香港理工大學 The Hong Kong Polytechnic University
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如何用 AI 提升工作效率

分享人 韩方圆
工业及系统工程学系
香港理工大学
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  1. 如何订阅 ChatGPT Plus 会员
  2. 企业项目 AI 编程
  3. 实验代码如何借助 AI 提效
  4. 分享的 PPT 用 HTML 制作
  1. 公众号文章生成与发布
  2. Mac Mini + 手机安装 Codex 远程使用
  3. 用 AI 写周报
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会员订阅:ChatGPT Plus & Cursor

01
官方渠道 · Google Play / Apple Store
前提是把付款资料改为美国等支持 ChatGPT 的地区地址,香港地址不支持。
02
闲鱼代购 · 贵 10 元,省事
订阅费比官方贵 10 块钱左右。我认识一个卖了 4 年会员的卖家,需要的话私下找我,我把微信推过去。
图省事:直接买 Cursor 会员
只需 1 张 Visa 卡即可付费。Cursor 中的 Grok 4.6 模型很强——Grok 收购 Cursor 后有大量编程数据,训练出了很好的模型,性价比特别高。
Google Play 订阅 ChatGPT Plus 截图
Google Play 订阅页 · ChatGPT Plus
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Spec 编程:先文档,后代码

01
先和 AI 讨论几轮,制定需求文档
文档包含功能描述与技术方案,大部分由 AI 起草,人只需审核微调。讨论的过程中还能补全一开始没想到的点,让需求更完善。
02
再让 AI 按文档实现代码
人的语言是模糊的,想法经过语言再翻译成代码,信息损失很大。有了文档,代码不会和实际想法偏离很远;多人协作时,同事也能通过文档了解功能——"Code is cheap, show me your talk"。
分模块组织 + 小步提交
按 controllers / services / core / models 分目录组织代码,只给 AI 最少必要的上下文;严肃场景下一次只让 AI 完成一两百行,方便人 review 兜底。简单 bug 不必写文档,描述现象、贴上日志就能修。
spec-rules.md 规则文档截图
spec-rules.md · 约定 AI 先写需求文档的规则
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需求文档示例:注册功能

文档里大部分内容都是 AI 写的,人只写很少的一部分——审核微调、确认方案合理,直接就能用。

需求文档示例:需求描述、需求目标、接口设计
需求描述 / 需求目标 / 技术方案 · 接口设计
需求文档示例:安全与风控、待讨论与确认点
安全与风控 / 待讨论事项 → 已确认设计点
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给 AI 一个可验证的工作环境

AI 最需要的是验证和反馈:让它自己能确认代码是否正确,再根据反馈迭代,而不是靠人逐行 review。

01
验证通过 → 继续下一步
AI 写完代码后自己运行验证,通过了就继续下一步、下一阶段,不需要人介入。
02
验证未通过 → 看报错,自行修正
最好让它看到未通过的原因和报错信息,指导它自行修正;修正完再执行验证,直到没有问题,实现自我迭代。
常用工具:编译 + 自动化测试 + Lint
Python 后端项目里,我用 pytest 做自动化测试、Ruff 做代码格式检查。这两个工具在检测失败时都能给出明确的反馈信息,AI 看到之后就能去修改自己的代码。
AI 写代码 运行验证 编译 · pytest 测试 · Ruff Lint 给出明确的通过 / 报错信息 未通过 通过 查看报错信息 编译 / 测试 / Lint 报错 AI 自行修正 改完自动重新验证 循环直到验证通过 继续下一步 / 下一阶段 不需要人工 逐行 Review VERIFY → FEEDBACK → ITERATE
AI 自我验证与迭代闭环
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实例:pytest 报错,AI 看到反馈自行修正

pytest 相关测试 2 项失败
2 项失败、41 项通过,报错指向跨城测试
AI 根据 pytest 报错自动修正测试
AI 调整断言后重跑,43 项全部通过
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实例:Ruff 报错,AI 看到反馈自行修正

