ARTICLE · 1268965
OpenClaw 和得到大脑,在一所国际学校落地的 127 天
当有人说“没人用了”,这套 AI 内阁一天都没停过
网上每隔一阵就会有一种声音,说某个工具“没人用了”。我一般不参与这种讨论。
判断一个系统有没有用,我只看一件事,每天早上六点半,有没有人真的在等它的结果。
我在一所国际学校的融合部工作。我用的一套东西,装在一台 Mac 上,一天二十四小时不关。
从六月底装上到今天,是第 127 天。刚装上那会儿只挂着两个部门,现在十个。网页上那个随问随答的对话框跟它没法比。
骨架是 OpenClaw,一套能自己按时间干活的执行框架。耳朵是得到大脑,负责把每节课、每次谈话变成文字。
大脑是 DeepSeek,一个国产大模型,负责从这些文字里找出证据、做出判断。下面挂着十个“部门”:内阁、通政司、国子监、都察院、文选司、礼部、户部、翰林院、稽察司、钦天监。
分工其实特别朴素。得到大脑负责听,DeepSeek 负责想,我负责签字。
名字听起来像玩笑。但这套东西每天处理的,是真实的教案、真实的学生、真实的检查材料。
所有的事,都从它把话记下来开始
老师上课、找学生谈话、跟家长通电话,桌上放一台录音卡,或者干脆用手机上的得到笔记,按下录音就走人。一次录一个小时也够用。
录完不用等,几分钟内文字稿就出来了,还能导出成好存的格式。
这件事以前是老师自己写记录。写不写、写多少、写得多实,全看当天的体力和记性。现在只剩一个动作,按录音。
它当然会错。名字最容易听错,把张三听成张山;人称也容易混,把“我妈”听成“他妈妈”。
这些错处不能靠猜补,只能回到原话去核,具体怎么办,后面讲档案那节会说。
课上得好不好,现在能倒回原话去查
国际学校最容易被质疑的一句话是:“你们凭什么说课上得好?”
以前的标准答案是听课记录、教研照片、教师自评。检查的人一看就知道,这些是补出来的。
我们换了个做法。老师用录音卡上课,课后导出转写文本,丢进群里。
系统每天晚上十点自动扫描十一个老师群,一次扫一百二十四份 Word,给每个文件算一个“指纹”,指纹重复的就不再重复下载。
新文件按内容分四类,各自去往不同的地方。
这件事以前靠人工,一份一份点开听,听到后面就开始跳着听。漏掉了什么,没人记得,也没人去查。
课堂录音,做成课堂观察评估和课程详案。师生谈话、家校谈话,进学生档案。校务会议,出决策纪要,写清结论、待办、责任人、截止时间。
其他普通材料,只归档、建索引,不加工。
截至十月的一次盘点,这套流程沉淀下来的东西是这些:二十三份课程详案、十份评估报告、十三份课程评估 Word、二十三份评估与详案合并稿、二十份源文本、十二份学生档案、九份校务决策纪要。
数字不好看。但它有个特点,每一份都能倒回原始录音里的那一句话。
评估不是打分。我们用的是一套国际认证机构做的课堂观察工具,分了七个环境维度、二十八个条目。
每一条都要在转写文本里找到证据,评到哪一级得看证据到什么程度。
找不到,就写“有所体现”。这是证据的上限,不是我给老师留面子。
有一节化学课,一节课的转写里,学生真正的应答只有四次,四个词,两个是课堂互动的行为编码,两个是学科内容。
就凭这四个词,有两个维度可以判“明显”,其余各项只能判“有所体现”。如果换成人工写评语,大概率会写成“师生互动良好”。
“良好”是形容词,“四次应答”是证据。

检查要的是后者。
它最有价值的一次出场,是证明这套评估没用
前面说的都是它干成了什么活。真正让我敢把判断交给它的,是它没干成的那一件。
有一节课,我把它录了像也录了音。然后我自己出了一套题,按某家第三方课堂评价系统的标准,十几条要求,逐条打分。
同时我把同一节课的转写文本,分别交给两个不同的 AI 各打一遍。
三个分数出来,一模一样。
那一刻我并没有觉得“AI 真准”。反过来想,一个班里的课,教学最需要展示分寸和判断的地方,三个不同来源打出一模一样的分数,说明什么?
说明那套标准量不出好坏,只量出了一串数字。
所以我现在用 AI 做课堂评估,只让它干一件事:找出证据,标出时间点,列出可疑的地方。分数最后是我和教研组给的。
它的价值不在于替我做判断,在于它能把一节课里我漏掉的那句话,原样捞回来放在我面前。
一个孩子,不该只有一张成绩单
学生工作里最危险的做法,是用一次谈话给一个孩子定性。
系统里“一生一档案”有两套模板,一套跟情绪状态,一套跟升学规划。谈话转写进来,第一件事是核对姓名,放在归档之前。
转写会把名字听错,把人称搞混。所以我们定的规则是,姓名必须回到原始人名,关系不明的写“无姓名”,绝不猜。
猜错一个名字,后面所有判断都建在沙子上。

