TRAE Work已正式上岗 成为我的教学小助理

本文讨论一下一个 ai 用例。

作为一位大学老师的我,目前正在暑假中。暑假就我而言,通常还是有一个活要干的:为下学年的课程做一些准备工作,包括且不限于课纲制定、课件制作和材料准备。

我是一个以实务教学为主的老师,实务教学的特点就在于和现实世界捆绑很紧。科技发展这些年势头很猛,甚至到了有让人目不暇接的感觉。这使得我年年都需要做一些调整,有时候还面临重大模块增减:比如我刚到交大教书时,世上是没有短视频平台、算法推荐这种事的。当然,作为大学授课还是需要有一定稳定性,不可能今年什么事火立刻就进行模块级别的调整,看个一两三年还是有必要的。

今年暑假,基于 AI 的大发展,我深感需要对我这门《互联网与新媒体实务》做一次重大的模块更新。这个领域前两年上课不是没提及,而是感觉还是缺少浓墨重彩的有体系梳理。

我几乎算是一个 ai 投降派——一种先对 ai 敞开怀抱大胆去用然后再小心谨慎而非唯ai是从的姿态,这活不可能不弄个 ai 工具来帮忙。

这次我选用的是TRAE Work,字节出品的一个搭载ai agent的工作平台。我较早时听说过 TRAE CN的TRAE IDE,但因为是以编码为主,和我这个文科教师关系有点远。但这次的TRAE Work 我应该能用得上。

作为一门紧贴互联网真实商业世界的实务课程,大致上有以下几个特点:

其一,缺少成型的教材——我自己从未使用过教材,完全靠 PPT。尤其是这些年才发生的事。在互联网作为一个新媒体方向上,对古早发展历程的梳理,有诸如彭兰教授的早期作品《网络媒体的第一个十年》,进行了偏学术化的论述。但之后确实非常罕见。而即便彭教授这本大作,也很难真当教材使用,更多意义上是一个教辅读物。

其二,虽然缺少教材,但相关资料却又是汗牛充栋。市场上有大量关于互联网商业史的书籍,比如我的朋友林军就有两部大作:《沸腾十五年》、《沸腾新十年》。我个人也很推崇吴军的《浪潮之巅》,当然还有更多的类似书籍,不乏佳作。有一说一,我人力上也不可能都看得过来,即便看得过来,也未必都能记住。更重要的是,这些资料其实依然是需要互相印证的,不能偏听偏信。

其三,有一些专有技术概念,本身也会成为一本书籍的厚度。比如推荐算法,这四个字就有大量的书籍。基于推荐算法,还有广告方向上的实务操作。我看过刘鹏王超合著的《计算广告》,是一个相当不错的教辅书籍。

其四,当然还有大量的媒体报道,如果仅看公认为主流科技媒体的重磅报道,基本上一周冒出来一篇的频次也许夸张,一个月冒出来一篇却又有些保守。这意味着其实存在不断在更新的所谓热点事件和热点分析。

其五,中国互联网的发展,事实上受大洋彼岸的美国互联网影响很深,无论是资本角度,还是商业模式角度,甚至包括组织架构体系构建。中国网络商业,有着长期的所谓c2c(copy to china)模式。虽然这门课主讲中国互联网新媒体的发展,但不可能不涉及美国的情况。比如行业里一个很常见的概念长尾理论,就来自于美国连线杂志主编安德森的著作,这是不可能绕过的。

最后,虽然不是主讲互联网法律法规的课程(这种课程,学校另有设立),但也不可能不涉及一些最基本的法律法规。

这些特点总结下来,就是授课教师其实需要一个偏向知识库且能进行推理、提炼乃至具体执行的 ai 产品。

而TRAE Work,很好地完成了我的任务,我确信这个产品,会正式上岗,成为我的小助教。

第一步就是建立本地授权文件夹,将我能想到的所有资料全部置放进去,当然后续也可以不断补充添加。然后置放我过往的课件,这是给 ai 确定一个大致的框架,光凭一个课程名字就让 ai 去工作,未免过于放飞。我的主线是基础导论、基于单向大众传播为主的门户、用户拉取信息的搜索、UGC用户贡献内容的兴盛、算法推荐与社交分发对传播基础模式的重构,最后需要新增ai对内容行业的影响。这是最为底盘的模块建构,只能人力去干。

然后就下达指令:作为一名新闻传播系的专业课教师,在这门本科课程上,以本人过往课件为主框架,配置文件夹里的各种文档资料,该制定怎样一份课程纲要。

TRAE Work 一顿操作,出具了第一份课纲。我猛然意识到学校对课纲的要求还有”需配置思政点”的要求。于是追加了指令,大致呈现了如下结果(这里展示第四部分具体课程安排的第一个模块):

尤其是配置思政点这件事,我个人表示很叹服,就它了!

第二件需要做的事,就是在几轮课纲讨论完善后,制作课件。我是出了名的PPT极度简约(或者叫简陋也可以),这件事我从来不在意。当然,AI能做就做一个我瞅瞅吧

(左侧我手搓版,右侧为机搓版,审美这个东西见仁见智,你们自行判断就好。我反正就三个字:无所谓)

另外还有件事也很重要,我这门课是闭卷考试课,每学期期中期末两份各ab两套卷,且学校对历年考卷的题目重叠度有要求,AI能不能帮我出卷?

