design1-software/aria-portfolio-example

# ARIA 毕业生技能作品集 **示例作品集 —— 匿名化的毕业生案例研究** 本仓库是一个**公开示例**，展示了 ARIA 毕业生在完成项目时会获得的内容：一组由导师验证的、基于真实基础设施产出的案例研究。每个实验都是在实际运行的系统上完成的，根据证据评分标准进行评分，并经过 ARIA 导师的批准。敏感信息和实验基础设施标识符已被脱敏处理，且此示例已**匿名化** —— 毕业生的真实姓名不会显示。 ## 已完成的实验 | 实验名称 | 领域 | 类型 | 完成日期 | 案例研究 | |---|---|---|---|---| | net-build-005 | 网络 | 构建 | 2026-07-24 | [ACL 基础与安全流量过滤](labs/net-build-005-acl-basics-and-safe-traffic-filtering.md) | | tshoot-012 | 身份认证 | 故障排除 | 2026-07-25 | [我无法登录我的邮箱](labs/tshoot-012-i-cant-get-into-my-email.md) | | capstone-001 | 身份认证 + Endpoint + SOC | 毕业项目 | 2026-07-25 | [跨域事件响应](labs/capstone-001-cross-domain-incident-response.md) | ## 这证明了什么 本作品集中的每个案例研究都通过了四层证据验证流水线： 1. **确定性检查** —— 自动拒绝空白、过短和占位符提交。 2. **AI 评分标准评分** —— 由 AI 评分器根据实验自带的清单，对每个必要的证据项进行评分（是否满足：是/否、单行理由、证明摘录）。 3. **导师审查** —— 人类导师会审查证据、评分标准结果以及学生的工作。此处仅展示获得导师批准的实验。 4. **脱敏处理** —— 在导出前对敏感信息和基础设施标识符进行脱敏。保留下来的是经过验证且可安全分享的学生的真实工作成果。 未经导师批准的实验不会进入此作品集。任何敏感信息都不会离开平台。 ## 如何验证 每个案例研究的结尾都包含一份由审查导师编写的**“批准说明”**及批准日期。导师的评估是工件（artifact）的一部分 —— 它不是自动生成或使用模板套用的。 *由 ARIA 毕业生作品集导出工具生成。仅包含经过导师批准并完成脱敏处理的实验。此公开副本为匿名示例。*

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