一个扎心的问题

01 你学AI能拿出什么

这段时间跟很多老师交流，发现一个普遍的问题。

大家学AI的热情很高，ChatGPT会用、Coze也搭过、提示词也能写几句。但被问到"你学AI有什么成果"时，很多人沉默了。

不是没学，是没东西能拿出来。

你学了半年AI，履历上写不出来。评职称用不上。参加教学比赛没作品。申报课题没支撑。

学了半天，好像什么都学了，又好像什么都没留下。

这个问题其实不难解决。关键在于：学AI和对外展示AI能力，是两回事。

两条路摆在你面前

02 我理解的就两条路

在我看来，老师在学AI的过程中，真正能拿出去当成果的路径有两条。

第一条路：Vibe Coding（氛围编程）。

什么意思？就是你用自然语言描述需求，AI帮你写出代码。你不用懂什么JavaScript、Python，你只要告诉AI你想要什么样的页面、实现什么功能，它就能帮你做出来。

你是一个物理老师，你让AI做一个"凸透镜成像模拟器"的交互页面。学生在浏览器里拖动物体位置，屏幕上的像会实时变化。

你是一个数学老师，你让AI做一个"三维立体几何展开图"的动画页面。学生旋转、缩放、点击展开，空间想象力一下就上来了。

这些页面，就是你AI能力的可视化成果。

第二条路：基于Coze平台做智能体和工作流。

你是一个英语老师，你搭一个"作文批改智能体"，学生提交作文，自动给出评分、改错、润色建议。

你是一个辅导员，你搭一个"学生预警工作流"，对接学生成绩数据，自动识别成绩下滑学生，生成辅导建议。

你是一个科研老师，你搭一个"课题申报工作流"，输入研究方向，自动生成研究背景、文献综述、技术路线图。

这些智能体和工作流，能把链接发给别人直接使用，就是你AI能力的可交付成果。

成果比能力更容易被看见

03 这是我自己的经验

说到这儿，我想说说我自己的经历。

我为什么能站到讲台上给老师们讲AI？不是因为我学得早，是因为我搭出了100+个教育场景工作流。

每做一个工作流，我都会把它保存下来，能展示、能分享、能演示。

2024年，我和罗振宇老师一起直播，分享的就是我在Coze上搭的"扣子错题本"。那不是概念，是一个实打实的、能跑、能用的智能体。

后来得到APP《AI学习圈》找我做讲师，看的不是我会多少知识，看的是我能拿出什么作品。

能展示的成果，比你知道的知识更有说服力。

这一点，我这些年做副业也验证过。最早做PS修图改字的时候，我最大的体会就是：不管做什么副业，先给自己积累作品集。别人信任你，才会买单。

这个道理放到AI学习上完全一样。

这两条路好在哪

04 它们都有四个共同优势

这两条路不是随便选的，它们有一个共同点：都是可以被看见的。

具体来说，有四个优势。

第一，可视化。

你做出来的交互页面、智能体、工作流，都是别人能直接看、直接用的。打开链接就行，不需要任何解释。

第二，可展示。

教学比赛、成果汇报、职称评审，你把链接往上一放，评委点开一看，胜过千言万语。前段时间有篇报道，广东某高校的老师用Coze做了个"古诗配图智能体"，拿了2026全国高校软件工程教育大会优秀案例一等奖。

第三，可复用。

你今天搭的教案生成工作流，下学期还能用，改改参数就能用到不同课程上。一次投入，持续产出。

第四，可进化。

你的作品不是做完就完了。随着你AI能力提升，你可以不断优化、迭代、升级。它见证了你从入门到精通的整个过程。

别想做全才

05 选一条路深耕就够了

听到这儿，可能有人会问：那我两条路都要学吗？

我的建议是：别贪多，选一条深耕。

Vibe Coding的优势在于：出成果快。你跟AI聊一个小时，就能做出一个可以用的交互页面。适合那些需要快速出可视化成品的老师。

Coze智能体工作流的优势在于：体系化。你搭的智能体可以持续服务学生，工作流可以覆盖教学、科研、管理全流程。适合那些想做深做透的老师。

选哪条，取决于你的学科特点和你的时间安排。

但不管选哪条，有一点是确定的：要有作品，不要只有收藏。

这是我想说的

06 写在最后

学AI这件事，我已经做了两年多。

最大的感悟就是：收藏不叫学习，输出才是。

你收藏100个教程，不如做一个智能体。你看了100小时视频，不如搭一个工作流。你加了100个群，不如展示一个Vibe Coding页面。

从今天开始，试着把你的AI能力变成一个可以展示的作品。

转发给同事，发给学生，放在述职报告里，写进课题申报书中。

先持续分享擅长的内容，互联网会帮你筛选出同频共振的人。

我是郝老师，加入学习社区，让我们一起，探索AI在教育场景的应用。