夜雨聆风从敲下第一条命令到AI帮我写完184篇文章、25套试卷解析、7年真题回顾——一个普通教师的真实AI使用经历
如果你问2026年的我，工作中最重要的一个决定是什么？我会毫不犹豫地说：开始用AI。
不是"用AI写两篇文章"，不是"用AI做一个PPT"——而是真正把AI变成工作伙伴，让它参与到教学、教研、管理、创作的全流程中。今天，我想把自己这半年的AI使用经历，按时间顺序原原本本地讲给你听。
不是为了炫耀，而是想说：这条路，每个老师都能走。
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01 起点：一个朴素的需求
故事要从2026年初说起。
作为一名浙江高中信息技术教师，我一直有个"执念"：想把历年的信息技术选考压轴题T15做系统化的解析。从2015年10月的第一次选考，到2026年1月的最新真题，横跨11年的题目——每道题要做图示详解、算法推演、变式训练。再加上2026年最新的各地市联盟卷，25套卷子，每套都要"图文详解+练习题+动画演示"。
你算算，这是多大的工作量？
一个人，一支笔，一张张卷子翻过去。说实话，不可能完成。
当你面前的工作量超出一个人的能力边界，
就到了该学会借助"外力"的时候。
就在这个时候，我接触到了Claude Code——一个可以运行在终端里的AI编程助手。准确地说，我不是"程序员"，也谈不上"开发者"。我就是一个会用Python写点教学脚本的普通老师。但Claude Code的门槛，比我想象的低得多。
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02 入门：从保姆级教程开始
第一步，永远是安装配置。
用了 DeepSeek V4 Pro 作为底层模型，配合 Claude Code 的交互界面。当时把整个过程记录下来，写了第一篇Claude Code文章：《Claude Code + DeepSeek V4 Pro 保姆级教程》【人工智能】Claude code + deepseek v4 pro，保姆级教程,【人工智能】Claude Code 偷偷更新，第三方模型全线崩溃？ 一条命令回退 + 永久关闭自动更新
说"保姆级"是真不夸张——从环境变量配置到第一条命令执行，每一步截图说明。因为我知道，对绝大多数老师来说，技术门槛是第一道坎。有人在安装阶段卡了三天，就放弃了。但如果你跨过了这一步，后面的天地就完全不同。
入门阶段的关键收获：AI工具不是程序员的专属。只要你愿意花一个下午的时间，照着教程一步步来，任何一个会用电脑的老师都能跑起来。
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03 探索：从"玩玩看"到"真干活"
装好了工具，接下来就是"能拿它干什么"的问题。
我的第一个小项目，是用Claude做了一个电子相册。【人工智能案例】Claude邪修之电子相册不是什么惊天动地的东西，但这件事让我第一次真切地感受到：AI能听懂我的话，会自动拆解任务，会自动选择工具，会自动安装依赖，并把它变成可运行的程序，交付给我可用的成果。那种感觉，就像一个老师突然有了一个永远不会累的助教。
然后我开始系统地学习Claude Code的各种功能。交互命令怎么用？ESC怎么打断？/resume怎么恢复历史会话？--dangerously-skip-permissions是什么时候用的？这些操作细节，当时边学边记，写了【人工智能】Claude Code 学习笔记 ——别名及自创 Skills。
也正是在这个阶段，我认识到了Skills（技能插件）的强大。Anthropic官方的五大基础技能——PDF处理、表格处理、Word文档处理、PPT制作、自定义技能创建——这些已经覆盖了教师日常工作的80%。而社区生态更精彩：Superpowers提供工程化方法论，frontend-design能生成高质量网页，claude-mem实现跨会话记忆。
探索阶段的关键认知：Skills 就像是给AI装上了"专业工具箱"。没有Skills的时候，AI像一个知识渊博但手上没工具的学徒。有了Skills，它变成了一个装备齐全的熟练工匠。而你要做的，只是告诉它"用哪个工具"。
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04 实战：AI正式"上岗"，助手xiaocc横空出世
2026年5月，是我使用Claude code密度最高的时期。也是在这个阶段，AI从"偶尔用用的工具"变成了"每天都在用的工作伙伴"。
1算法动画演示 ——让抽象代码"动起来"
信息技术选考的压轴题T15，是一道Python算法阅读题。学生最大的困难，是"在脑子里跑代码"——看着静态的文字，想象每一步的执行结果。用Claude Code，我可以直接生成交互式算法动画，变量怎么变、循环怎么走、队列怎么进出，全部可视化。7次选考真题的算法动画，全部开源给学生。例：【图示详解】17.2026年5月义乌、柯桥适应性考试信息技术T15
