# AI基础第八章：AI 实操——从“会用”到“用好”逐字稿 ## P1【AI 实操：从“会用”到“用好”】 【本页目标】帮助学生把“AI 实操：从“会用”到“用好””与本章的 AI 实操流程建立联系。 【预计播报时长】约 1 分 0 秒 【语音逐字稿】 同学们，这一章我们从“知道 AI 能做什么”，走到“把 AI 用来完成一个真实任务”。请看右侧这只正在操作的手，它提示我们：AI 实操不是观看演示，而是亲自把工具、数据、代码和需求连接起来。今天的关键词是工作流。会提问只是起点，真正重要的是能把问题拆开、做出结果，并且验证结果是否可靠。 ## P2【先认识工具地形】 【本页目标】帮助学生把“先认识工具地形”与本章的 AI 实操流程建立联系。 【预计播报时长】约 1 分 0 秒 【语音逐字稿】 先不要急着记住每一个产品名称。请看中央的“任务目标”，周围四个区域分别代表通用对话、AI 编程、数据分析和 API 应用。工具的差异，首先来自它们能接收什么输入、擅长什么处理，以及最终交付什么输出。课堂上选择工具时，我们应从任务出发，而不是看到一个新工具就先去试一遍。 ## P3【不同问题，走不同路】 【本页目标】帮助学生把“不同问题，走不同路”与本章的 AI 实操流程建立联系。 【预计播报时长】约 1 分 0 秒 【语音逐字稿】 这一页把选择过程画成了一个路由器。左边是问题：我现在究竟要完成什么？中间的四个开关把任务分为写代码、读长文档、做数据分析、写文案或问答。右侧给出讲义中的对应方向，例如代码任务可以考虑 DeepSeek 或 Trae，长文档可考虑 Kimi。这里不是要机械背诵，而是训练“任务边界—工具能力—交付物”的匹配思路。 ## P4【第一次对话，如何越问越准？】 【本页目标】能够使用“提问—检查—追问或修正”的循环逐步改进当前会话中的回答。 【预计播报时长】约 1 分 30 秒 【语音逐字稿】 请沿画面中的箭头从左向右看。第一步是提出原始 Prompt：请模型用通俗语言向非技术背景的人解释大语言模型，同时要求使用生活比喻、不超过三百字，并列出三个应用场景。模型给出首轮回答后，不要马上结束，而要在中间检查两件事：结果是否符合预期，哪些部分真正有用。 如果还缺少内容，就沿右侧继续追问。例如画面要求再举一个医疗领域的应用例子，模型会利用当前会话已经出现的任务和回答继续生成。若回答方向不对，底部回箭头给出两种修正方式：重新生成，或者把“不够通俗、例子不具体”等反馈和新增要求送回同一轮对话。这个循环的关键不是反复点击，而是每轮先检查差距，再给出有针对性的反馈。下一页把同样的“描述、运行、检查、修正”思路带入 AI 编程。 ## P5【AI 编程：把想法变成代码】 【本页目标】帮助学生把“AI 编程：把想法变成代码”与本章的 AI 实操流程建立联系。 【预计播报时长】约 1 分 0 秒 【语音逐字稿】 请看左侧的终端，那里先用自然语言写出待办清单的功能：添加、完成、删除，以及移动端可用。右侧三步展示了 AI 编程的基本循环：描述功能，阅读并运行生成的代码，再继续追问、修复和迭代。尤其要注意第二步。AI 给出代码后，仍然需要我们理解结构、实际运行并发现问题。AI 让试错更快，但不能替代验证。 ## P6【以待办清单练习开发闭环】 【本页目标】帮助学生把“以待办清单练习开发闭环”与本章的 AI 实操流程建立联系。 【预计播报时长】约 1 分 0 秒 【语音逐字稿】 这四张倾斜的色块不是四个孤立任务，而是一条流程。先有页面结构，再实现添加、完成和删除等交互逻辑；接着调整视觉样式和响应式布局；最后回到测试与改进。待办清单项目很小，正因为小，才适合我们完整体验开发闭环。请把重点放在“每一步都能看到结果，并依据结果进入下一步”。 ## P7【数据分析：让表格说话】 【本页目标】帮助学生把“数据分析：让表格说话”与本章的 AI 实操流程建立联系。 【预计播报时长】约 1 分 0 秒 【语音逐字稿】 左侧 CSV 文件列出日期、商品、单价、销量、销售额、地区和支付方式等字段。中间柱状图代表计算与比较，右侧两张便签代表从数据得到的观察。实际分析前，先核对字段、缺失值和统计口径；提出问题后，再让模型协助算指标、做排名和画图。最后必须回到原始数据复查。这样，AI 才是在帮助我们分析，而不是替我们凭空下结论。 ## P8【一张图，回答一个问题】 【本页目标】帮助学生把“一张图，回答一个问题”与本章的 AI 实操流程建立联系。 【预计播报时长】约 1 分 0 秒 【语音逐字稿】 请比较三张图：折线强调时间趋势，饼图或环图强调构成比例，柱状图强调类别间的高低。它们看起来都很直观，但各自回答的问题不同。做可视化时，先用一句话说清楚“我希望读者比较什么”，再选择图形。若一张图同时塞进趋势、构成和排名，读者反而难以抓住重点。图表的作用是解释数据，不是装饰报告。 ## P9【API：把模型装进自己的应用】 【本页目标】帮助学生把“API：把模型装进自己的应用”与本章的 AI 实操流程建立联系。 