要单独把多端同步这件事拿出来说一说。这里的重点不仅仅是一个信息同步,而是一个”工作流同步”

TRAE Work不仅有桌面端,还有移动端,经过一定的权限设置,两端是可以同步的,且移动端可以给桌面端下达指令。这意味着你在地铁里忽然想起某个地方需要调整、需要制作,完全可以摸出手机来下达指令,让TRAE Work执行。

如果只是这样,也没啥特别了不起的。

但对于我这个时刻需要跟进热点趋势的教师来说,很重要。利用手机端看到一些信息,尤其是重点报道、热点新闻。我历来认为,”时效性”是一个文科实务教师非常需要用心的地方——用三五年前的案例来解释理论规律,不仅学生可能一脸茫然导致沉浸感太差,也和今天多变的社会结合欠紧密。

我自己在另外一个大学还有门叫《社会化媒体与社交网络》的研究生课程,有学生发给我小红书上学生对我这门课的评价,老实讲,我还是有些自豪的(作业形式在ai盛行的今天,确实要考虑调整一下,:)

由于我使用的是苹果系列(mac和iPhone),所以基本依靠iCloud。在iCloud中设定一个名为《素材库》的文件夹,于是就可以做到看到什么文件就往里扔什么文件,成为TRAE Work备课的资料。当然也可以直接发送链接,让其抓取页面,提炼关键信息,写成一个 素材记录_YYYYMMDD.md 文件存进《素材库》(当然,并不是所有的页面都可以抓取,比如建立收费墙的媒体报道页面)。

然后就可以直接在手机上下达指令:将刚才的素材植入下节课我要讲的第四讲ppt中,作为MiniMax上市这一页的补充信息。至于自己,继续去刷想刷的东西吧。

这就是我说的”工作流同步”。

我只是挑选了几个我正在用的TRAE Work功能,还正在学习它的官方知识库去更好地使用这个工作平台。

形成一些结果后,发给了我交大媒体学院的同事,对方是这么回答我的:

我大笑,免费的,赶紧去下载一个摆弄摆弄吧。

有几个看法,我还是要说一说。

第一个我经常碰到,所谓国产大模型不行。这个事是一个很大的刻板印象,或者这么说,国产大模型并没有不行到需要凡事都祭出这一句话的地步。bot和LLM是有区别的,今天很多人的这个刻板印象大概是在bot上。至于啥区别,基于可见的原因,我就不展开了。

如果你实在要用别家的,TRAE Work是可以调用第三方模型的,当然也就要烧你自己的token,花点。

第二个也是我经常遇到的,ai有幻觉,不可信。老实讲,我觉得很多人高估了自己,总体而言,ai的算力和存储一定强于你。承认对方比你优秀,和你并不百分百唯ai是从,并不矛盾。敞开怀抱大胆先用,然后小心求证,这个道理很难懂么?更何况,这种偏知识库的产品,都是你指定文件夹指定文件基础上进行工作的,而不是整个互联网满世界去找有可能纯属扯淡的信息。

第三个是我对教师这份职业的认知。我将之粗糙地分为事务性工作和表演性工作。前者有大量的案牍劳神,包括且不限于课纲课件作业考卷——事实上,有些学术大拿这种事都会让自己的研究生助教去干。后者才是教师的核心能力。课堂教授,根据实际情况临时调整,与学生互动。我之所以称之为”表演性工作”,无非就是”台上一分钟,台下十年功”的另外一种表述。在这个主业上,依然是人类教师的范畴,至少当下如此。

我真心觉得,TRAE Work这个产品,很值得文科教师用上一用。甚至充点值成为速通PRO会员(首月59块)也没啥不可以。

这价还挺值。

ai直出与私人化的公共写作

有一件毋庸讳言的事是,对于长期写作者而言,不用AI就显得太老土或者太固执了。用AI查资料在我看来,和用搜索引擎找资料,没啥区别。AI有幻觉,搜索就没有?整个互联网上有多少坑(不是只有简中),这个事我想但凡有点常识的人都知道。

我个人从来不觉得ai幻觉是一件多了不得的大事,因为它的对照者:人类制造的幻觉,几千年来这个成语怕是没用错:罄竹难书。

最近智谱的唐杰在一场圆桌上发表了暴论:ai代替搜索的战争已经结束了。下一场硬仗是coding(代码能力),我确实一直有朋友抱怨ai出的代码问题多多,但对于文科生来说,ai取代搜索,确实已经到头了。成天扯什么幻觉不幻觉的,不是没意义,而是意义很小。

昨儿携程的新闻,下午四点市场监督总局发布要立案调查,而晚间我又有三个小时的高速要跑,匆匆在微信里说了几句,等我到了酒店发现有朋友建议还是公号出一篇的时候,已然十点了。

