夜雨聆风这一周，我用 AI 做了什么
What I actually did with AI this week — week three
每周课程的开始,我都跟学生分享:这一周,我用 AI 做了哪些具体的事。不讲教程,只讲真实发生的事,和我从这些事里读出来的东西。这是 WEEK 03。
—— 积木船长的朋友 · 5/18 → 5/24
一、Codex 帮我修了服务器,全程我又没碰键盘
I didn't touch the keyboard again.
周四早上,我的魔法失效了——VPS 服务器迁移把之前搭好的全搞没了,X-UI 面板的登录信息也忘了。半年前我是看着教程一步步照做的,细节早忘光,面对没有纯净IP的梯子，Claude 是万万不能打开的。（话说 Codex 就不挑食）
以前遇到这事,至少半天。
这次我打开 Codex,把新 VPS 的 IP 地址和需求告诉它,它全程帮我:
01 重装 Ubuntu(fresh system)→02 重搭 X-UI + 配 VLESS(proxy setup)→03 连接 URL + 操作手册(done, documented)
最后还写了一份操作手册,我直接收进了自己的工具库。
半年前这是"看 YouTube + 几小时折腾"的工种活。现在一次性搞定,中间我只做了一件事:把 IP 粘贴过去。
以前你修服务器,靠的是记忆和耐心。现在你修服务器,靠的是"把问题描述清楚"的能力。后者是通用技能,前者不是。
Memory is fragile. Articulation is transferable.
二、上周"几乎没人用",这周好几个人动手了
From one hand raised to four showing up.
上次分享我说了一件扎心的事:我在课上问全班"这周谁拿 AI 做了自己的事",只有一个人举手。
这周,好几个人主动来找我了。
学生 01 · 微信小程序
周一课后,一个同学跟我说:"老师,之前我一直问你从哪儿开始学 AI,你让我做一个东西。这两个星期我做了一个微信小程序,像树洞一样记录自己的想法。"
"就像你说的,这个东西就是要去做,而不是要去学。"
他说第一次打开开发者工具也是一脸懵,但用着用着就会了。我跟他说:你第一次打开 Logic Pro 可能也是这个感觉,只是忘了。
学生 02 · 电吉他专业
另一个电吉他专业的同学给我发消息,说他在自己电脑上部署了一个"自己的分身"——先用来帮写东西,后来升级成"生活助手",目标是"人格助手"。
"我在训练它,它也在训练我。"
他还把和 AI 合写的一个短篇投稿给了《科幻世界》。他说:"我完全可以从一个音乐学院的学生,变成一个编剧、一个文学创作者,或者一个动画创作者。"
"其实技术壁垒没有很高。我现在越来越明白,为什么每个人都是一个大语言模型——你愿意去尝试,然后一遍一遍重置、重来,就行了。"
学生 03 · Obsidian + 语音日记
还有一个同学在 Obsidian 里装好了插件Claudian,开始做语音日记,让 AI 对她的记录做批判性分析。她说:"老师我知道你说的'敢'是什么意思了。" 因为我在之前分享过 AI 对于自己想法与行为的犀利点评，犀利到让我不面对。
学生 04 · Suno 音乐术语词典
还有一个录音专业的同学,用 Kimi 做了一个 Suno 音乐术语词典——HTML 页面,打开以后是专业术语加 Suno 提示词面板,排版清楚,能直接用。不会写代码,用 Kimi 做出来的。
没有作业,没有学分。
从"没人用"到"有人用",中间不是"讲了更多教程"。中间是时间,加上一句话:去做,不是去学。
The gap wasn't a better tutorial. It was permission to start.
三、一个作曲家同事想训练自己的音乐模型
Your MIDI files are your unique dataset.
周四下午开完会,一个同事跟我聊了一会儿。他是一位超级优秀且著名的音乐人,自己有大量原创作品。他说他想训练一个自己的音乐模型。
我帮他在 HuggingFace 上看了看。直接训练音乐模型,对个人来说门槛太高——算力、数据量、架构设计,都不是一个人能扛的。但我们提出了一个方案:
1. 把自己积累的 MIDI 文件喂给大模型,让它先读懂音乐结构 2. 自己给这些 MIDI 打标签、找规律 3. 规律清楚了,让大模型(或者 Coding 模型)尝试生成新的 MIDI
MIDI 本质上是文本——音符、时值、力度、通道,全是数字。大模型擅长处理文本。所以如果把音乐"翻译"成大模型能读的格式,它就能开始理解你的风格。
你们手上有大量自己写的 MIDI,这是只属于你的数据。不需要从零训练一个模型,需要的是找到"让模型读懂你"的接口。
You don't need to build the model. You need to speak its language.
四、刷抖音看到一个视频,20 分钟后我手上有了同款
From "cool video" to "working prototype" in twenty minutes.
