模块一：教授到底想看啥？作业背后的“隐形评分标准”

别再只盯着结果对不对了！帝国理工去年更新了工程课评估表——代码可读性占30%。我室友写了个能算流体压强的程序，逻辑全对，但变量全叫a1、b2、temp，最后只拿了58分。

• 命名规范：伦敦政经有门Python课明确要求用snake_case（比如max_velocity）
• 注释密度：爱丁堡大学电子系建议每15行代码至少一个中文/英文注释说明思路
• 模块化思维：别把所有功能塞进一个文件！谢菲尔德老师直接说‘看不到function拆分=不会工程管理’

模块二：工具链选对，效率翻倍——英国实验室的“隐藏套装”

你以为只能用学校机房？早out了！曼彻斯特大学计算机系学生偷偷告诉我：GitHub Education包免费领JetBrains全家桶，连DataSpell都能下。

结尾彩蛋：两条血泪换来的忠告

第一，每周留两小时做代码复盘——哪怕作业交了也打开助教反馈，标红的地方截图建个‘避坑相册’。

第二，组队别光找华人！我在布里斯托做的传感器项目，法国搭档教会我用Jupyter Notebook写交互式报告，最终展示得分比纯代码高12%。