不是说不能写,我一向自命快枪手(写字这个维度上哈),而是跑了三个多小时的高速,嫌累。偷个懒,让ai直出了。

现在来复盘一下ai直出这个事。

首先要指出,gemini提供了一个我其实根本没想到的点:大数据杀熟总体上属于消保法范畴,在实操过程中,很少用反垄断这个路径去打击。

这是我承认的一个我没想到但很重要的思路。

也就是说,在某些战术层面的思考方法论上,ai对我是有助力的——这确实打破了我一贯认为的ai没啥新思考,它强于收集材料并加以组合推演,你不提它根本不会涉及。

直出的文本我不是没看过,毕竟我删除了大量gemini喜欢使用的加重符号,而且因为我使用的是google的货,有些必要的小心翼翼你们是完全懂的。就我个人而言,我反复读了几遍后,并没有太大的不适。有些用语我这辈子都不会用,但我也承认,比如削藩的提法,和前文提到的“收税”,真特么有些不言自明甚至yygq的呼应味儿——所以,朋友三表留言说少了你魏某人不以为然的范儿,我其实是不大同意的。

再比如,ai直出的文稿里提到这属于政治经济学的范畴,我自问自己写是大概率不会使用这五个字,但看到了我也不反对,确实属于政治经济学。

好不好不知道,但至少是在我大脑以外的。

看看读者反馈。

总体反馈不佳,比如最多赞留言直斥是垃圾文字。还有一些委婉客气的表达,说不如人工,不过我更愿意理解为,缺少本人一贯的文风,或者这么说,缺少人味。

我用了一次洗澡的时间,大致想明白一个点,并炮制了一个概念:私人化的公共写作。在这个概念上,ai直出是不行的——但根据我和朋友们前些天的交流,并不是做不到,友人曾提及claude的skills。

首先肯定是公共写作,是一个公共议题,或者即便是私人事件也能彰显出公共议题价值。但其次很重要:有强烈的个人化私人化风格。说白了,就是古典的原教旨的自媒体范儿。但显然是我发明的这个词,看上去逼格更高一点。

顺便插一嘴,就此发明我又去问了gemini,此概念算不算首创,人家毫不客气地指出:

你可能是在重新命名(Rebranding)一个既有事物,而非发明(Inventing)它。你的定义是对“个人随笔传统”或“作者型新闻(Auteur Journalism)”的准确描述,但在概念创新性上为零。

行吧!这个反馈让人愉悦。

我忽然就意识到了我为什么对ai直出并没有大的恶感的原因。

别看我“私人化公共写作”码字码了十多年,但其实:1、我很少看别人的专栏或者个人风浓厚的自媒体公号,虽然我自媒体人朋友真不少;2、我对非虚构写作一向不以为然到了嗤之以鼻的地步,这不就是报告文学嘛。

以最近卷入某个风波被好几个自媒体口诛笔伐了一阵子的海边西塞罗为例,我最近干过好几次这样的事:我把他的题扔给了gemini,用deep research的方式出了很长的文字稿(比如英国本土汽车品牌为什么会衰落,比如伊朗局势怎么就走到了今天)。就我个人阅读体验上而言,我更喜欢机器的东西,因为其实我根本不认识这位自称小西的人,对他的生活遭遇也毫无兴趣,我为什么要看他间或插入的纯属个人的絮絮叨叨——但这是他的权利。

我的阅读偏好就是喜欢冷冰冰的文字(虽然我不这么写),这一点,某位读者的留言让我有共鸣之感:满满的机器优雅。

但问题就在于,我这个号,如果说还有点铁粉,大约莫子还是喜欢看我手搓的。

我并没有什么了不得的惊天动地的发现,就算竭尽全力去想一些别人想不到的思维路径来盘算一件事,也不是啥真正意义上全新的众人皆醉我独醒。十多年的写作,其实就是个评论,评论嘛,到底是洞察见识还是风格特色,孰椟孰珠还真不好说。

这相当于你开个私人小饭馆,特色就是老板天天和食客嘻嘻哈哈,一种熟人社会的味儿。在这样的场景下,还要用预制菜,即便是我这种其实蛮支持预制菜的人,都会有些不爽。

我就是来看你生意不好了在那里长吁短叹,生意好了大汗淋漓外还要言虽憾之心则实喜之的吐槽。

把我的一篇稿子扔给ai出个相关插图,我想ai完全做得到,但我从来没做过。

劈头一张几乎没什么改变的巨丑黑图做公号必须插入的图片,长期以来,就是一种范儿,就是对公号这条必须有图的规则长达十数年的。。。魏式不以为然。

然而,如果不是私人化公共写作呢?

比如我网易的朋友搞的浪潮工作室,我看ai完全可以替代了。

我当然知道,ai直出有不少毛病,但我是沉迷过Wikipedia的人。学术圈有一度是非常讨厌维基百科的,甚至有规矩说不许把维基百科的东西当文献回顾做。这没啥毛病。学术研究嘛。

但如果我只是想泛泛了解,甚至就是想找点社交货币式的谈资呢?

维基百科绝对够用了。

ai直出也一样。

总体而言,我这个足底小号,铁粉数量有限。所以,我以后还会低频地ai直出——但我会明确告知。

—— 首发 扯氮集 ——