辅导孩子学习诗词 Prompt
作者分享了一个用于辅导孩子学习诗词的 Prompt 设计方法。核心思路是把一首诗变成一幅只由诗中文字组成的图：字的位置和走向即画面本身。方法分四步：先找出诗中的事物及其关系；再将关系转换为空间投影，如'垂下'让字沿弧线往下排、'风'让字斜穿画面；然后生成图片；最后对照检查，确保所有字出自原诗、画面可辨认、能按阅读路径读出原诗。该 Prompt 巧妙结合了文字与图像，帮助孩子直观理解诗词意象。
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How I Turn Any Question Into a Machine You Can Run
作者介绍了一个免费 Claude Code skill——anatomy（作者 wheresryan22，MIT 许可），可以把任意问题变成一个可交互的『机器』教学页面：一个独立的 HTML 页面，包含真实的机器模型、按步骤点击的按钮、展示内部工作原理的剖视窗口、由真实模型驱动的实时数字仪表、每步提示和拟声词。文章以意式咖啡机如何产生 9 bar 压力为例，详细给出安装、构建提示词、可读性优化、儿童绘本风格样式和自动化质检等 6 个步骤及全部提示词，特别适合向孩子解释机械原理。
软件工程专业困局
文章探讨软件工程专业的教育困局：大学教育未能培养学生在团队中编写可维护软件的能力，课程项目与业界真实复杂度脱节。作者援引《软件困局》和《黑客与画家》，指出软件工程专业在高校鄙视链中处于劣势，计算机科学专业实际是数学家、博物学家与黑客的混杂体，而大学以论文数量为考核标准，倾向于培养近似数学家的学生，而非创造优美软件的黑客。作者强调黑客的工作是软件设计而非学术研究——设计不一定是新的但一定是好的，并以Dennis Ritchie、Linus Torvalds、陶建辉等人为例，批评当前教育缺乏整体性关联分析能力的培养。
If AI Can Solve Almost Everything, What Should We Teach Our Children?
作者认为现代教育过度专注于解题能力，而AI的普及正在削弱这一能力的稀缺价值。他提出教育应更多关注流程的两端：决定什么值得追求，以及为现实后果承担责任。作者强调人类身体有限、时间不可重来的稀缺性使选择具有个人意义，提出'人类能动性'（Human Agency）概念——我选择、我负责、故我在。以马斯克为例说明'超级个体'能调动远超自身知识的能力，AI将让更多人有机会尝试曾需超级个体才能完成的事业，从而重塑年轻人学习的意义与动机。
学习/备考神器！用 AI 十倍速学习任何知识
作者开源了一套用 AI 交互式学习的工具（htd-ai-augmented-education），基于布鲁姆认知分类、苏格拉底式提问等理论，解决传统学习中材料筛选难、教材递归学习、线性阅读低效等问题。工具通过 agent 提炼知识点并构建依赖图，用选择题评估学习者水平，规划主线与支线学习路线；提供交互式讲义、习题反馈、播客音频（支持音色克隆）、可视化学习进度、自动总结笔记本与错题本，以及学习报告等功能，实现个性化、针对考试范围的高效 AI 辅助学习。
散人杂谈 国庆节特别篇｜你可以随时打开自己，也可以随时关掉自己
作者以GPT上线为个人纪年分界线，在国庆假期中反思技术加速时代的个体处境。从卢德运动、恩格斯停顿讲到人类文明的外包史：火、文字、钟表、计算机，直到AI外包思考本身。借苏格拉底对文字的担忧与法航447空难，区分'外包'与'依赖'；以低本底钢类比GPT前的人类原创数据，呼吁收藏与守护；探讨AI时代的一对一教育、默会知识与线下沟通的升值。核心观点：开时往死里卷，关时往死里躺，两样都是自己，都不用道歉。
熬夜测了一周 Opus 5.5，我把用它做视频的方法，整理成了一个 Skill