Ruff 查出超长行与待排版文件
测试 117 项全过,只剩 1 处超长行和 3 个文件待排版
AI 根据 Ruff 报错自动修正代码
AI 判定纯格式问题,自动改代码后再跑检查
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把检查放进远程仓库:CI/CD

01
提交即触发检查工作流
把代码测试和格式检查放到远程代码仓库,每次提交代码都会自动触发这些检查工作流,只有检查通过之后才允许合并到主分支。
02
镜像自动构建与推送
合并后自动执行依赖安装、代码编译、镜像构建与推送,至少确保代码能编译通过,部署发布不成为瓶颈。
团队协作的质量兜底
团队里每个人都用 AI 生成大量代码,质量无法靠人盯着保证。靠这些自动执行的工作流,在一定程度上给代码质量兜底,同时提升检测效率。
提交代码 自动检查 测试 + 格式检查 · CI Workflow 未通过 通过 打回修改 改完重新提交即可 合并主分支 Merge to main 驳回后重新提交 构建镜像 + 推送 Build & Push Image 部署发布 上线生效 COMMIT → CI → DEPLOY
团队协作的质量兜底:CI/CD 自动化流水线
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真维斯格式审查 API:Codeup 流水线

这是真维斯格式审查 API 在 Codeup 上的真实配置:提交代码后自动跑测试、自动做格式检查,通过后再自动构建并推送 Docker 镜像。

真维斯格式审查 API 的 Codeup 流水线 YAML 配置
YAML 配置:自动测试 · 自动格式检查 · Docker 镜像构建推送
Codeup 流水线执行成功
一次实际执行:三项检查全部通过 · pytest 139 项通过 · 覆盖率 94%
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机械工作也交给 AI:自定义指令

版本号升级、生成 Release Notes 这类重复劳动,写成 Markdown 指令后,对 AI 说一句 /bump-version 或 /release-notes 就能自动完成。

bump-version 自定义指令
/bump-version · 升级版本号、提交、打标签并推送
release-notes 自定义指令
/release-notes · 根据 tag 间 commit 生成发布说明
Codeup 版本发布说明
Codeup 发行版页:AI 按指令生成的版本发布说明
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项目背景:真维斯图片格式审查

01
业务场景:大量衣服图片靠人工审核格式
格式合规才能继续上架等后续流程;不合规则打回,让联营商重新拍摄照片或调整衣服。
02
目标:用 AI 代替人工审核
本质是一个二分类问题。审核标准有很多个,我把每一个格式标准都写了一套对应的提示词,让 AI 使用这些提示词去审核图片。
痛点:人工迭代太慢
人工运行实验脚本、分析实验结果、再调整提示词,这个过程非常慢。所以我想用 AI 去自动优化提示词,提升审查准确率。
真维斯图片审核不合规案例:衣服皱褶
不合规案例:衣服皱褶影响版型和细节判断,打回重拍
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核心思路:和用 AI 写代码一样

AI 最需要的是验证和反馈。为 AI 设定目标——正样本和负样本的准确率都达到 80% 以上,让它去自主验证、自主迭代。

01
自动验证,获取结果反馈
让 AI 自己运行实验,拿到每个 case 的对错结果和整体准确率。
02
根据反馈调整提示词
AI 查看错误 case 的审查提示词、思考过程和实际图片,分析错误原因,针对性地调整提示词。
03
再次自行运行验证,持续改进
调整后重新跑验证,循环往复,直到达到我们比较满意的准确率。
01 · 自动验证 拿到每个 case 对错 + 整体准确率 02 · 调整提示词 分析错误 case 的提示词与思考过程 对照实际图片,针对性调整 03 · 再次验证 重新跑一遍,持续改进 循环直到达标 目标:正 / 负样本准确率 ≥ 80% VERIFY → REVISE → RETRY
自主验证与提示词迭代循环
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为 AI 准备好三个条件

