第 10 周复盘

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第 10 周复盘

本周主题

专业 AI 和 Codex 工作流：把 AI 使用变成可记录、可核查、可复用的学习系统。

本周投入时间

• 计划：8 小时
• 实际：

本周建议完成的概念卡

1. AI 协作
2. Prompt Engineering
3. RAG
4. 知识库
5. Codex
6. Notebook
7. 数据字典
8. 版本管理
9. 可复现环境
10. 最终模拟组会

本周专业问题

1. 普通 AI 提问和 RAG 有什么区别？
2. 为什么不建议一开始就做模型微调？
3. Codex 更适合处理哪些任务？
4. notebook 为什么必须包含解释和局限？
5. 如何记录 AI 使用以降低学术诚信风险？

本周可用于课堂/组会的表达

1. 我会把 AI 用作辅助理解、生成初稿和检查错误的工具，最终结果会人工核查。
2. 现阶段我先建立结构化知识库，暂时不急着微调模型。
3. 对数据分析任务，我会用 notebook 保留代码、图表、解释和可复现环境说明。

本周 AI 协作案例

• 原始任务：
• 我的提示词：
• AI 输出：
• 我核查的内容：
• 最终保存到知识库的位置：

本周最容易露怯的点

• 说“AI 会做”但说不出如何核查。
• prompt 没有背景、输出格式和验收标准。
• notebook 能跑但没有解释、局限和环境说明。

下周补救动作

• 每次重要 AI 使用都填写协作记录。
• 每个 notebook 补可复现环境说明。
• 准备一次最终模拟组会。

3 分钟解释练习

• 主题：我如何使用 AI 和 Codex 辅助研究生学习
• 是否能讲满 3 分钟：
• 卡住的位置：
• 下一版要改进：