作者团队耗时一周、花费四千多元深度测试 Claude Opus 5.5 的视频制作能力。Opus 5.5 通过代码生成方式制作 MG 动画，具备确定性高、可精准修改的优势。文章展示了科普教育视频、产品宣传片、剪辑包装、游戏动画等多个应用场景，指出其效果已超过资深设计师水平。同时分析了风格同质化、制作时间长、费用高等不足，并提出用参考图、调整推理强度等解决方案。作者将测试中的方法技巧整理成 Skill，认为该模型正在改变科普、教学和宣传片制作方式。
MIT 公开课 6.S950 Agency with AI：Spec 先于 Prompt，验证先于信任
文章全景解读 MIT EECS 2026 秋季新课程 6.S950《Agency with AI》。课程不教工具使用，而教 AI 时代的工程判断力：什么该委托给 AI、什么该验证、什么该留给自己。方法论核心是四问法（解决什么问题/方案/老思想/新在哪）与增量思维。12 讲沿真实 ML 项目生命周期展开，涵盖文献阅读、spec 驱动开发、版本控制、抽象阶梯、数据审查、LLM 机制、评测设计与审计等主题。Lab 设计精妙地控制 AI 在场与否，考核要求任何无法说明理由的工作不得分，强调决策的可辩护性与人类作者性的保留。
全世界都在用语言分层，普通人怎么跨越阶层
文章从语言学视角探讨社会阶层分化问题。作者认为语言是隐形的阶层门槛：不同职业和阶层有各自的词汇体系和表达方式，进入某种语言系统会重塑思维方式。以布迪厄的文化、经济、社会资本理论为框架，分析美国英语词汇的阶层分化（日耳曼词与法语词）、教育中的语言分层（拉丁语、第二外语），以及北京精英家庭从小培养孩子多语种的策略。作者指出大学中的阶级差异被'再生产'机制掩盖，提醒普通人避免学历和面子两个执念，建议通过观察行业、学习专业语言、利用互联网缩小信息差，最终实现认知与阶层的跨越。
用 AI 做儿童阅读打卡包：7 天亲子阅读卡制作与变现指南
文章介绍如何利用 AI 工具（豆包、Kimi、ChatGPT）为家庭制作 7 天儿童阅读打卡包，包含每日任务卡、亲子提问卡和记录页。作者强调只围绕客户已有的绘本做整理，避免版权问题和 AI 编造内容；制作前需收集孩子年龄、阅读习惯等 6 条信息；7 天任务设计循序渐进，从选书、找细节到孩子当领读人；排版需简洁，一张卡一屏内完成。定价从 9.9 到 79 元不等，建议先在自己家庭测试一周，做出样本后再接单定制，把零散的陪读时间变成打开就能用的安排。
用 AI 做学生错题复习包：别只把错题拍下来，要让它变成下次能刷的题卡
文章介绍如何用 AI 把学生的错题照片整理成可复用的复习资料，而非让照片沉睡在相册中。作者提出以 10 道题为一份基础包的轻服务模式，包含错因表、知识点卡、7 天复习安排，测试价 9.9-29.9 元。流程强调：拍题前标注学科、原答案、错因三个字段；用豆包、ChatGPT 等工具将错题分为概念、审题、计算、表达四类；AI 解析必须经教材或老师核对；交付以 PDF 题卡加可编辑复习表形式进行，并明确不代写作业、不承诺考试结果。文中还提醒注意版权与隐私边界，建议先从自己的错题跑通全流程再服务他人。
勤奋是奴隶的道德
文章从牛顿因瘟疫返乡、闲坐果园悟出万有引力的故事切入，指出闲暇是创造力的前提。通过程序员小林裁员后的焦虑与在大理学做榫卯后重获自我的经历，批判用投资回报率审判每一刻的生活方式。借物理学家马兆远的观点，讨论AI只能取代80%的重复性劳动，人的价值在于算法无法描述的20%；并以韩国低生育率、罗素的松弛感哲学和维特根斯坦的临终感言，倡导从内卷换挡到松弛，活出属于自己想法的人生。
别天天想着vibe coding，分享我用AI帮助孩子学习，一个月提高30分
作者分享用AI辅助孩子学习的真实案例：将孩子英语课堂录音本地保存，用本地Whisper模型转写为带时间戳和置信度的JSON数据，通过硬过滤和软警告规则剔除静音、幻觉、噪声等不可靠片段，再人工筛选出老师讲解内容，交给GPT重写成结构化讲义（核心复习卡、分主题方法、必背板书、限时顺序、订正题），最后脚本导出为去除隐私信息的Word文档。文章详细介绍了完整工作流、技术细节、自检清单及三种上手配置方式，强调录音需经老师允许、数据留本机保护隐私，讲义是节省时间的工具而非替代课堂。