01
输入数据集
和 AI 一起设计输入数据集的数据结构,每个 case 保存图片地址和 ground truth,这个比较简单。
02
实验结果数据集
审核 pipeline 比较长,把每一个阶段 AI 的思考过程、输出结果和 ground truth 都保存下来。这样 AI 才有足够的上下文,知道 AI 的思考过程是怎么样的、为什么犯错。
03
批量实验脚本
写得高效、鲁棒:支持 case 之间并发请求,单个 case 出错可以重试或跳过,不让整个实验崩掉;最后保存实验结果,并提供总体数据分析(总体 / 正样本 / 负样本准确率),方便 AI 查看。
AI 自主迭代 01 · 输入数据集 图片地址 + ground truth,结构简单 02 · 实验结果数据集 保存每阶段思考过程 / 输出结果 与 ground truth 逐一对比 03 · 批量实验脚本 支持并发请求,失败可重试 / 跳过 输出总体 / 正样本 / 负样本准确率 INPUT → RESULT LOG → RUNNER
三层基础设施,支撑 AI 自主迭代
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AI 自主优化,双层验证防"调偏"

01
AI 分析错误 case,针对性调提示词
我用的是 GPT 5.6 sol,图像识别能力和综合智力比较强,能像人一样理解审查提示词、查看 AI 的思考过程和实际图片,分析所有错误 case 的共性问题并找到原因。
02
双层验证集:先小规模,再大规模
每个标准准备 10 个正样本 + 10 个负样本的验证集。调整后先小规模验证:20 个案例准确率达 80% 以上才采纳;采纳后再大规模跑几百到 1000 个 case 验证整体准确率。这是为了防止提示词被调得太宽松或太严格,顾此失彼。
结果:正负样本准确率均达 80%+
以前人工调提示词迭代慢、还容易调偏。用 AI 之后可以快速多次迭代。全量 1931 例实验:总体准确率 83.9%,不合规召回 86.2%,合规召回 82.6%。
AI 优化提示词后的全量实验结果表
AI 优化后的全量实验结果:总体准确率 83.9%,正负样本召回均超过 80%
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为什么用 HTML 做 PPT?

你现在看到的这份"PPT",看着像 PPT,实际上已经不是 PPT 文件了,而是 HTML 代码。

01
AI 更擅长 HTML
AI 学习了大量前端 HTML 相关的代码知识,非常擅长生成美观的网页;而且 HTML 文件相比 PPT 文件编辑起来更方便,对 AI 更加友好。
02
表现力远大于 PPT
HTML 支持丰富的表现形式,前端有各种各样的库:PPT 能做到的东西它一样能做到,PPT 做不到的东西它照样也能做到。
未来的大趋势
HTML 这种形式会代替 PPT。
AI 更擅长生成 HTML 网页技术 · 前端生态 PPT 效果 全部能做到 + 动效与交互动画 + 数据可视化 / 图表 + 自定义组件,无限扩展 = PPT + 更多能力 未来会取代 PPT HTML ⊇ PPT
HTML 的表现力,是 PPT 的超集
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这份 PPT 是怎么做出来的

01
安装开源 PPT Skill
我用的是比较火的 guizang-ppt-skill(github.com/op7418/guizang-ppt-skill)。不用自己装,直接把链接给到 AI,让它阅读 README 帮你安装就行,非常方便。
02
两张截图,复刻课题组模板
把课题组 PPT 模板的首页和正文两张截图给到 AI,让它参考布局、主题颜色等风格,用 HTML 复刻这个模板。再稍微调整一下:左上角 logo 单独截一下给它,不满意的字体简单改改——调整不多,很快就做好了 HTML 版模板。
课题组 PPT 模板封面截图
课题组模板 · 封面
课题组 PPT 模板正文截图
课题组模板 · 正文页
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口述思路 + 截图素材,交给 AI 生成

