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LinuxLab 0.3.0 · 自适应学习与学生画像
本次更新让你更清楚地了解哪些 Linux 知识已经掌握、哪些还需要练习，并根据学习表现安排下一步。
- 查看掌握情况：用
lab profile查看 15 个知识点的学习状态、掌握概率和练习建议。 - 自动安排下一步：用
lab next开始适合当前水平的练习，巩固薄弱点、复习已学内容。 - 45 个短测模板：通过真实 Linux 操作检验所学，也可用
lab assess copy指定知识点练习。 - 保留学习积累：退出后继续、新建周目或切换故事，学习画像都会延续；个人学习手册与报告同步更新。
- 连续答疑：用
lab chat提问和追问，随时返回终端继续操作。
进入实验后运行：
lab profile
lab next
lab assess copy下载与启动：
- Windows：下载
linuxlab-student-windows.zip，解压后运行“安装环境.cmd”，按安装说明完成首次配置，再运行“启动实验.cmd”。 - Linux / WSL：下载
linuxlab-student-linux-wsl.tar.gz，解压并进入linuxlab，按安装说明启动。已有周目可运行bash start.sh继续学习。 SHA256SUMS.txt用于校验下载文件。
更多用法见学生手册。
LinuxLab 2.0.0
LinuxLab 2.0.0 将固定情境练习扩展为按兴趣生成情境、依据操作记录提供反馈的 Linux 学习流程。
本次更新
- 兴趣生成情境：新周目先询问感兴趣的主题，再生成故事、对象名称和任务动机；本地结构检查与模型复核通过后进入真实 Bash。
- 情境与教学任务分离：九项 Linux 教学任务保持稳定，主题可以自由描述；生成实例在本局冻结，支持续学与恢复。
- 具体错误与修正记录：新周目默认开启有限本地记录，支持部分命令拼写、选项及实验内路径问题，区分失败输入次数、尝试段和相关修正成功。未改变现场的重复检查不反复增加知识点失败。
- 有依据的个性化反馈：助教引用实际记录提出待验证解释，学习手册展示问题与修正情况，复习清单根据已遇到的问题调整优先级。模型不可用或回复不合要求时回退到本地提示。
- 帮助入口更清楚：保留解释命令原名和用法的中文笔记，明确
lab系列只属于本平台，同时鼓励使用 Linux 原生帮助。
下载与首次启动
- Windows：下载
linuxlab-student-windows.zip，完整解压，先运行安装环境.cmd。 - Linux / WSL：下载
linuxlab-student-linux-wsl.tar.gz，解压后在程序目录运行bash setup.sh --install。 - 默认新周目需要模型配置：复制
ai.example.json为ai.local.json，填写服务地址、密钥和模型，并设置enabled: true。配置完成后再启动。下载包不包含维护者密钥，Windows 复制配置文件不需要另装 Windows Python。 - 离线开始：在程序目录的 WSL/Linux 终端运行
bash start.sh --new --scene space。已有周目可直接续学；旧周目的关闭记录状态保持关闭，可用lab tracking on开启。 - 本地记录可用
lab tracking off关闭；主动使用联网助教时才发送筛选后的学习摘要，日常操作不会逐条上传。
验证与适用范围
功能基线已通过 158 项 WSL 回归；2.0.0 学生包重新构建，并通过独立解压后的 24 项测试，核对 40 个白名单文件。附件提供 SHA256SUMS.txt。
具体输入诊断限于受支持的简单命令和本局记录，不采集逐键操作或 Vim 内部过程。模型输出是待验证解释；工程测试与真实 API 连通验证不代表已证实诊断准确率、教学增益或跨平台迁移效果。
ORBIT Linux Lab v1.0.2
学生版下载（二选一）
SHA256SUMS.txt 是可选校验文件；页面底部的 Source code 是开发源码，普通玩家无需下载。
本次调整
第八关执行 lab load，探针启动成功后，现在只显示：
探针已启动：station-pulse，最多运行 90 秒。请确定它的进程编号 PID。
安装与续玩
- Windows：完整解压 ZIP，进入
orbit-lab，先双击安装环境.cmd，再双击启动实验.cmd。 - Linux / WSL：解压 tar.gz 后进入