【预计播报时长】约 1 分 0 秒 【语音逐字稿】 这一页的箭头展示 API 的基本链路：用户输入问题，应用带着 API Key 发起请求，大模型处理后返回结果，再由页面呈现给用户。请注意，API 让模型能力进入我们自己的网页或程序，但它同时带来密钥保管、调用频率和成本管理的问题。开发时不能把 API Key 随意暴露在前端代码里，也要为失败请求和异常结果预留处理方式。 ## P10【从演示到交付，还差哪些步骤？】 【本页目标】帮助学生把“从演示到交付，还差哪些步骤？”与本章的 AI 实操流程建立联系。 【预计播报时长】约 1 分 0 秒 【语音逐字稿】 一个演示能跑起来，不等于一个项目可以交付。左侧阶梯依次写着：明确功能、设计数据与提示词、实现界面与接口、测试记录与迭代。右侧的 LAUNCH 只有在这些步骤完成后才有意义。请把这四步当成项目检查表：功能是否清楚，输入与提示词是否合理，界面与接口是否真的连通，问题和改动是否被记录。可解释、可维护、可复盘，才是应用质量。 ## P11【把 AI 用好，记住这三件事】 【本页目标】帮助学生把“把 AI 用好，记住这三件事”与本章的 AI 实操流程建立联系。 【预计播报时长】约 1 分 0 秒 【语音逐字稿】 现在回顾本章。第一，任务匹配：从输入、输出和目标选择工具。第二，过程验证：无论代码、数据还是回答，都要运行、核对、修改。第三，工程意识：把一次性结果整理成能重复使用的流程。三张颜色不同的卡片并列出现，强调这三点缺一不可。接下来的五个实操题，请大家用这三个标准检查自己的完成质量。 ## P12【实操一：AI 工具选型】 【本页目标】帮助学生把“实操一：AI 工具选型”与本章的 AI 实操流程建立联系。 【预计播报时长】约 1 分 0 秒 【语音逐字稿】 请先独立完成题目：围绕“数字孪生在智慧城市中的应用”，分别使用 DeepSeek 和 Kimi 进行测试，并从准确性、完整性、可读性和引用来源比较结果，写出不少于五百字的选型总结。先不要点开答案。你需要记录自己提出了什么问题、两个工具各自给出了什么，以及为何适合某个场景。完成后再展开参考方向。讲义提示可从交通、能源、规划、应急和环境等应用理解数字孪生，并把比较结论建立在自己的测试证据上。 ## P13【题目 2：AI 辅助编程—— 创建个人博客页面（100 分）】 【本页目标】帮助学生把“实操二：技术博客页面”与本章的 AI 实操流程建立联系。 【预计播报时长】约 1 分 0 秒 【语音逐字稿】 这一题要求用 Trae 做一个个人技术博客页面。先检查任务清单：导航栏、至少五篇文章、可展开全文、侧边栏个人简介与标签云，以及响应式布局。做完后再点击按钮查看讲义的参考方向。讲义建议用语义化 HTML 建结构，用 Flex 或 Grid 做布局，并在 768px 与 480px 等断点检查页面。评分不仅看页面能否显示，也看功能、代码质量、视觉、响应式和创新性。 ## P14【题目 3：AI 数据分析—— 电商销售洞察报告（100 分）】 【本页目标】帮助学生把“实操三：电商销售分析”与本章的 AI 实操流程建立联系。 【预计播报时长】约 1 分 0 秒 【语音逐字稿】 请先准备至少五十行包含日期、商品或品类、单价、销量、销售额、地区和支付方式的数据。任务要求完成核心指标、品类和地区排名、销量前后五名、支付方式分析，以及至少三张图表和经营建议。先思考：每个建议准备由哪一个指标或图表支持？展开答案后，讲义的参考方向强调先统一字段和口径，再形成“数据—分析—图表—建议”的可回查链路。评分重点包括数据质量、分析深度、图表、建议和报告规范。 ## P15【题目 4：AI API 应用开发—— 智能英语作文批改助手（100 分）】 【本页目标】帮助学生把“实操四：英文作文批改器”与本章的 AI 实操流程建立联系。 【预计播报时长】约 1 分 0 秒 【语音逐字稿】 这是一道 API 应用题。请设计一个可以批改英文作文的工具，输出语法、词汇、结构、内容等维度评分，并给出改进建议和参考范文。无论使用 Python 还是 Web，实现前都要先设计提示词：评分维度是什么，分数范围是什么，反馈以什么格式呈现，范文有什么要求。完成方案后再打开讲义参考答案。评分会同时考查功能、提示词、评分合理性、反馈质量和代码规范。 ## P16【题目 5：综合项目—— "AI 学习助手"Web 应用（100 分）】 【本页目标】帮助学生把“实操五：AI 学习助手”与本章的 AI 实操流程建立联系。 【预计播报时长】约 1 分 0 秒 【语音逐字稿】 最后是课程大作业。请把智能问答、文档总结、学习计划和 CSV 数据可视化整合到一个 AI 学习助手中，并用 HTML、CSS、JavaScript 连接 DeepSeek 或通义千问 API。先画出自己的功能结构，再写界面和接口。展开讲义答案后，可以看到统一 API 层、本地存储历史记录和请求频率控制等实现方向。交付时请同时检查功能完整性、架构、界面、用户体验和项目文档。这个项目的目标不是堆功能，而是让一个真实用户能顺畅地使用它。