爸，我这算是会编程了吗？
作者以儿子养正自学编程的经历为引，探讨在AI时代如何正确学习编程。文章提出三步路线：先用4-6周掌握Python基础语法（变量、条件、循环、函数、列表、字典），再用2-3个月做一件自己真实需要的东西并在此阶段引入AI辅助，最后学习Git和阅读他人代码。文章引用多伦多大学青少年编程实验和METR开发者实验，指出AI虽能提高短期效率，但独立能力才是根本；有代码底子的人用AI学得更好，AI的位置应在第二步而非第一步。会编程不是生成代码，而是能判断代码对错并修改。
AI究竟让我们停止学习，还是重新学会学习？
文章从《经济学人》报道的一项针对26811名中国中学生的研究切入：使用生成式AI后作业成绩提升18%、用时缩短30%，但六个月后闭卷考试成绩下降约20%。作者结合自身经历——从不会写代码到借助AI开发出上架App Store的应用——提出“句号型AI”与“冒号型AI”的区分。AI既可以替人完成任务让思考终止，也可以成为进入陌生领域的门票，引发持续追问。作者认为能力外包与能力扩张可以同时发生，真正危险的是认知地图停止生长，关键在于我们如何使用AI。
WorkBuddy赋能教育高阶教程｜万元培训全分享
本文是作者为南召衡辰中学教师进行的一场6小时AI赋能教育实操培训的完整复盘。文章首先通过问卷揭示教师使用AI的现状与痛点，然后深入讲解Agent、上下文、工作空间等核心概念，提出SGP提示词方法论，并详细演示了英语备课、数学实验室、作文批改等具体应用场景，强调将AI融入工作流、以上下文为核心的方法，为教育工作者提供了可复制的AI应用路径。
富人家10岁的孩子，已经看穿了你30岁还没看透的事
文章通过温州企业家鲍总教育女儿鲍美的故事，揭示了富人家庭如何通过日常对话培养孩子的认知思维系统。鲍美在辩论赛、义卖、友谊、创业比赛和机器人比赛中展现出的第一性原理、博弈论、二阶思维和反脆弱能力，远超同龄人。文章指出，真正的财富差距在于认知传递的时间差，而非金钱和资源。富人家庭从小教孩子“看懂规则”，而普通家庭只教“遵守规则”，这种底层认知的差异在长期运行中会形成天壤之别。
为什么东亚式教育盛产“空心人”？
本文探讨东亚式教育如何通过单一量化标准（如分数）塑造学生的自我价值感，导致“空心人”现象。作者结合自身经历，分析这种教育模式对人际关系、自我认知和未来选择的影响，并指出在AI时代，这种依赖外部评价的思维模式面临更大挑战。最后提出“把自己重新养一遍”的实践建议，强调培养主体性和内在价值的重要性。
Karpathy GitHub 上最重要的 5 个仓库：从零学习 AI 基础
本文介绍了 Andrej Karpathy 的 GitHub 上五个最具教育价值的仓库：micrograd、nanoGPT、minGPT、llm.c 和 nanochat。这些仓库以极简和清晰著称，帮助学习者从零理解神经网络、反向传播、GPT 架构、底层实现和完整的 LLM 系统。文章强调了主动学习的重要性，并提供了实践学习路径，帮助读者从基础原理到实际应用建立直觉。
一年级最容易白花的钱：为几道错题报的班
本文通过作者亲身经历，指出一年级孩子测评报告中的“薄弱模块”可能因样本量过小（如仅测一道题）而产生误导，导致家长盲目报班。作者通过增加练习量、分析错题原因，三天内将孩子正确率从17%提升至90%，并建议家长用少量同类题验证“弱点”真伪。文章强调报班买不到判断力，呼吁测评报告应标明题目数量，避免“一道题的证据”被过度解读。
听完李飞飞两小时访谈，我重新理解了 AI 时代的“主体性”
本文基于对李飞飞两小时访谈的思考，探讨了AI时代人类“主体性”的重要性。作者指出，AI不仅能学习写作模式，还能帮助人们看见习惯和盲区，但关键在于如何使用：是直接获取答案，还是用它来拓展思考。文章强调，对孩子而言，AI可能剥夺他们与困难相处的机会，因此教育者需参与规则设计。同时，作者认为语言模型虽强，但世界不只由语言构成，空间智能提供了另一种理解方式。最后，作者提出三个问题，提醒人们在AI辅助下保持主动性和判断力，避免过早交出方向盘。