orbit-lab，运行bash setup.sh --install，再运行bash start.sh。 - 已有存档：退出旧实验，从新版程序正常启动即可续玩，不需要新建周目或删除存档。
- 推荐 Ubuntu 22.04+ / Debian 12+；需要 Linux、Python 3.9+、Bash、coreutils、tar、gzip、Vim 和 procps。日常实验离线运行，无第三方 Python 包依赖。macOS 不能直接运行此版。
ORBIT Linux Lab v1.0.1
学生版下载（二选一）：
SHA256SUMS.txt 是可选校验文件；页面底部的 Source code 是开发源码，普通玩家无需下载。
修复学生发行包误带开发者约定的问题。
修复内容
- 学生包根目录的
AGENTS.md改用独立的学生版，只保留助教提示、单步排错、只读诊断和不代做的规则。 - 新建周目、续玩和现场恢复统一写入学生版规则。从源码启动也不会把仓库的开发约定复制进练习目录。
下载与启动
- Windows：下载
orbit-lab-student-windows.zip并完整解压，进入orbit-lab，先双击安装环境.cmd，再双击启动实验.cmd。首次安装 WSL 可能需要管理员授权、重启和创建 Ubuntu 用户。 - Linux / WSL：解压
orbit-lab-student-linux-wsl.tar.gz，进入orbit-lab后运行bash setup.sh --install，再运行bash start.sh。 - 推荐 Ubuntu 22.04+ / Debian 12+。需要 Linux、Python 3.9+、Bash、coreutils、tar、gzip、Vim 和 procps，无第三方 Python 包依赖。macOS 不能直接运行此发行版。
- 已有玩家：退出旧实验后，从新版程序正常启动即可续玩并刷新规则，不需要新建周目或删除存档。AI 会话已经加载的旧规则不会自动撤回，请从练习根目录新开会话。
SHA256SUMS.txt 提供两个学生包的校验值。
ORBIT Linux Lab v1.0.0
学生版下载（二选一）：
SHA256SUMS.txt 是可选校验文件；页面底部的 Source code 是开发源码，普通玩家无需下载。
学生包已修正：本页的 ZIP、tar.gz 和校验文件已替换为 v1.0.1，不再包含开发者助教约定。推荐前往 v1.0.1 发布页 下载。本页的 v1.0.0 源码标签保持历史原样，自动生成的 Source code 属于开发源码。
修复学生发行包误带开发者约定的问题。
修复内容
- 学生包根目录的
AGENTS.md改用独立的学生版，只保留助教提示、单步排错、只读诊断和不代做的规则；不含维护模式、自动 commit/push 或 Release 工作约定。 - 新建周目、续玩和现场恢复统一写入学生版规则。从源码启动也不会把仓库的开发约定复制进练习目录。
- 源码仓库保留维护约定；GitHub 自动生成的 Source code 附件属于开发源码，请学习者下载下面的学生 ZIP 或 tar.gz 包。
下载与启动
- Windows：下载
orbit-lab-student-windows.zip并完整解压，进入orbit-lab，先双击安装环境.cmd，再双击启动实验.cmd。首次安装 WSL 可能需要管理员授权、重启和创建 Ubuntu 用户。 - Linux / WSL：解压
orbit-lab-student-linux-wsl.tar.gz，进入orbit-lab后运行bash setup.sh --install，再运行bash start.sh。 - 推荐 Ubuntu 22.04+ / Debian 12+。需要 Linux、Python 3.9+、Bash、coreutils、tar、gzip、Vim 和 procps，无第三方 Python 包依赖。macOS 不能直接运行此发行版。
- 已有玩家：退出旧实验后，从新版程序正常启动即可续玩并刷新规则，不需要新建周目或删除存档。AI 会话已经加载的旧规则不会自动撤回，请从练习根目录新开会话。
SHA256SUMS.txt 提供两个学生包的校验值。
验证
WSL 完整回归 27 项通过；发行包独立解压后的 8 项集成场景通过。ZIP 和 tar.gz 均检查了 22 个文件的哈希，并将包内 AGENTS.md 与学生版模板逐字节比对；规则同步覆盖新局、旧局续玩和恢复旧检查点。所有测试使用临时周目。
实验在普通 Bash 中运行，不是隔离容器。首次 WSL 安装尚未在全新 Windows 机器上完整实测；详见包内 VALIDATION.md 和 docs/SETUP.md。