AI 教学第一课复盘：让 AI 帮老师做教学，既要做对题，更要选对人

当 AI 走进备课桌，老师终于可以把熬夜的时间，还给课堂。

让 AI 帮老师做教学，既要做对题、更要选对人。整节课围绕一个核心工具展开——腾讯出品的全场景 AI 工作台 WorkBuddy。它把繁琐的备课、做课件、整理资料统统变得轻快起来：用自然语言说需求，它自主规划并执行，直接交付文档、表格、PPT 乃至网页小游戏等可用的成果，还会操作本地文件、连接腾讯文档与会议生态。

在教师圈里，它已经不算陌生：教师版 WorkBuddy 正式发布，专为教学场景打磨；有地区已为全市 6000 多名教师统一配备。今天我们就从提示词实战、模型怎么选、项目式工作法和知识沉淀联动四个维度，把第一课的精华复盘给你。

01 WorkBuddy 是什么：AI 从陪你聊天，到替你干活

传统的 AI 对话，是你问一句、它答一句，给建议、给思路，但活还得你自己干。WorkBuddy 的不同在于它会动手：你以日常语言下达任务，它自主思考、拆解任务、规划执行步骤，调用工具完成文件处理、内容生成，最后交付可以直接验收的成果。

它背后是一支虚拟团队——100 多个领域专家按角色分工，覆盖运营、设计、数据、开发等场景，多专家并行协作；同时打通腾讯生态，连接办公 IM、文档、邮箱、会议、知识库，还能读写你授权范围内的本地文件。

对老师来说，这意味着：教案、课件、分层作业、家校沟通材料，都可以在同一个工作台里交给 AI 分工完成，而不是在五六个软件之间来回切换。

02 提示词实战：一句话生成一个教学游戏

用一句提示词生成一个可直接使用的教学网页。提示词是这样一句大白话：帮我生成一个小学数学五年级简便运算对对碰游戏的单 html 页面，在线预览、本地交互，不用下载。

结果令人惊喜——AI 直接产出了一个完整、能交互的游戏页面：

关卡设计：比如第一关凑整小能手，涵盖加法交换律、结合律、减法性质。

交互体验：计时、步数、得分、提示、重来、首页一应俱全。

学习引导：自带秘籍提示，比如先找能凑成整数的一对。

即时题目：比如 3.6+5.8+6.4，引导学生先变成 3.6+6.4+5.8 再计算。

更关键的是，这个页面无需下载，浏览器直接打开就能玩，本地交互顺畅——把抽象的运算规则，变成了学生愿意反复挑战的游戏。

03 互动练习：把论文变成可视摘要单页

把一篇学术论文提炼成一张可视摘要单页（单文件 HTML），要求直观呈现研究问题、方法、关键结果、结论的图解流程，配上方法架构框图、关键结果小图表，以及贡献点与局限、如何引用，整体采用浅蓝学术期刊风格，界面中文、以图解为主。

这告诉我们：好的提示词，能把读懂一篇论文变成让 AI 帮你画出来，教学转化效率直接翻倍。教研材料、课题文献，都可以用同样思路做成学生和同事一眼能懂的图。

04 模型怎么选：先分轻量还是复杂

同样是 AI，不同模型的性格大不相同。课上给出了清晰的选型思路：日常任务，看轻量快速还是性价比全能；复杂任务，看专业能力与稳定性。

实测下来：日常任务选型：混元轻量型——日常助手定位，擅长简单少步骤任务，输出快，办公文档表现不错，目前暂时免费；DeepSeek——性价比全能选手，适合较多步骤的中等复杂任务与内容创作，长上下文是强项。

复杂任务选型：GLM-5.2——复杂编程项目的稳定选择，编程突出、任务执行稳定可靠；Kimi——长上下文与深度研究强项，多模态与文档处理出色。

选型原则：任务越轻越看重速度，步骤越多越看重上下文与综合能力。

几个实用小提醒：网页互动游戏、需要强文档逻辑的任务，交给编程型模型；长文本、深度研究，交给长上下文模型；别指望任何一个模型在所有任务上都擅长——选对模型，比硬磕一个模型更重要。

一个任务交给谁，和任务本身一样重要。

05 项目式工作法：每个独立任务一个独立空间

这一课反复强调一个理念：以项目为单位来工作，而不是随手零散地对话。

建立工作空间：选好网页文件的保存位置，把独立资料放进这个专属文件夹，给它一个独立的环境。

引用免上传：选中空间后，可以直接引用空间里的每个文件，无需再手动上传。

结果更准确：基于这个空间工作，生成的作品往往更贴合你的原始资料。

多线并行：同一空间内可以再开新对话窗口，多个任务同步推进。

一句话总结：一个独立项目，就给一个独立文件夹，资料归置、上下文、输出都各归其位，不再互相干扰。

同时要分清三种工作模式：默认模式，高效执行并完成任务；计划模式，AI 先列计划、你确认后再执行下一步；仅问答模式，只回答问题、不产生成果。如果你目标明确、方向清晰，甚至可以不刻意设置——让 AI 直接干活。

06 记忆与上下文：让 AI 越来越懂你

课上还专门讲了记忆功能，让 AI 从偶尔帮忙变成越用越顺手：

项目记忆：针对同一个项目空间保持统一偏好，工作日志存成文档，可随时补充要求、记录踩过的坑。

用户记忆：针对账号的记忆，在设置里统一配置，不用每次重复说明；也可分阶段告诉它记住哪些、忘记哪些。

隐私可控：如果觉得记录打扰，可以随时关闭。

同时提醒：模型的上下文有限，当上下文用到 40% 到 50% 时，模型就可能变笨。这时建议重新开一个对话窗口，在新的窗口里继续执行，让记忆和思路保持清爽。

07 知识沉淀与软件联动：资料不会丢

生成的东西要沉淀下来，别让成果散落各处。

软件之间可以联动——比如把生成的教案、课件直接上传到知识库，手动保存进去，作为长期资产。知识库就像 AI 的知识管家，负责知识沉淀、长期记忆、智能调用。

你可以让 AI 参考某个文件夹里的资料回答问题，也可以不指定，让它自己去搜索。把 AI 产出的成果、参考资料都沉淀进知识库，教学资源就形成了可持续复用的个人收藏夹——下次备课，直接调用，不用从头再来。

总之，核心就三件事：会写提示词——一句话就能把想法变成可用的教学网页；会选模型——轻量任务求速度、复杂任务求稳定，对症下药；会管项目与知识——独立空间归置资料，成果沉淀进知识库。

AI 不会替你做决定，但它能帮你把做课件、备教案、整理资料这些重复劳动一键提速。把 AI 当成得力的助手，教师就能把更多精力留给真正重要的事——理解学生、打磨课堂。

把重复劳动交给 AI，把课堂留给自己。扫码可以下载WorkBuddy，即可获取2000积分。