我们每天都会想到一个问题：
「我今天还有哪些工作没做？」
这个问题看起来很简单，但仔细想想——能回答这个问题的AI，得知道多少东西？
它得知道我是谁、教几个班、今天是周几、上周布置了什么作业、哪些事是紧急的、哪些可以明天做……换句话说，它得比我自己还了解我的工作状态。
我去问了豆包。它说：「抱歉，我无法访问您的个人信息和日程安排。」
很合理。但也很没用。
然后我问了另一个AI——一个连接了我的教学知识库的AI。它说：
「您今天还有：① 批改2304班物理作业（明天讲评，建议今晚完成）；② 准备周三AI分享课的PPT（已拖3天）；③ 回复未读消息7条。是否需要我帮您规划时间？」
我当时愣了一下。
不是因为它答得有多准，而是因为这个方向是对的：AI的价值不在于它有多聪明，而在于它有多了解你。
而让AI了解你的方式，不是训练它，不是微调模型，而是——给它接上你的知识库，让它成为一个能替你干活的AI Agent。
「AI最完美的使用者，只能是行业的专家。技术和信息的平权本身就是AI的糖衣，给普通人最美味的幻觉就是让你觉得拥有了它，就能抹平在某个领域内长时间的沉淀。」
这话不是我说的，但我深以为然。
我是一个普通的初中物理老师，教了几年书。AI最完美的使用者，只能是行业的专家——这句话我越想越觉得对。技术可以平权，但经验不能。AI可以帮你干活，但它得先懂你在干什么。
所以今天想聊的不是AI有多厉害，而是一个不懂技术的人，怎么把AI用进日常教学。
先不聊理论，看看一个普通老师用AI实际做出了哪些东西。
教学方面
• 初三物理总复习网站：8大模块+公式+搜索 • 成绩分析报告：4班独立HTML可视化 • 课件+教学设计：13页HTML幻灯片 • 试卷分析讲评：五维溯源对比 • 物理冲关小游戏：Canvas跑酷复习 • 每日自动推题：7:00准时推送 • 智学网自动出题组卷 • 公众号写作：IMA→WorkBuddy闭环
非教学方面
• 会议录音→纪要：转文字+待办推送 • 班牌分数公示：全自动操作 • 自动化日报：定时推送微信 • 继续教育课程：AI自动完成 • Skill蒸馏：聊天记录→技能包 • 公众号写作：起草→润色→排版 • 短剧创作画布 • 修电脑问题
这些不是我在某个平台买的现成资源，每一个都是AI基于我的教学数据和经验生成的。
桌面操作级Agent：新物种
2025-2026年，AI出现了一个新的形态：桌面操作级Agent。它不只是跟你聊天，它能直接操作你的电脑——打开软件、点击按钮、读写文件、执行任务。
主流工具一览：
• Claude Code（Anthropic）— 编程Agent，终端操作 • Codex（OpenAI）— 代码生成+执行Agent • WorkBuddy — 全场景桌面Agent，我主力使用 • Marvis — Mac端操作Agent，辅助使用
关键认识： 这些工具的核心不是"AI多聪明"，而是"你的个人知识库多丰富"。知识库是弹药，AI是枪。没有弹药，枪就是废铁。
我的知识库进化之路
为什么我觉得知识库这么重要？因为它是我一步步走过来的。
2019 · 纸质版子弹笔记
一支笔一个本子，手写记录任务和灵感。好处是写下来的那一刻有仪式感，坏处是——写起来费劲，查询不容易。
2023 · 电子计划本
纸质模板电子化，导入GoodNotes手写使用。解决了携带问题，但信息还是孤岛——不可检索。
2025 · 本地AI知识库（DeepSeek-R1 + AnythingLLM）
第一次用AI搭建本地知识库，上传教学文档后可以基于文档问答。AI能自动对题目分级联想。但部署复杂，门槛高。
2026 · IMA + WorkBuddy · 闭环时代 ⭐
IMA做知识存储，WorkBuddy做任务执行，两者双向流动。AI直接操作电脑写文章、出试卷、生成报告。从此进入了"AI帮助操作电脑"的时代。
7年的进化，本质上只做了一件事： 把自己的经验变成越来越容易检索、复用的资产。工具在变，核心不变。
三大工具详解
