10–15 minute classroom demo

0:00–2:00 — boundaries

启动 pnpm dev，展示三栏：左侧只显示 Skill catalog，不显示正文；中间由 assistant-ui 渲染；右侧是 EventStore 的审计时间线。强调 Pi 是 Agent Loop 事实来源，assistant-ui 不直接访问模型。

2:00–4:00 — model connection

打开 Settings，比较 OpenAI、Anthropic、OpenAI-compatible preset。说明模型元数据会保存在 localStorage，但 key 不回填、不进 Web Storage；刷新后字段自动恢复，必须重输 Key，Composer 才会启用。课堂无需真实调用时可只演示表单和测试返回的“首次运行验证”。

4:00–8:00 — main path

点击 Demo Prompt（它只填入，不自动执行）：

请使用 ads-analysis Skill，分析账户 demo-account 最近 7 天数据，找出异常 Campaign，并输出账户总结、关键指标和 3 条优化建议。最后使用 report-writer Skill 生成一份报告草稿。

有可用课堂模型时发送，观察：run.started → skill.requested → skill.loaded → mock_ads_metrics Tool 卡片 → streaming delta。指出指标来自 fixture，不是真实广告平台。

8:00–11:00 — approval

当 save_report_draft 出现时，展示上下文 Tool 卡片与 modal。先讲清 preflight 尚未写文件。

Approve 路径：点击“批准一次”，等待 SSE 权威状态，再查看当前 Session 的 report.md。
Deny 路径：重开一个 Session，再拒绝；确认没有文件但 Agent 可在聊天给出正文。
Timeout 可将 APPROVAL_TIMEOUT_MS 临时缩短后演示；最终状态以服务器事件为准，不以浏览器倒计时为准。

11:00–13:00 — image path

选择/拖拽/粘贴一张 JPEG、PNG 或 WebP，打开缩略图 Dialog，再附加：

请同时观察我上传的图片，将可见内容作为辅助信号；不要根据图片编造图片中不存在的数据，数值指标以 mock_ads_metrics 返回的数据为准。

说明 browser object URL、流式 upload、Sharp 重编码、attachmentId、服务端 ImageContent 的链路。切换到 text-only 配置，演示发送前阻止图片。

13:00–15:00 — failure and production boundary

停止一个 Run，查看 run.cancelled。断开/刷新页面说明 SSE 重放与去重。最后强调：Pi Project Trust 不是 Sandbox；不可信任务需要容器/VM/micro-VM，课堂内存 Store 也不是生产持久层。

2.4 KiB Raw Blame History Unescape Escape