271丨花菜的AI学习笔记,coze的长期计划尝试

1、第一次使用coze的长期计划，被震惊了。它竟然可以帮我生成学习计划，就像一个私人学习顾问一样，帮我安排学什么，想什么，练什么；

2、它根据我公众号内容对学习计划做了调整，主要是新增了心态调整环节，照顾到我脆弱的神经；

3、它真的在想尽各种办法让你掌握知识，用各种比喻，图表，把艰深苦涩的知识转换为轻松愉快的内容，把学习变成一件相对轻松的事。

以下是它为我生成的今日学习简报

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第1周Day1：AI世界观建立与工具箱思维深化

嘿，花菜！👋

欢迎来到第1周Day1的学习时间！今天我们要一起做一件超级重要的事——建立你的AI世界观。

我知道，作为一个零基础的AI学习者，你可能会觉得“世界观”这个词听起来有点宏大，有点虚。别担心，我们今天不谈哲学，只谈实用。

我仔细阅读了你公众号“1000天后的花菜”里的那些学习碎片，发现了一个特别珍贵的特质：你从不掩饰自己的困惑和情绪。这太棒了！因为真正的学习，就是从“我不知道”开始的。

所以，今天的简报，我会用你最熟悉的对话体，跟你聊聊三个核心问题：

1. 传统LLM和AI Agent到底有什么区别？
    （用对比矩阵和概念地图帮你一眼看清）
2. 工具箱思维怎么用在实际生活中？
    （从你的公众号场景里找例子）
3. 麦当mdldm的“四大理论”到底是什么鬼？
    （用你听得懂的大白话解释）

准备好了吗？我们开始吧！⏱️ 今天的学习+练习，我为你控制在1小时以内。

模块一：传统LLM vs AI Agent——本质区别巩固

我知道你已经在试学内容里接触过这个概念了，但今天我们要再深挖一层。为什么要深挖？因为这是你未来所有AI学习的地基。

概念地图：它们到底在哪一层

一句话看懂：传统LLM是聪明的打字员，AI Agent是有头脑的助理。

对比矩阵：一眼看清所有区别

维度	传统LLM	AI Agent
核心能力	文本生成、对话	多步推理、工具调用
工作方式	单次问答	任务分解、循环执行
记忆能力	短期会话记忆	长期记忆、上下文管理
决策依据	提示词驱动	目标驱动、环境感知
适合场景	问答、写作、翻译	复杂任务、自动化流程
你的角色	使用者	设计者、管理者

花菜，你看出来了吗？

传统LLM就像你问路时遇到的热心路人，能给你指个方向；AI Agent则是你雇的私人导游，不仅知道路线，还能帮你订票、找餐厅、调整行程。

模块二：工具箱思维——从你的公众号里找应用案例

我在你的公众号里看到了这样的困惑：

“教程细节缺失，下载问题搞不定，完美主义让我想放弃……”

这太正常了！每一个AI学习者都会遇到。但好消息是，工具箱思维就是专门解决这些问题的。

场景还原：你是怎么收集学习资料的？

想象一下你平时的学习流程：

1. 看到一篇好文章 → 收藏到微信
2. 看到一个好视频 → 收藏到B站
3. 听到一个知识点 → 记在手机备忘录
4. 过了一周 → 东西散落在各处，想找找不到

传统做法：手动整理，耗时耗力，很快就放弃。

工具箱思维做法：组合AI工具，让它们帮你干活。

你的第一个工具箱配置

工具	作用	替代方案
Cubox	全平台收藏，自动打标签	Notion、Raindrop
Flomo	碎片笔记，双向链接	有道云笔记、Obsidian
Coze	自动整理，生成摘要	Zapier、Make
扣子	问答查询，知识提取	ChatGPT、Claude

怎么用？

1. 看到好内容 → 一键收藏到Cubox
2. Cubox自动打标签（#AI学习 #麦当mdldm）
3. 每周日，Coze机器人自动整理当周收藏，生成摘要报告
4. 你想找某个知识点 → 问扣子“我收藏过关于AI Agent的文章吗？”

你看，这就是工具箱思维：不依赖任何一个“完美工具”，而是让多个工具各司其职，组合成你的专属工作流。

模块三：四大理论——麦当mdldm的“武功秘籍”