2自定义Skills ——把重复劳动流程化
每个老师都有一些"不做不行，做了又不创造多少价值"的工作。对我来说，阅卷分配就是其中之一——每次考试前，要把几十道题分给不同的老师批改，第13题和第14题哪个是"复杂信息系统题"要标注，分配规则每次都要重新说明。用Claude Code，我写了一个"阅卷分配Skill"，上传名单，一句话："把第14题当作复杂题分配"，3秒钟出结果。【人工智能案例】Claude阅卷分配 Skill 开发-重复的工作流程化
3PDF+试题录入 ——从扫描版试卷到在线题库
把一份扫描版的PDF试卷，连题目带图片带答案，录入到htmlhub.cn的Hydro OJ在线评测系统，以前全靠手打。现在写好一个流程：OCR识别→提取题干选项→匹配答案→导入题库。一整套流程AI自动跑。【人工智能案例】Claude code操作浏览器填写复杂表单
4公众号排版自动化 ——从docx到精美HTML
写了101篇原创文章，每次排版都是一两个小时。现在写好一个"公众号排版Skill"，docx文件拖进去，AI自动解析段落结构、提取图片、保留代码缩进、生成符合公众号规范的HTML，连同复制到剪贴板，全程自动化。
AI最大的价值，不是帮你"想"，而是帮你"做"。
重复的、流程化的、有规则的劳动，AI做起来比人快一百倍。
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06 沉淀：我学会的六件事
1AI不是魔法，是可学可用的工具
不需要会机器学习，不需要懂神经网络。你只需要知道怎么"告诉AI你要什么"，然后看它做。这和学用Word、Excel没有本质区别。
2说清楚需求，比会写代码更重要
用AI的核心能力不是编程，而是"描述需求"。你能把一件事说清楚、说具体，AI就能帮你做。这个能力，恰恰是教师的长项。
3从一个小任务开始，获得正反馈
不要一上来就想"做一个大系统"。先让AI帮你处理一个表格、排版一篇文章、生成一道练习题。做成一件小事，就有了继续的动力。
4重复两次以上的事，就值得自动化
阅卷分配、公众号排版、试卷录入——这些事每周都在做。花30分钟写一个流程，以后每次只用3秒。这是AI最务实的价值。
5关注"用AI"，更要关注"学AI"
作为信息科技教师，我们不只是AI的使用者，更应该是AI的理解者和传播者。我带着学生拆解大模型的黑盒，让他们"看见"AI内部发生了什么。用AI是技能，懂AI是素养。拆解黑盒：一个开源项目教你如何带学生"看见"大模型内部
6现在开始，一点也不晚
半年前我也是零基础。没有一个教师"已经太晚"。AI的发展才刚刚起步，现在加入，你就是最早的那批人。
最大感悟：不要给AI设限。你以为它只会写代码，实际上它能操作浏览器、处理文档、修复系统、分析数据。关键是你要大胆去尝试。
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07 致教师：动起手来，一定会被惊艳到
最近和很多老师交流，大家都提到同一种情绪：兴奋。
你不需要成为程序员。你需要的，只是一个下午的时间、一份好奇心、一个具体的小任务。
让AI帮你排一篇文章。让AI帮你整理一次成绩。让AI帮你出一道选择题。
每一次尝试，都是往前迈出的一步。你不需要一口气成为专家。你只需要比昨天多了解一点点。
教育的本质，从来不是传授知识，
而是教会下一代如何面对这个变化的世界。
如果我们自己都不拥抱变化，
又怎么要求我们的学生勇敢前行？
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08 现在，从这里开始
如果你读到了这里，说明你已经有了"想试试"的念头。下面是你今天就可以做的三件事：
1安装一个AI编程助手
trae、workbuddy、coze、Claude Code、Cursor、GitHub Copilot……选一个，照着教程装好。安装过程本身就是第一次"用AI"的体验。我的安装教程在公众号历史文章里，随时可以翻出来看。
2找一个具体的任务，让AI帮你做
不要想"学AI"，要想"用AI做什么"。把下次需要手动处理的数据整理、文章排版、成绩统计，交给AI试一次。第一次可能不完美，但你会看到可能性。
3跟同事分享你的"AI初体验"
一个人走得快，一群人走得远。你在AI使用中遇到的坑、收获的惊喜，分享出来就是别人的路标。
别担心"现在开始会不会太晚"。
2026年的今天，就是未来回过头来看的"最佳时机"。
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让更多老师看到：AI这条路，我们可以一起走。
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