附录 E — 把环境配置交给 Agent（真实示例）
本附录收录两份真实的任务说明书——它们是本仓库作者当时写给 Claude Code、让它在本机诊断并绑定 Python / Stata / nbstata 环境的原始文档。把它们当模板：填上你自己的路径，整段发给 Claude Code / Codex，让 Agent 照着帮你诊断、配置、验证。这本身就是本课”用 AI 辅助配置”理念的一次真实演练。
两份原始文档（在仓库中查看 / 下载）：_materials/Python-nbstata-setting/
本地Python环境和Stata-nbstata配置说明.md——面向”环境已装好、只是没被 Agent 正确找到”的诊断与绑定；claude-code-python-stata-nbstata-setup.md——更完整的路径规则、nbstata.conf模板、验证命令与”不要做的事”安全清单。
⚠️ 一定要改成你自己的路径！
文档里的 D:\stata19、C:\Users\Administrator\.conda\envs\dml050、edition mp 等，都是作者本机的值。照抄一定失败——请先查出你自己电脑上的对应路径再替换。
怎么查自己的路径？
- Stata 安装目录：打开 Stata，命令窗口输入
sysdir，看STATA:那一行；或右键桌面 Stata 图标 →「属性」→「打开文件所在的位置」。 - Python / conda 环境：打开 Anaconda Prompt，
conda env list会列出所有环境及其路径；进入某个环境后python -c "import sys; print(sys.executable)"可看到 Python 可执行文件位置。 - 最省事、也最贴合本课：直接让 Agent 帮你找——在项目里启动 Claude Code / Codex，让它运行
conda env list、where python、并在 Stata 里跑sysdir，把发现的路径列给你，你确认哪个正确即可（比人工搜索更快，也避免它猜错）。 - （备选）用 Everything 搜索
StataMP-64.exe、python.exe等文件名，也能定位，但通常不如上面几种直接。
E.1 用法三步
- 先装好基础软件（见上方 note）——Anaconda / VS Code / Jupyter / Stata。
- 查出并替换路径：把文档里作者的值换成你自己的，至少这三处——Stata 安装目录、conda 环境名、Stata edition（
mp/se/be）。 - 交给 Agent：在你的项目文件夹启动 Claude Code / Codex，把改好的文档发给它，让它按文档诊断 → 安装并配置
nbstata→ 验证。