03
口述文字稿 + 截图素材
用语音输入法口述要讲的内容作为文字稿,把每部分可能用到的截图截好放到文件目录中,然后让 AI 直接参考文字稿和各章节截图生成,就 OK 了。
时间花在哪里
花在整理思路、口述思路、构思内容上,而不是调格式排版——这些机械、没有意义的工作,借助 AI 替我们快速完成。
口述思路文档与微信语音输入截图
口述思路文档 + 微信语音输入:说完自动整理成文字,去掉无意义的词
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公众号:和做 PPT 是同一套思路

咱们实验室也有公众号运营的需求,可以借助 AI 快速完成一篇公众号文章的生成与发布。

01
现成的开源 Skill:baoyu-skills
公众号文章的生成和发布有相关 Skill(github.com/JimLiu/baoyu-skills)。同样把链接发给 AI,让它阅读 README 帮我们安装下载,再在这个 Skill 的基础上稍微调整一下,完成我们自己的公众号发布流程。
02
原理:素材用 HTML 排版
和用 HTML 制作 PPT 类似,其实也是把我们的素材用 HTML 排版出来。我们可以像 PPT 一样,准备一个属于我们自己实验室公众号的 HTML 模板。
03
素材交给 AI 生成
把准备好的文字素材和图片素材给到 AI,让 AI 帮我们利用 HTML 生成一篇公众号。
文字素材 图片素材 HTML 模板排版 Skill · baoyu-skills 驱动 复用做 PPT 的排版思路 AI 生成 公众号文章 发布到草稿箱 MATERIAL → HTML → AI OUTPUT
素材到公众号:与 PPT 制作同一套思路
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第一步:用 Opus 4.6 生成正文

01
生成正文 · Opus 4.6
目前文字效果和写作能力最好的模型是 Opus 4.6。我们可以直接在 Cursor 中使用 Opus 4.6,把素材(比如播客逐字稿)丢给它,生成一篇公众号正文。
提示词里写清要求
提炼核心观点、写得够长够干、用一、二、三做小标题、图文自然衔接。模型选 Claude Opus 4.6 High。
Cursor 中用 Claude Opus 4.6 High 生成公众号正文
Cursor · 选用 Claude Opus 4.6 High 生成公众号正文
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第二步:套用 HTML 模板排版

02
插入图片 · 套用 HTML 模板
在正文的基础上插入图片,然后使用我们自己的 HTML 模板制作 HTML 页面。浏览器里打开就能预览排版效果。
浏览器中预览公众号 HTML 排版
浏览器预览:素材用 HTML 排版成公众号页面
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第三步:同步到微信草稿箱

03
同步发布 · 直达草稿箱
将 HTML 页面同步到微信公众号的草稿箱,后台就能看到这篇文章,确认无误后直接发表。
微信公众号草稿箱列表
草稿箱:同步成功后出现在内容管理里
微信公众号草稿编辑页
打开草稿:排版、配图已经在编辑器里
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Mac Mini + 手机:远程办公

01
二手 Mac Mini 常开
每天开机挂着跑 ChatGPT / Codex。
02
提前装好飞书 CLI
就能直接操作远程飞书文档。
03
手机下指令,远程执行
指令传到 Mac Mini,改文档、改代码。
手机 Codex 远程连接 Mac Mini
手机端:出门下达指令
Mac Mini 上的 Codex 桌面端远程执行
Mac Mini 端:同一条会话,改周报、写 AGENTS.md
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周报:与其事后回想,不如随手记录

01
痛点:写周报靠回想
费时间,还容易漏。
02
随手记,三步出周报
开始记时间;结束说内容;再说「生成周报」。
03
要求沉淀到 claude.md
提示词、流程和日常改法都沉淀进去。说「生成周报」它就知道要求,生成后稍作调整就能复制到 Google Doc。
MiniAgent 记录工时并写入 work-hours-tracker.md
口述内容,写入 work-hours-tracker.md
根据工作日志生成周报并写入 weekly-work-report.md
说「生成周报」,写入 weekly-work-report.md
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