The Hong Kong
Polytechnic University

香港理工大學

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

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Opening Minds • Shaping the Future

啟迪思維 • 成就未來

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如何订阅 ChatGPT Plus 会员
企业项目 AI 编程
实验代码如何借助 AI 提效
分享的 PPT 用 HTML 制作

公众号文章生成与发布
Mac Mini + 手机安装 Codex 远程使用
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。

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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。

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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。

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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。

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Q&A

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。

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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。

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Q&A

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。

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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%+

以前人工分析原因、调整提示词，迭代非常慢，还经常调得太松或太严，总体准确率一直不高。用 AI 之后可以快速多次迭代，对错误原因做大量分析，调整得更准确。

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Q&A

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。

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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。

03

口述文字稿 + 截图素材，交给 AI 生成

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。

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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。

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操作流程：三步发布一篇公众号

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，基于我们的素材生成一篇公众号正文。

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。

03

同步发布 · 直达草稿箱

将页面同步到微信公众号的草稿箱，最后发布就 OK 了。

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Mac Mini + 手机：远程办公

在 Mac Mini 和手机上同时安装 ChatGPT，就能在手机上远程操作 Mac Mini 进行办公。

01

一台二手 Mac Mini，常开挂机

我直接买了一台二手的 Mac Mini，让它每天开机挂着运行 ChatGPT。

02

提前装好飞书 CLI

我已经在 Mac Mini 上提前安装好了飞书的 CLI，它就能直接操作远程的飞书文档。

03

手机下指令，远程执行

在手机的 ChatGPT 上下达指令，指令会传到 Mac Mini 的 ChatGPT，它就会调用飞书 CLI 帮我编辑文档。即使出门在外，有比较着急的任务需要支持，也可以用这个方式实现远程办公。

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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"

每到要写周报的时候，就得使劲回想过去一周究竟完成了哪些事情。这个过程可能花费很多时间，有时候还会想不起来，漏掉很多东西。

02

思路：每次工作完，随手用 AI 记录

与其写周报时使劲回想，不如每次工作完都借助 AI 快速记录一下工作内容。现在语音输入法非常方便，直接语音说工作了什么就行。除了工作内容，我还记录了工作时间。

03

三步操作

开始工作：对 AI Agent 说"开始工作"，它自动记录开始时间；结束工作：说"现在工作结束了"并说明工作内容，它就记录下来；生成周报：对它说"根据我过去一周的工作记录，生成一篇周报"。

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我的周报 Agent：Claude Agent SDK + claude.md

01

自制 Web 端 Agent

之前想学习如何搭建一个像 Manus 一样"左边对话、右边实时执行记录"的 Agent 应用，就自己做了一个偏玩具性质的 Web 端 Agent，底层用 Claude Agent SDK 实现，非常方便就可以实现 AI 的功能。

02

把要求沉淀到 claude.md

相关的提示词、工作流程以及一些要求，都沉淀到了 claude.md 文件中；日常对话中遇到的问题及修改方法，也慢慢让它自己沉淀进去。所以当我说"生成周报"时，它就知道我的要求。提示词和指令需要慢慢跟它打磨，效果不好就让它调整。

效果：直接可用的周报

这样直接生成的周报非常符合我的心意，是一篇直接可用的周报。我在这个基础上稍微调整一下，就能复制到 Google Doc 文档中了。

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