CodeSense 使用指南
面向高校编程教学的 AI 引导式评测与学习平台
开始使用
CodeSense 将提交结果、学习过程和反馈记录在同一条路径中。没有账号时，可以先从登录页进入学生或教师体验，查看完整流程。
先体验
在登录页选择“学生体验”或“教师体验”，无需注册即可查看对应的学习或教学流程。
注册账号
正式使用时，可选择学生名单注册或邮箱注册。邮箱注册完成后需要先点击验证邮件，再使用邮箱或用户名登录。
学生学习路径
一次练习不是只看最终对错，而是沿着“思路描述 → 步骤组装 → 代码实践 → 解释与修正”的路径逐步完成。
系统会结合程序执行结果、错误信息、代码内容和学习记录生成反馈。AI 建议用于启发和整理证据，最终判断仍应以可复现的评测结果和教师复核为准。
- 执行证据：查看编译、运行、测试结果和错误信息。
- 学习反馈：结合思路、提交和历史记录定位下一步。
- 模型辅助：配置智谱服务时使用当前的 GLM-4.5-Flash 参与分析和建议。
描述思路
阅读作业要求后，先用自然语言写出算法方向、关键步骤和边界情况。
组装步骤
把解题思路拆成程序步骤并查看代码预览，先检查逻辑顺序，再进入代码实践。
提交实践
提交代码后，系统会执行编译和测试，并返回可用于定位问题的运行证据。
解释与修正
用自己的话解释程序，结合提示修正代码，再次提交验证理解是否真正落实。
查看反馈与学习记录
提交完成后，先看执行证据，再看 AI 辅助建议和历史趋势。不要只根据一次模型输出判断自己的能力。
GLM-4.5-Flash 会在已配置并启用智谱服务时参与代码分析、提示和学习建议。模型可能产生错误或不完整的判断，请结合代码、测试结果和教师反馈复核。
先核对运行结果
确认编译、测试、运行时错误和输出是否符合题目要求；如果结果异常，优先根据执行证据定位。
再阅读辅助建议
把模型建议当作提问和检查清单，自己验证每条建议是否适合当前作业，不直接照搬完整答案。
用历史记录复盘
对比多次提交的思路、错误和修正过程，观察知识点与能力趋势，而不是把单次分数当作最终结论。
教师功能指南
教师端围绕作业、班级、提交记录、知识点和能力画像组织教学信息，帮助教师查看连续的学习过程。
管理作业与班级
创建作业、维护测试用例、组织班级和花名册，并查看作业完成情况。
查看提交与知识点
从提交记录、知识点得分和能力趋势了解学生遇到的共性问题与个体差异。
复核 AI 建议
将模型生成的学情建议作为辅助材料，结合代码、执行证据和教学情境作出最终判断。
常见问题
Q：系统使用什么 AI 模型？
A：当前智谱配置使用 GLM-4.5-Flash；也可以按部署配置使用其他已接入的 AI provider。实际调用以服务器环境变量和服务状态为准。
Q：系统支持哪些编程语言？
A：实际可用语言取决于作业类型、评测配置和部署环境。公开体验主要围绕 C++ 代码评测；请以当前作业页面显示的要求为准。
Q：AI 输出可以直接当成评分结论吗？
A：不可以。程序评测和教师判断优先；模型输出可能有误，遇到冲突时应回到代码、测试结果和具体上下文复核。
Q：没有配置 AI 密钥还能使用吗？
A：登录、基础页面和不依赖 AI 的功能仍可用于检查；需要模型分析的操作会提示服务不可用或失败，不会把预设文字伪装成真实 AI 结果。
Q：Causal Sandbox 是完整的安全沙箱吗？
A：不是。它负责统一收集受限编译与运行证据；面向公网部署仍需要操作系统或容器级隔离、低权限账户、网络限制和资源配额。
需要更多帮助？
如果遇到功能异常或有改进建议，请进入反馈中心，并尽量附上页面、复现步骤和反馈编号。