自然语言生成函数
用一段中文描述直接生成可运行的函数框架，例如“写一个计算最大回撤的函数”，再由学生补全参数校验与边界处理。
AI 赋能
把大模型与智能工具引入备课、实训与过程评价
梳理 AI 在本课程中的具体赋能场景、工具链与可观测的能力画像。
AI 赋能教学
AI 编程助手已经进入课堂：通义灵码、腾讯云 CodeBuddy、GitHub Copilot 等工具支持行间代码生成、研发问答、报错排查与修复建议、单元测试与注释生成。2025 年 6 月，周口职业技术学院开设“AI 辅助 Python 编程”教学示范课，演示了自然语言生成函数、实时解释算法原理并给出优化建议、一键生成单元测试与注释三类应用。本课程的态度是：让 AI 当陪练，不当枪手——思路可以借，代码必须自己跑通、讲明白。
AI 教学场景
将大模型与智能体引入课堂，覆盖从概念理解、代码实现到案例推演的全流程。
报错排查与修复建议
把 Traceback 粘给 AI，定位错误类型、出错行与原因，并给出修改后的完整代码；课堂上要求同时写清“这一类错误以后怎么查”。
单元测试与注释生成
为自定义函数自动生成 pytest 用例与中文文档字符串，覆盖空序列、含 NaN、全上涨、全下跌等边界情况。
算法解释与优化建议
请 AI 解释 NumPy 广播、向量化与循环的性能差异，并指出代码中可用向量化替代的部分，对比改写前后的写法。
金融数据脚本生成
生成 requests／BeautifulSoup／pandas 的取数、清洗与作图脚本骨架，用于股票、债券场景的综合实战环节。
个性化辅导与学习路径
针对个人薄弱点生成分层练习题（由易到难），先给题目、做完后再给解答与评分要点，形成“先做后评”的练习闭环。
AI 工具矩阵
以下工具可在本课程学习与实验中辅助检索、编码、建模与可视化。
通义灵码（阿里云）
行间代码生成、研发智能问答、报错排查与修复建议、单元测试生成；兼容 VS Code、JetBrains，并提供 Lingma IDE。官网：https://lingma.aliyun.com
腾讯云 CodeBuddy
智能补全、代码安全检查与注释生成；Craft 模式可自动读取目录文件并给出修改计划。
GitHub Copilot
按注释生成整段函数、解释代码块；学生可通过 GitHub Student Pack 申请免费使用（资格与政策请以官方页面为准）。
Anaconda（含 Jupyter Notebook）
课程实验环境：集成 Python 解释器与 NumPy、pandas、Matplotlib 等金融数据分析常用库。
PyCharm ＋ Anaconda
另一种主流实验环境组合，适合需要断点调试与项目管理的大型练习。
通用大模型对话框
用于概念解释、练习题生成与思路点评；粘贴报错信息时注意隐去账号、密钥与个人数据。
实践现场
即学即用的提示词
以下提示词可直接复制到主流大模型，辅助学习与本课程实验（请核验输出、遵守学术规范）。
pandas 均线计算与作图
请写一段 pandas 代码：读取 CSV 日线数据，计算 5 日与 20 日移动平均并画图。要求逐行中文注释，并在代码后用 200 字说明每行在做什么。CSV 的列名为 date、open、high、low、close、volume。报错排查与修复
我在运行下面这段 Python 代码时报错（附 Traceback）。请指出错误类型与出错行，给出修改后的完整代码，并用 100 字解释这一类错误的排查思路；请优先使用标准库，不要让我重装环境。代码如下：……生成单元测试与文档字符串
请为下面这个计算最大回撤的函数生成 pytest 单元测试，覆盖空序列、全上涨、全下跌、含 NaN 四种情况；同时为函数补写符合 Google 风格的中文文档字符串。函数如下：……解释并优化 NumPy 广播
请用通俗语言解释 NumPy 的广播机制，并举一个二维数组减一维数组的例子；然后指出我下面这段 for 循环中可以用向量化替代的部分，并给出改写后的代码。代码如下：……分层练习：债券收益率曲线
我要做一次“债券收益率曲线变化”的练习。请先给我 3 个由易到难的编程任务（分别涉及 pandas 读取、缺失值处理、Matplotlib 作图），只给题目；我提交代码后，请你只点评思路与可改进之处，不要直接给出完整答案。AI 伦理与规范
使用 AI 须恪守学术诚信、数据安全与行业合规底线。
代码幻觉与版本差异
AI 可能给出不存在的库、参数或已废弃的 API，甚至混用 Python 2 与 Python 3 写法。生成的代码必须在本机实际运行验证，并以官方文档与 pip 报错信息为准。
不要粘贴敏感数据
公开行情与公开年报数据可以引用；账户、客户、密钥以及校内未公开数据一律不得提交给外部 AI 工具，实验应使用公开或脱敏数据集。
先理解再复用
照抄 AI 代码而不理解逻辑，会在期末上机与后续《量化交易策略实战》中迅速暴露。要求能口述每一行的作用，并至少自行改写一处实现。
结果必须自测
AI 生成的金融计算结果（收益率、最大回撤、缺失值填充、年化处理）可能算错。务必用小规模手算或已知样例交叉验证，再写入实验报告。