2026年，中国教育最大的骗局被官方自己揭穿了
文章通过详实的数据分析了过去30年中国教育回报率的走势，指出随着学历通胀和产业结构失衡，传统的高考路径已由“投资”变为高风险的“豪赌”。作者对比了日韩案例，计算了教育投入产出比，并提出了在“教育过剩”时代下，通过技能突破、斜杠组合和资产思维来对抗风险的可行路径。
dbskill v2.9.0 更新：新增交互式学习功能
dbskill v2.9.0 发布了新的 skill /dbs-learning，旨在解决 Benjamin Bloom 提出的 2 Sigma Problem。该功能通过将 AI 学习过程转化为可持久化的文件，利用持续的用户反馈来动态调整后续内容，从而在低成本下模拟一对一辅导的学习效果。
当知识廉价时，洞察力至关重要：杰文斯悖论在妥拉学习中的应用
文章引用经济学家杰文斯关于煤炭的悖论，指出效率的提升会导致需求的爆炸性增长，而非减少。作者将此逻辑应用于AI时代的犹太经典学习：尽管大语言模型（如Yochai）大幅降低了获取传统知识的门槛，但这并不会取代拉比，反而会释放对“洞察力（Chiddush）”的巨大需求。当获取知识的成本极低时，瓶颈转移到了从旧材料中产生真知新见的能力上，而这才是学习的终极目的。
GPT Image2一出，很多专业已经被判死刑
文章以 GPT Image 2 的发布为背景，探讨了生成式 AI 对传统设计、传媒及部分计算机专业的颠覆性影响。作者指出，单纯掌握操作流程、缺乏深度思考的“半吊子技能型”专业将面临淘汰风险。文章建议，在选择专业时，应区分“指挥 AI”与“被 AI 替代”的角色，优先选择与真实世界强绑定的领域（如医疗、高端工科）或高阶认知学科，并警惕“假热爱”带来的逃避心理。
最后一代需要思考的人类
本文探讨了人工智能对人类认知能力的深远影响，特别是对年轻一代的潜在危害。作者引用哈佛、MIT等机构的研究指出，过度依赖AI会导致认知萎缩和批判性思维能力下降，形成了严重的认知阶级分化。文章区分了“教练”和“拐杖”两种使用模式，警告如果不正确引导，AI可能成为教育领域的“快餐”，导致人类大脑进化的停滞甚至倒退。
美本招生官讨厌的不是成绩差，是表演出来的完美
文章基于作者开发的美本申请 AI 系统反馈，指出申请者的主要误区在于将申请视为单纯的“包装”。通过分析招生官的视角，文章批判了“复述活动列表”、“克服困难获得成功”及“自我感动式助人”三种常见文书的虚伪性。作者强调，申请的核心不应是打造完美的产品，而是展示一个“活生生的人”。V2 版本的系统通过引入价值观校准，引导申请者挖掘真实的自我，从而获得招生官的青睐。
AIFUT大会Day1上午场总结：罗振宇、张鹏等嘉宾畅谈AI技术与未来
本文是 AIFUT 大会第一日上午场的精彩内容回顾。作者记录了王磊关于城市 AI 化的思考，罗振宇关于“人类只需告诉 AI 要什么”的观点，张鹏对适合 Agent 的大模型定义的探讨，以及谷大白话关于 AI 教育创新的分享等。文章不仅涵盖了产业、技术、教育等多维度的干货，还传达了在 AI 时代保持好奇心与想象力的重要性。
美国 AI 圈领军人物对子女路径的结构共识：焦点已切换
文章分析了多位美国 AI 领域高管对其子女未来职业发展的建议。共识在于：未来不是技能竞赛，而是判断层级竞赛。高管们普遍不押注“具体技能”（如编程、提示词工程），而强调“结构能力”，包括通识教育、元认知、适应力以及最重要的——承担责任。核心观点是 AI 无法承担责任，稀缺性将从“认知能力”转向“信任能力”，未来的关键在于建立世界模型、提高判断密度并站在责任位置上。
对谈14岁“虾王”：靠养虾搞定学业和收入
文章记录了与14岁少年姜睦然的对话，他利用AI Agent（文中称为“龙虾”）两天掌握学期知识，并开发了自动化创业系统“Claw Founder”。他分享了“一人公司”实践、跨平台效率工具搭建经验，以及使用AI时的避坑心得，强调了AI时代架构思维与表达能力的重要性。
