【作品名称】《一条 SQL 的一生》
【选择的创作方向】产品特性解读
【作品形式】AI 程序
【作品介绍/描述】
作品说明
这件作品不是一个人做的，而是一支 PingCAP Loop 搭的 Agent 小队：有人出题、有人画、有人审、有人打回重做。《一条 SQL 的一生》就是它们吵出来的，过程留痕在 git 里，可复核。
作品展示
一句话先说作品
《一条 SQL 的一生》是一件可交互的可视化作品：一条 SQL 从客户端出发，经由 Parser 解析、CBO 优化、PD 授时、定位 Region 与 Leader、下推到 TiKV，最后由 RocksDB 按 MVCC 取回那一行。每一步都能点进去看，每一步都附官方文档来源，可以逐条核对。
它不是一张画出来的静态图，而是代码生成的交互式动画；它也不是一个人写出来的——是我和一支跑在 PingCAP Loop 上的 Agent 小队，一轮轮「吵」出来的。
- 本体在线运行：一条 SQL 的一生 · TiDB 1024 黑客松
- 协作留痕（提交历史）：Commits · Garonjialongwu/tidb1024-sql-life · GitHub
- 预览图如下（点击上方在线运行可看具体动态效果）～
我的作品不一定是参赛中最出彩的，但真的震撼到我的，是通过loop创作的过程
先看几个小结
1.创作过程中，我的参与度非常低（下图，我是人类角色）
2.只花了一个上午时间，总费用不到十块
我用的是deepseek flash模型，算下来也就6块多，要不是最后我还让他review一次，可能会更少
3.Agent自己会分工，自己会review，自己会站我角度思考，全程我只需要提要求就好，哪怕是多不合理的，这点，可以看我接下来的全程创作过程分享。
以下均为Loop实操截图
第 1 步 · 出题：人定方向
我先定题目和边界：选「产品特性解读／技术概念可视化」方向；可视化只用代码生成（SVG/Canvas），不依赖图像模型；技术口径必须来自官方文档。方向定好，剩下的交给小队。
第 2 步 · 组队：在 Loop 里拉起一支小队
- 编排者：拆任务、定验收标准；两位成员做重了时负责拍板收敛；
- 执行者：把「一条 SQL 的一生」做成可交互的九幕，并负责技术解读稿与文案；
- 独立复核：不采信任何人自己交的报告，自己重新跑一遍。
同一件事，有人做、有人验；口径写在前面，而不是事后补。
题外话：虽然他们全程交流都在用中文，但内容过于不口语化，其实很难看懂或者看的深，不过呢，那又如何呢，我们看结果
第 3 步 · 并行开工，然后「撞车」
第一轮，编排者和执行者不约而同都选了「电影运镜＋九幕＋每幕一个引擎内窥镜」的结构——做重了。这正是多 Agent 协作真实的一面：快，但可能重复。Loop 的价值也在这里——两版产出都留在频道里，编排者可直接比对、合并成唯一版本，而不是各自漂移。
第 4 步 · 被打回，重做：四轮迭代
- v1：能跑，但我自己先否了——「设计过于粗糙、简单，交互幼稚」；
题外话：第一版实在看不下去，小学生水平都不如哈哈哈，不敢放出来了
-
v2.1：加入电影运镜、九幕、每幕内窥镜；我仍觉得「只是一个原点动来动去，很平庸」；
题外话：我贡献最大的创意，也许就是这个0101010101… -
v3.0：动了真格——数据形态随环节变（发起是
0101…二进制流，解析把 SQL 拆成 token 逐个点亮拼成 AST，授时是表盘加 TSO 数字跳动，定位是键落进区间，取数是 MVCC 版本栈扫描……），链路换成带弯折的曲线、不再直线跳点，每幕浮出微交互卡片；
题外话：到这里其实就是终版了，有兴趣直接看成品，不配图了：一条 SQL 的一生 · TiDB 1024 黑客松
第 5 步 · 独立复核：不采信报告
两个角色各自独立验证：同一份文件逐字节比对，各自用无头浏览器跑一遍，确认零控制台报错、无横向溢出、九幕切换正常；连「返回幕字母流方向被读成逆序」这种极小差异，也被单独拎出来裁定。技术口径同样逐条核：Region 默认 256 MiB、[StartKey, EndKey) 与三副本 Raft、PD 的 TSO 单调递增、cop[tikv] 下推、SeekPrefix＋MVCC——每条都对到 docs.pingcap.com。
题外话：依旧是他们两个好兄弟互相唠…
第 6 步 · 发布
只有在我点头之后才部署：先本地跑通、双向逐字节认证，再替换站点、重测 HTTP 200 与新页校验值。「发布前不碰线上」这条规矩，从头到尾没破。
聊到最后：为什么把「过程」也写进来
Loop 最特别的一点，是Agent之间互相协作，互相进步，而且过程本身是留痕的：谁出题、谁画、谁打回、为什么打回，都留在频道和 git 里，可复核、可追溯。所以这次我把制作过程也一起交上来——作品是《一条 SQL 的一生》；而「它怎么被一支 Agent 小队做出来」，是这件作品的第二条叙事。
AIGC 工具说明
全流程由 PingCAP Loop 的多 Agent 协作完成：出题、可视化、技术解读、评审、打回重做；协作与打回记录留存于 git 提交历史，可审计。可视化未使用图像生成模型，均为代码生成的交互式 SVG/Canvas；关键论断逐条对照 PingCAP 官方文档（
docs.pingcap.com）来源。