一、IMA — 你的第二大脑
个人知识库：
• 存入你自己写的教案、试卷、反思、素材 • 用自然语言搜索（比关键词好用10倍） • AI可以检索你存的内容来辅助工作
订阅知识库：
• 订阅他人公开的优质知识库 • 跨学科、跨领域的内容整合
我的使用原则： 看到好题→存。写完教案→存。课后反思→存。好素材要变成"可用资产"，而非仅仅是"看过"。
二、WorkBuddy — AI执行者
我目前主力使用的AI桌面Agent，功能覆盖：
• 工作空间：3个独立空间（教学/生活/写作），互不干扰又可协作 • 记忆系统：全局偏好→项目记忆→每日日志，跨会话保持上下文 • 自动化：定时任务：每日推题、资讯日报，设好一次就不用管 • Skill生态：一键安装社区技能，浏览器自动化、PPT生成等 • 连接器：链接钉钉、腾讯文档、微信公众号 • 专家团：100+领域专家随时召唤组队 • Agent浏览器：操作网页：登录、点击、填表、截图
三、Marvis — 自动化Agent
主要用途：
• 继续教育课程：自动登录学习平台、播放课程、做课后练习 • 智学网联动：拉取学生考试数据→分析薄弱点→针对性选题→生成课件→存IMA→做成Skill
关键技巧： 跟AI沟通任务，就像跟一个聪明但没经验的实习生沟通——你得告诉他第一步做什么、第二步做什么、怎么做算完成。你描述得越精确，他执行得越到位。
WorkBuddy × IMA 闭环
两个工具不是孤立使用的，而是形成了一个双向流动的工作闭环：
1. AI生成的内容→存进IMA知识库 2. 需要写材料时→AI从IMA检索素材 3. 用得越久，IMA积累越多，AI调用越精准
实际案例： 二模考完→WorkBuddy从IMA拉成绩数据→自动生成4份HTML分析报告→发现薄弱点→出随堂练习卷→生成教学设计和课件→全部存回IMA。整个过程，我只负责决策，AI负责执行和存储。
踩过的坑
• AI出题不能完全放羊：必须人工核查，物理题尤其注意单位和量纲，但是可以跟题库网站联动来解决这个问题 • 配图是痛点：AI画不了精确的电路图、光路图 • IMA搜索用自然语言：关键词搜索效果差很多 • 自动化不是一次性设置：需要定期维护调整 • 专业判断的边界不能模糊：AI是工具，最终把关的是人
给所有想用好AI的人
这是我目前能给到的最具体的入门建议：
1. 打开你手边的任意一个AI工具 2. 打开手机语音备忘录，把你想做的事全部说出来——觉得说完了？继续说。至少录10分钟 3. 把语音转成文字（微信、飞书妙记、讯飞都行） 4. 把转录文字粘贴给AI，说："我从来没怎么用过AI，但我说了一些事情粘贴在下面。请读完后问我问题，帮我搞清楚怎么用你做出一些事情来。一直问，直到我说结束为止。" 5. 然后把主动权交给AI。 让它引导你。
如果这听起来很奇怪，就把这段话直接丢给你在用的任何AI，说："有人让我把这个发给你，我想试试，但不知道怎么开始，你帮我。"
几个值得关注的信号
🎓 吴恩达的观点
AI Agent Workflows将在2025年超越纯大模型，成为AI领域最大趋势。任务拆解+工具调用的Agent模式，比单纯对话更有生产力。
🗄️ 知识库 vs 数据库
知识库是有组织、可检索、可推理的经验集合。AI时代，每个人都需要把自己的"数据库"升级为"知识库"。
三个可以带走的认知
1. AI是放大器，不是替代品。
没有专业知识的人用AI，得到的是幻觉；有专业积累的人用AI，得到的是杠杆。
2. 知识库是AI时代的个人资产。
从纸质笔记到AI知识库，工具在进化，核心不变——把经验变成可检索、可复用的资产。越早开始积累，越早享受复利。
3. 先从一件事开始。
不需要一步到位搭建完整系统。先让AI帮你做一件事——写一份教案、整理一份素材、出一份试卷。成功一次之后，你会自己想扩大使用范围。
不要问AI能为你做什么，要问你自己为AI准备了什么。你的答案，就是你与别人的差距。
-往期文章-
一个老师的时间不够用？用这套 AI 闭环，把每天省下的 2 小时还给自己
