私人 Repo URL、未授權圖片與客戶資料。
預期結果｜公開材料只包含已同意、可公開與去識別內容。
步驟 2｜每位同學從 GitHub 找出三個能代表「第一次嘗試、遇到問題、修正完成」的 commit 或 PR。
git log --oneline --author="YOUR_GITHUB_NAME" --all
git shortlog -sne --all預期結果｜先人工確認作者名稱與貢獻，不只看 commit 數量。
步驟 3｜用一般聽眾能懂的三句話重寫專案介紹：替誰、解決什麼、現場要證明什麼。
預期結果｜不依賴課堂縮寫或技術名詞也能理解。
完整三小時｜成果活動與回饋
故事開始｜一學期結束，有人只說「我學會很多 AI 工具」，卻說不出哪一次卡住、怎麼修。另一位同學打開三個 commit：第一次 API 失敗、找到 secret 問題、補上檢查。後者就是能被看見的學習歷程。
老師先問｜commit 多的人貢獻一定比較大嗎？不一定。一次清楚的 Review、除錯紀錄或文件改善，可能比十次改空白更有價值；要看內容與影響。
生活比喻｜學習履歷像旅行相簿：不只放終點合照，也要保留迷路、改路線與到達的證據。Commit 是時間點，反思則說明它為什麼重要。
先看全程地圖｜先看懂資料與決策怎麼移動，再開始操作。圖中的箭頭代表下一步，不代表可以跳過人工確認。
┌──────────┐ → ┌──────────┐ → ┌──────────┐
│ 一學期紀錄│ │ 選三個證據│ │ 說明困難 │
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↓
┌──────────┐ ← ┌──────────┐ ← ┌──────────┐
│ 下一步目標│ │ 500 字反思│ │ 說明修正 │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘步驟 4｜公開路演：用問題故事開場，Demo 只展示一條已核准、可公開的核心路徑。
預期結果｜非技術聽眾能回答這項產品替誰解決什麼。
步驟 5｜問答：遇到商業、技術或隱私問題時，區分已證明、目前假設與未來計畫。
| 狀態 | 回答方式 |
|---|---|
| 已證明 | 提供測試／commit／訪談來源 |
| 目前假設 | 說明假設與下一個驗證 |
| 尚未完成 | 清楚標記範圍，不承諾已上線 |預期結果｜公開回答不把 Preview、原型或草稿說成正式產品。
步驟 6｜個人：將三個證據放入反思大綱，每個都寫「當時問題、我的行動、結果、現在會怎麼做」。
預期結果｜內容聚焦自己的學習，不冒領小組其他人的工作。
步驟 7｜同儕交換：隊友檢查連結是否指向正確 commit／PR，以及公開內容是否有敏感資訊。
預期結果｜三個連結都可在適當權限下開啟；需要保持 private 的 Repo 不改公開。
課堂收束｜用最後一句回答：「下一次遇到相似問題，我會先＿＿，因為這學期的＿＿證明了＿＿。」這比工具清單更能顯示真正學到什麼。
指定閱讀與課後作業
指定閱讀｜本週為完整三小時公開路演與個人學習履歷整理；依課綱完成 500 字心得及 GitHub commit 連結，不另增加技術指定閱讀。
課後作業方向｜在自己的個人 Repo 完成 week16_final_report.md。小組 Repo 的公開與否仍遵守原權限，不因作業要求擅自公開私人程式、資料或他人姓名。
步驟 8｜個人：完成約 500 字反思，包含起點、一次挫折、一次合作、三個證據與下一步。
# W16 個人學習反思
## 我一開始以為
## 一次卡住與修正
## 一次團隊合作
## 三個 GitHub 證據
## 下一步預期結果｜每個證據旁都有一至兩句解釋，不只是貼 URL。
步驟 9｜個人：只提交反思檔，commit 並 push 到個人 Repo。
git add week16_final_report.md
git commit -m 'W16: reflect on evidence and next steps'
git push預期結果｜GitHub 可看到最終 commit；檔案不含秘密、私人聯絡資料或未同意姓名。
驗收方式
test -s week16_final_report.md
wc -m week16_final_report.md
rg -n "commit|pull|github.com" week16_final_report.md
git log -1 --oneline通過條件｜反思約 500 字；三個證據可辨識並有解釋；公開路演沒有誇大或洩密；最新 commit 已推送。
應提交的 Repo 檔案
必交｜week16_final_report.md。只提交課綱指定成果與重現所需說明；不得提交 API key、個資、私人對話、未授權資料或大型模型檔。
常見問題與排除
問題 1｜只列工具名稱：改寫成一個具體問題、採取的行動與結果。
問題 2｜連結暴露 private Repo：保留 Repo 私有，依教師可存取方式繳交，不用公開換取連結。
問題 3｜把小組成果都寫成自己完成：逐項對照 commit／Review，清楚說明自己的角色與隊友貢獻。
引用資料
國立中央大學授課課綱／劉書銘老師，《劉書銘老師課程大綱_基礎模型與生成式人工智慧-更新版.pdf》；教師提供附件。用途：W1–W16 時段、實作主題、評量與交付物。
GitHub Docs，《Using source control in your codespace》；https://docs.github.com/en/codespaces/developing-in-a-codespace/using-source-control-in-your-codespace；查閱日期：2026-08-04。用途：Codespaces 中修改、commit 與 push 的標準流程。
GitHub Docs，《About pull requests》；https://docs.github.com/en/pull-requests/get-started/about-pull-requests；查閱日期：2026-08-04。用途：W3 branch、Pull Request、討論與合併協作流程。
GitHub Docs，《Quickstart for reviewing pull requests》；https://docs.github.com/en/pull-requests/get-started/reviewing-pull-requests-quickstart；查閱日期：2026-08-04。用途：W3 Code Review 留言、建議、核准與要求修改。