我给女儿做了个学习App,才发现9成「补课班」是假的
作者为女儿开发学习App的过程引发了对当下教育现状的深刻思考。文章指出,传统补课班和多数AI教育产品只是贩卖焦虑,并未做到真正的“因材施教”。AI在教育领域的核心价值在于以低成本实现个性化辅导(即精准控制“步长”),而非单纯的效率提升。作者提供了三个问题帮助家长鉴别真假AI教育,强调技术并非难题,意愿才是关键。
作者为女儿开发学习App的过程引发了对当下教育现状的深刻思考。文章指出,传统补课班和多数AI教育产品只是贩卖焦虑,并未做到真正的“因材施教”。AI在教育领域的核心价值在于以低成本实现个性化辅导(即精准控制“步长”),而非单纯的效率提升。作者提供了三个问题帮助家长鉴别真假AI教育,强调技术并非难题,意愿才是关键。
本文整理了 a16z 播客中 Alpha School 创始人 Joe Liemandt 与 HAA 学院联合创始人 Gagan Biyani 的深度对谈,探讨 AI 时代的教育变革。核心观点:结合认知科学与大语言模型的学习引擎可将知识获取速度提升 10 倍,学生每天仅需 2 小时核心学术学习;剩余时间用于培养领导力、创业精神、金融素养等真实世界技能。文章强调从被动防御转向主动进攻,通过 Vibe Coding、机器人实战等方式培养 AI 原生一代成为乐观的'未来建设者',教育正经历范式转移的历史转折点。
作者被“逆向任何 iOS 应用”的夸张标题吸引,点进去后发现是三套给 AI 使用的 Skill。文章推荐了 Appllama Skills(让 AI 先研究畅销 App 的界面设计再照做)、Expo 官方 Skills(涵盖路由、原生 UI、打包上架的最佳实践)以及 Emil Kowalski 的 Skills(5 万星项目,专治 AI 动画与细节没品味的问题)。作者认为虽然标题夸张,但内容对做 App 开发的人很有价值,值得安装尝试。
作者系统总结了一套基于 H3 模型的 AI 古风舞蹈视频制作方法论。核心原则是先建立舞蹈再建立镜头:从作品意图、音乐分析、编舞设计出发,构建持续层、动链层、微动作层三层舞蹈结构,写出包含受力、路径、重心、惯性等完整物理过程的动作链,并按音乐节拍与动作密度对齐。镜头设计强调真实摄影机几何而非抽象角度术语,每次运镜都需有目的。文章还涵盖参考图视觉权限界定、跨段连续性检查、负面约束的正向替代方案、提示词语法结构与交付前的导演级自检流程,旨在建立可复用的模块化 AI 舞蹈创作系统。
作者分享了如何聪明、清晰地表达自己的方法。首先强调要建立自己的'最佳想法专辑'——8-10个可以关联几乎所有话题的核心思想,并通过数千次写作和演讲反复打磨,重要的想法值得重复。随后提供了从初级到高级的三种表达方法,写作是训练思考、学习和吸引他人的最佳途径。文章引用Jordan Peterson和Alex Hormozi的例子说明:优秀的表达者不直接回答问题,而是自信地输出自己打磨过的最佳观点,这既能吸引听众,也更容易产生传播效应。适合创作者、创业者、职场人士以及想成为更有趣的人阅读。
本文深度解读哈佛大学2026年秋季Juncheng Yang开设的研究生课程CS2680《现代AI系统:Agent与系统优化》。课程以一条主线贯穿agent循环到LLM推理serving栈,通过五个递进式作业逐层解剖系统:A1为Claude Code构建Web前端,A2从零实现最小agent harness,A3在黑盒API下优化成本与延迟并引入排行榜竞争,A4自建推理引擎部署开源模型,A5全栈profile驱动的假设验证优化。文章还分析了课程的AI使用政策(强制披露、Claude Code session存档审计)、leaderboard评分机制、严格的20% A档曲线以及体现系统研究方法论的期末项目设计,展示了'AI时代如何教系统课'的完整答案。
文章介绍了想将 AI 应用于教学的 6 个 GitHub 开源仓库,按教学任务分类:QuizWeaver 用于备课出题,可从授课内容生成题目和教案;anything-to-course 是 Agent Skill,把资料组织成课程大纲和复习计划;Agentic-AI-Tutor 基于上传材料答疑并附引用;studyforge 提供课程生成、测验和间隔复习;freelingo 面向语言学习场景;lextures 用于课程与成绩管理。作者建议按任务选择工具,并注意部署和模型要求,最终教学适配仍需人工核对。
作者提出在 AI 时代执行成本越来越低,eval(评估)才是一等公民。他建立了 repo-evals 项目,系统测评各类工具和 skill,并详细介绍了完整的评估方法论:先看真实产出而非介绍;将工具分为原子、分子、复合物三个层级并采用不同检查标准;打分四档且分数拆开可解释;明确 who/when/how 使用场景;绘制工作流并与同类工具对比;标注部署成本和 license;把 README 承诺拆成一条条 claim 逐条核对实测证据;最后按层级使用不同检查清单(确定性、幂等性、工作流正确性、错误传播等)。文章以 guizang social card 为例演示了完整评估页面结构。
作者以技术小白身份借助 AI 获得世界 AI 大赛 Top 10 的经历为例,复盘出三种可培养的元能力:一是结构化思考,把陌生复杂的事拆解到可下手;二是学习与迁移,通过情景化提问从专家身上提取判断依据,并让 AI 协助设计与整理;三是 AI 协作技巧,包括清楚交代背景目标、先确认理解再动手、用具体场景讲解选项利弊、分工验收并具体反馈后迭代。作者认为这三种能力配合使用,是普通人在 AI 时代突破能力边界的金手指,每解决一个问题,能力边界就往外拓一点。