每周一个真实数据工程实验，明确目标与产出。
在飞书应用里核对你的实验结果与文档，逐项打分。
统一评分标准，全班排名透明，凭真本事说话。
面对面追问底层原理，答不上则复现分打折——反空心化的硬闸门。
鼓励你用大模型和 Agent 加速学习、辅助写文档；但验收看的是你能否复现、能否解释、能否被拷问。AI 是杠杆，不是替身。
在自己的笔记本上，用与实验室平台同构的工具走完全链路。学会 DuckLake，将来可直接在实验室数据平台上工作。
「金融科技实验室综合管理系统」里的填报应用：你上报每周实践与文档情况，老师验收打分，分数全班排名。
全班协作沉淀「踩坑与克服经验」。从你的操作视角写清坑在哪、怎么爬出来——高质量贡献计入加分。
每周实验的代码与配置提交到仓库，练就版本化习惯，风格对齐实验室开源课程项目。
本周要掌握的概念边界与关联，用可交互 SVG 呈现。
多个开放问题驱动你自主探索，而非被动听讲。
在笔记本上完成操作（Windows/Mac 双轨命令），写实验报告。