麦当mdldm用四个超形象的比喻，讲清楚了AI Agent的设计心法。我帮你翻译成“花菜能听懂版”：

1. 大炮理论：先开枪，再瞄准

核心：不要等完美方案，先做出最小可行产品（MVP）。

你的应用：今天学完，就试着设计一个最简单的AI助手（哪怕只是自动回复的机器人）。

心态提示：完成比完美重要100倍。

2. 桥梁理论：连接一切

核心：AI Agent的价值在于连接不同的工具和数据。

你的应用：用Coze连接微信、Notion、日历，打造你的个人助理。

心态提示：你不会造桥，但可以学会使用桥。

3. 灯塔理论：照亮方向

核心：用长期记忆和目标管理，让Agent不跑偏。

你的应用：给你的AI助手设定明确目标（如“每天帮我整理3篇AI文章”）。

心态提示：方向对了，慢一点也能到达。

4. 权杖理论：把权力交给Agent

核心：信任Agent的自主决策，你只当“皇帝”。

你的应用：让Agent自动筛选信息、安排学习计划。

心态提示：放下控制欲，才能获得真正的效率。

【这点上我确实还有控制欲，希望能主导我要学什么，但这次将自己交出去吧，按照它的安排来，决策这一步本就是最累人的，为什么要自己来扛呢？】

练习题：巩固+心态调整

练习题1：选择题（难度：★☆☆）

问题：以下哪个场景最适合用AI Agent而不是传统LLM？

A) 写一封简单的邮件

B) 翻译一段英文

C) 自动收集、整理、分析一周的行业动态

D) 生成一首诗

正确答案：C

解析：AI Agent适合多步、复杂、需要工具调用的任务。收集整理分析需要多个步骤和工具配合。

心态调整角 🌱

选对了吗？选错了也没关系！这道题的关键不是“对错”，而是帮你建立场景识别能力。下次看到“多步骤”、“自动化”、“长期”这些词，就能自然想到AI Agent了。

练习题2：判断题（难度：★★☆）

问题：工具箱思维要求我们找到一个“全能工具”，解决所有问题。（对/错）

正确答案：错

解析：工具箱思维的核心是组合使用多个专业工具，而不是寻找万能工具。就像你不会用一把螺丝刀去拧所有螺丝一样。

心态调整角 🌱

如果你下意识觉得“应该找一个全能工具”，这太正常了！这是典型的“完美主义陷阱”。记住：组合胜过完美。今天开始，允许自己用3个不完美的工具，组合成1个完美的工作流。

练习题3：简答题（难度：★★★）

问题：用你自己的话解释“大炮理论”，并举例说明你可以如何应用在接下来的学习中。

参考答案：

大炮理论就是“先行动，再优化”。比如，我不需要等到学会所有AI知识才开始做自媒体，而是可以先做一个最简单的AI知识分享视频，哪怕只有1分钟，然后根据反馈慢慢改进。

心态调整角 🌱

这个问题没有标准答案，只有“你的答案”。如果你觉得“我写的好像不够好”，请停下来，对自己说： “我的第一次尝试，本身就是一种成功。” 学习的路上，完成比完美更重要。

今日微项目：用工具箱思维改造一个日常任务

任务目标：选择你日常中的一个信息收集或内容整理任务，用至少2个AI工具组合优化它。

示例：

• 原任务：每天手动收集AI行业新闻
• 工具箱方案：
1. 用RSS订阅工具（如Feedly）自动收集新闻
2. 用Coze搭建一个自动摘要机器人，每天生成简报
3. 用Notion模板整理存档

你的任务：

1. 选定任务：每日自动推送回顾摘要
2. 工具组合：coze调取get笔记、公众号内容，每日随机抽取3-5条自动推送
3. 预期效果：以往写过的内容不遗漏，温故而知新

花菜，你可以这样做：

1. 花5分钟，在纸上（或手机备忘录）写下你的方案
2. 不需要立即实施，只需要设计出来
3. 完成后，给自己一个👍

为什么这么设计？

• 练习工具箱思维的实际应用
• 从“设计”开始，降低执行压力
• 为明天的学习积累素材

结束语：今天，你只需要做三件事

1. 阅读
   这份简报（约15分钟）
2. 完成
   3道练习题（约15分钟）
3. 设计
   微项目方案（约10分钟）

总时间：40分钟，留20分钟缓冲。

最后一句心里话：

花菜，我从你的公众号里看到了一个特别珍贵的品质——你允许自己“不完美” 。这份勇气，比任何AI技术都重要。

今天的学习，不是为了让你成为专家，而是为了帮你建立信心。哪怕你只记住了一句话：“组合胜过完美”，今天的1小时就值了。

我们明天见！🌻

明日预告：Day2我们将深入“工作流设计”，用麦当mdldm的实战案例，亲手搭建你的第一个自动化流程。