课程概述
《经济金融智能体设计》是面向经济学、金融学本科生的一门人机协作课程。课程的核心不是训练学生机械地使用某个工具，而是培养学生规划任务、组织 AI 团队、评估输出质量、并对最终结果承担判断责任的能力。
课程以最新版自编教材为主线，围绕基础篇、原理篇、业界应用篇、科研应用篇四个板块展开。教材、教学资源与课程主页本身都由 AI 智能体与教学团队一起做的；学生在学习理论的同时，也参与到这条「人 + Agent」协作流程中。
教学团队
学习目标
知识目标
- 理解 AI 智能体的基本概念、系统边界与协作逻辑，掌握 Vibe Coding 原则以及人机协作的基本范式。
- 掌握项目创建、规则文件、提示词工程、Git、Skills、SubAgents、Agent Teams、Hooks、评估与迭代等核心构件的作用、机制与适用场景。
- 了解 AI 智能体在金融舆情分析、交易信号分析、金融研报生成、论文润色、文献综述与多智能体社会科学实验中的典型应用路径。
能力目标
- 能够将经济金融问题转化为结构化任务说明书，完成任务拆解、约束声明、角色分派与交付设计。
- 能够搭建并迭代智能体系统，根据测试结果与评估反馈持续优化规则、提示、技能与协作流程。
- 能够对 AI 输出进行事实核查、逻辑审查与专业复核，在高风险场景中保持人的主体判断。
价值观目标
- 养成负责任使用 AI 的习惯，理解经济金融场景中准确性、可解释性与合规性的要求。
- 培养批判性思维、协作精神与项目管理意识，形成「先规划、再执行、重评估、能复盘」的工作习惯。
- 保持持续学习的心态：工具一直在变，但人机协作的方法论、判断力与组织能力才是关键。
周次安排
WEEK 01
第 1 章 智能体概览与本书导读
介绍全书结构与课程主线；通过经济金融案例说明智能体的感知 - 推理 - 行动循环；讨论人与 AI 各自负责什么。
WEEK 02
第 2 章 Vibe Coding 原则与 AI 协作范式
讲解提示—生成—评估—优化循环；把模糊想法写成可执行任务说明；比较被动提问与主动规划的差异。
WEEK 03
第 3–4 章 Claude Code 安装配置、项目创建与规则文件
完成环境配置、项目目录初始化与规则文件编写；理解规则文件、当前会话与项目上下文的分工。
WEEK 04
第 5 章 提示词工程与任务规划
从 prompt 过渡到任务说明书；学习长任务五栏结构、约束声明与交接格式；用经济金融案例做任务拆解。
WEEK 05
第 6 章 Git 与版本控制
讲解工作区、暂存区、提交点、分支与回退；建立最小版本控制习惯。
WEEK 06
第 7 章 Skills 基础
理解为什么把重复 prompt 升级成 Skill；学习 SKILL.md 结构、触发机制与基础设计原则；编写第一个 Skill。
WEEK 07
第 8 章 多智能体基础：SubAgents
讨论单智能体边界；学习子智能体配置、File Handoff 与并行分派；完成双智能体协作实验。
WEEK 08
第 9 章 Skills 进阶
编排型 Skill、常见设计模式、测试与迭代；上下文工程如何支撑复杂任务。
WEEK 09
第 10 章 多智能体进阶：Agent Teams
Agent Teams 架构、任务协调、消息通信与团队管理；多人协作与多智能体协作的映射关系。
WEEK 10
第 11 章 Hooks
Hooks 的触发点、最小工作单元与常见模式；实操自动检查、自动拦截与回灌机制。
WEEK 11
第 12 章 评估与迭代
区分任务级、Skill 级与系统级评估；设计评估量表；根据评估结果做诊断与下一轮优化。
WEEK 12
原理篇复盘与期末项目启动
系统回顾规则文件、Skills、SubAgents、Hooks 与评估机制；启动个人期末项目选题与方案设计。
WEEK 13
第 13–14 章 金融舆情分析系统、交易信号分析系统
对比两类金融应用的任务目标、数据来源、风险点与评估方式；将案例方法迁移到个人项目。
WEEK 14
第 15–16 章 金融研报生成系统、论文润色提升系统
长文档生成与学术文本改写的工作流；准确性、风格一致性与学术规范；项目研讨（一）。
WEEK 15
第 17–18 章 文献综述智能体系统、多智能体社会科学实验系统
文献检索—阅读—综合，与多智能体实验设计；围绕个人项目开展交叉评议；项目研讨（二）。
WEEK 16
期末项目展示与课程总结
每位学生进行项目路演与答辩；回顾课程方法论，梳理从问题定义到系统迭代的完整链条。
参考教材与文献
- 本课程主教材：《经济金融智能体设计》（课程教材）
- 课程团队根据实际教学需要持续补充