周日早上刷抖音,看到一个视频:有人用摄像头捕捉手势,不同的手指姿势触发不同的和弦,直接出声音。挺酷的。
我没有去找这个项目的源码,没有去搜教程。我把视频里的逻辑描述给 Claude:摄像头识别手指关节位置,根据手势映射到不同和弦,触发音频播放。Claude 直接给我写了一个 Python 脚本——能跑,识别出手指,手势触发和弦。
以前:找源码 → 配环境 → 调依赖 → 改参数 → 调试(hours, maybe days)
→现在:把你想要的东西说清楚
然后我想到一个问题:我上课的时候经常要走回电脑前翻页。能不能用同样的原理,让摄像头捕捉我的手势,控制 HTML 课件的上下滚动和缩放?
试了一下。上下滚动做出来了,左右缩放还需要优化。
一个小花絮：演示这个过程要截图——但两只手都在比手势，没空腾出来按截图快捷键。我又顺手 vibe 了一个截图倒计时小工具，跟手机自拍的"倒计时拍照"一个意思：点一下，倒数几秒，自动截图。你现在看到的这张截图，就是用这个小工具截的。
一个 vibe coding 出来的东西，逼出了另一个 vibe coding 出来的东西。 解决一个问题的过程，会自然冒出下一个需要解决的小问题——以前这种小问题会被"算了凑合一下"挡掉，现在几分钟就能顺手补一个工具。
从"刷到一个视频"到"手上有了一个能跑的原型",大概 20 分钟。
Describe what you want. That's the only skill left.
今天如果时间够,我把手势控制 HTML 翻页的东西演示给你们看——现在还是半成品,但能跑。你们谁有兴趣一起改,找我。
五、1036 条对话导进 Obsidian,让 AI「认识我」
Your conversation history is training data — about you.
周五我把 ChatGPT 一年的对话历史导出来了——1036 条对话。然后我把它们整理后放进了 Obsidian,同时创建了一个叫「009 Claude 镜像」的文件夹。
这个文件夹是干什么的?
简单说:我每天跟 AI 对话——语音日记、工作问题、项目讨论——这些对话里散落着大量关于"我是谁、我在做什么、我怎么思考"的信息。如果把这些信息沉淀下来、结构化地存在一个地方,下次 AI 读到它,就不用从零开始了解我——它可以基于**"它已经知道的"**来回应我。
你跟 AI 对话的历史,本身就是训练它理解你的数据。对话越多、沉淀越好,它就越像一个"认识你的人",而不是一个"每次都要重新介绍自己"的陌生人。
一个教训 —— 我第一个 ChatGPT 账号是 2023 年 2 月注册的,用到 2025 年 2 月——整整两年,记录了我从零开始对于 AI 的认识，突然就被系统 Ban 了，两年所有对话全丢了,申诉也被退回。当时我在巴布亚新几内亚开往所罗门群岛的船上用着星链,系统判定我是被盗号了。而现在这 1036 条只是 2025 年 3 月到今天的量。
你们跟 AI 的每一次有价值的对话——项目讨论、创作思路、学习反思——都是你的数据资产。定期导出,存到本地。数据在别人服务器上,就不是你的。
If it lives on someone else's server, it's not yours.
六、学生不用 AI,我用 AI 设计了一份问卷来搞清楚为什么
When you don't know the answer, design a better question.
上次分享我提过:问全班"这周谁拿 AI 做了自己的事",几乎没人。
这周我没停在"没人用"这个结论上。我想搞清楚到底是什么卡住了——不是工具问题(Kimi 手里都有),不是入口问题(课上装过、演示过),那到底是什么挡在"我可以用"和"我真的去用"中间?
我和 Claude 一起设计了一份问卷。不是那种"你觉得 AI 有用吗?非常有用 / 比较有用 / 一般"的废话问卷——我想问的是具体的行为:
1. 你上次打开 Kimi 是什么时候? 2. 你打开了之后输入了什么? 3. 输入之后觉得结果怎么样? 4. 如果没打开过,是忘了、不知道问什么、还是觉得没必要?
这份问卷今天在 3 个班发下去。我不确定能拿到什么,但至少比凭感觉猜强。
你遇到一个"人的行为"的问题,不知道答案,用 AI 帮你把问题拆成可回答的小问题,然后用数据去验证。这不是技术活,这是思考方式。
This isn't a tech skill. It's a thinking skill.
最后 · 六件事
1. Codex 帮我修了服务器
全程没碰键盘,最后还出了操作手册
2. 4 个学生主动展示他们做的东西
小程序、AI 分身、音乐词典、语音日记——没有作业,没有学分
3. 和同事探索 MIDI 喂大模型的路径
你的原创 MIDI 是只属于你的数据
4. 20 分钟复刻了一个手势控制器
刷到视频 → 描述逻辑 → 能跑的原型
5. 1036 条对话导进 Obsidian
让 AI 不用每次从零开始认识你
6. 用 AI 设计问卷
不停在"没人用"的结论上,去搞清楚为什么
六件事。上次我说"只有一个人举手"。这一周,举手的人多了。问卷今天发下去了,我想知道剩下那些没举手的人,到底卡在哪一步。
去做,不是去学。每做完一件,你对它边界的感觉就清晰一点。
—— 积木船长的朋友 · 2026.05.25 · 下周见。