核对完才归档。这次谈话里他的情绪状态是什么,家庭支持在哪,升学方向有没有变化。
校务会议上提到的升学信息,要在会议纪要和这个学生的档案两处同时落,不能只写在一处。
光归档还不够。有一次,班主任来问一个学生的调床申请,系统顺手把这个孩子一个学期里的家校沟通记录调了出来。一周三次请假回温州。
单看每一次,都有理由,家里有事、身体不舒服、车票紧张。可三次摆在一起,就不是理由,是信号。
后来核实,家里正在闹矛盾,孩子是往回跑。
这件事靠人很难做到。老师不是不关心,是没人记得住一个学期里每个孩子请过几次假、都是什么由头。
留堂登记是我这套系统里最受欢迎的功能。以前老师拿着名单一个个勾,现在拍张照,系统把当天的留堂学生认出来、登好,老师一个动作都不用多。
它省掉的恰恰是那种不该由人来干的活。
有一类活,是“说出来会得罪人”的活。
有一节课上,教师给学生提建议的时候,是按性别说的,大意是女生就不必考虑化学这条路。
这句话被单独拎了出来,标为待纠正项,建议改成按学科能力和升学要求给建议。我跟团队说过,这话要是进了公开材料,学校解释不清。
德育不只是写检讨。有些话说出口的时候没人拦,变成文件之后就再也收不回来了。
学校里大半的活,其实都是流程
一所学校的日常,大半是流程,教育的部分没那么多。
每天六点半和下午一点半各查一次邮箱,只报三类事:涉及本人或本部门且还没回复的;外部机构点名本校的;
有明确截止时间的。同一封邮件最多提醒两次,第三次转进台账,不再打扰。
每周一次周总结,双周一次计划,固定格式。不写感想,只写事实、判断、责任人、时间点。
每次对外发文,只起草,不代发。这是规矩,AI 可以写第一稿,签字的人必须是人。
每天夜里十一点半,把当天所有群里的文件备份到 U 盘,每周再做一次完整备份。
十月做升级准备时,系统级备份一点三 G,定制备份一百五十二兆、一千三百四十个文件,逐项校验通过。
这些事没有一件“高级”。但它们构成了一所学校不会因为某个人休假就停摆的底盘。
检查前夜最能看出差别。一次国际认证的整改,有两条最高优先级的必改项,我在全工作区检索,命中数为零。
于是整改结论写的是“未闭环,无责任人,无访问记录”,而不是“已积极推进”。
写“已推进”很安全,但那是骗人。系统最大的价值,是让我敢写“没有”。
它不在热搜上,它在六点半
回到开头那句话,什么叫“没人用了”。
真正的基础设施,从来不上热搜。电、水、路由器,没人会发帖说“我今天又用了电”。可它停三个小时,所有人立刻发现。
十月二十四日,我给这套系统做版本升级。操作顺序搞反了,先重启了服务,后做的数据迁移,系统的总入口停了三个小时。那天下午所有的定时任务都没跑。
我把这件事写在这儿,是因为它说明了另一件事。这套东西已经深到“停三个小时会被察觉”的程度。
一个没人用的工具,停三天也没人知道。

它每天要过这些节点。
六点半,查邮箱。某天早上那份日报是这样的:个人邮箱五十封,学校邮箱十封,真正需要动手的七封。
四份听课记录,一份人事系统里的补签申请,一份要确认学生和老师姓名的谈话记录,还有一封考试局的邮件,附件已经下载好。
它替我把这几封从六十封里挑了出来,剩下那五十三封,我一眼都不用看。
七点,出一份教育与 AI 日报,里面有亚洲升学的窗口信息,港大、教大、清华国际生、日本留考。
下午一点半,第二次查邮箱。晚上十点,十一个老师群的文件拉取和分流。夜里十一点半,群文件备份到 U 盘。
次日凌晨三点,清扫记忆,把当天值得留下的判断沉淀下来。
一年三百六十五天,没有“下班”。
我给它划的三条线
写到这里必须说清楚边界,否则就是吹牛。这三条线是我定的,不是它自己长出来的。
我不许它替校长做决定。人事、处分、对外正式表态、重大财务承诺,必须人来签。我要求它只提供选项、证据和风险,并标明哪些地方没有依据。
我不许它把“没有证据”写成“有”。详案里标“待补充”的地方就是待补充,课堂互动只到“有所体现”,就不会写成“充分”。
我宁可交一份有缺口的材料,也不交一份漂亮但站不住的材料。
我知道它会犯错。上面那三个小时的停机就是。工具越深地进入日常,犯错的代价越大,所以备份、回滚点、变更前的确认,我一个都不敢省。
写给还在观望的教育同行
如果您问我哪个模型最强,我的答案每个月都会变。
如果您问我这套东西到底能干什么,我的答案是,找一件您每天都要做、做完就散、散完就忘的事,把它系统化。
对老师,是每节课的录音。对班主任,是每次谈话。对校长,是每封邮件、每次检查、每份请示。
这些事情单看都不起眼。但积累一年,就是一所学校能不能被证明“真的在教”的全部依据。
工具会更新的。版本号会从 9.4 跳到 10.7,模型会从这一代换到下一代。
可一个组织把“记录、判断、复核、留痕”变成习惯之后,那个习惯不会因为工具换代而消失。
说“没人用了”的人,看的是热搜上还有没有它的名字。我们这半年看的,是六点半有没有人还在等结果。两个位置,看到的东西本来就不一样。
这大概就是“还在用”的真正含义。工具换了,这套做事的方式留下来了。















































































