【可执行状态】需教学套件（备课引擎随套件安装）
【本讲对应资产】知言 · 教师备课助手（专家卡）、lesson-agent 引擎（11 个工具）、本机课程资料
【本讲原理来源】L3 第 19 课《第一个 Agent 应用实战》（成长五步）、L3 第 21 课《Agent 核心认知框架》（规划）
一位教了十五年书的老师，电脑里有个叫“教学”的文件夹。打开它，里面是“大数据分析基础（旧）”“（2023）”“（最新）”“（最新-真的最新）”；再往里翻，有历年教案、历年课件、历年习题、教务处换过四版的模板，还有一张学生留言截图：“老师，参数估计那一节能不能再讲一遍。”
这些文件加起来的字数，比这门课的教材还厚。可新学期开学，他还是打开去年那份教案，改年份、改班级、把过时的案例换掉——一百多个文件，一个也没用上。
真问题就在这里：一位老师最值钱的教学积累，为什么在需要它的那一刻，一点忙都帮不上？ 这一讲要练的，就是把这一百多个文件从“躺着的档案”，变成它能读的输入。
先看两位老师面对同一件事的两种过法。任务一样：新学期，重备一门上了三年的《大数据分析基础》。
王老师（化名）的办法，是绝大多数老师的办法。她打开上学期的教案，把“2025学年”改成“2026学年”，再把两个班的班级名换掉；翻到第三章，发现去年用的那个案例（某电商平台的用户画像）已经过时，于是打开浏览器现找一个；找完顺手翻了一眼教务处发的新大纲，发现学时从 48 改成了 52，又回头把整份教案里的学时数字挨个改一遍。一个下午过去，她说了一句话：“改完之后，我也不知道今年这版比去年好在哪，反正格式是对的。”
李老师（化名）的办法不一样。她先把这门课的东西收进同一个文件夹：上学期的教案、教务处的 2026 版大纲、教材第三章的电子版、去年学生反映“太难”的那两页笔记、还有一份她自己整理的案例清单——一共十来份。然后她做了一件事：把课程级的信息（课程名、班级、学时、教师、考核方式）一次说清，让它先出一份十六讲的骨架给她看。
骨架回来，她圈了三处：第三章学时对不上（大纲写 52，它写 48）、把“参数估计”排到了“假设检验”后面（与她讲课顺序不符）、有两讲的定位写得太笼统。改完这三处，才让它逐讲补全。整个下午她只做了一件事——判断：这一段该不该这么讲、这个案例换不换。至于排版、套模板、改数字，她一次也没碰。
同一件事，两种过法。差别不在打字快慢：王老师是在用一份文件重做一份文件；李老师是在用一叠文件长出一份新文件。 后者就是这一讲要练的动作。
L3 第 19 课把智能体的成长拆成五步：只会对话 → 会取数 → 记得住 → 有工具 → 沉淀成技能。第二步“会取数”放在教师身上，意思很具体：你不需要把课程内容打给它，你只需要告诉它文件在哪。
差别有多大？同一句话，试两种问法：
| 问法 | 它交出来的东西 | 你还要花的时间 |
|---|---|---|
| 只提问：“帮我写《大数据分析基础》第三章教案” | 一份“正确的通用教案”——教学目标准确、过程完整、还贴心地排了四学时 | 改到能上课，可能比自己写更久 |
| 给资料再提问：同一句话 ＋“资料在这个文件夹” | 学时、章节顺序、考核比例与你的大纲一致；案例取自你自己的清单 | 只改它写得不合口味的地方 |
例如，同样一句“第三章怎么讲”：不给资料时，它会把“参数估计”写成一节通识课，举的例子是最常见的那个抛硬币；给了资料之后，它写的是你去年用过的那份班级问卷数据（四十二个学生、七个变量），因为那份数据就在文件夹里。
通用内容它本来就写得出来。你付给它的时间，应该花在“让它写对”上。 打个比方：请一位新老师来帮你备课，你要做的不是把教材念给他听（那是他自己会看的），而是告诉他“我们学校怎么填表、这个班什么水平、第三章我习惯怎么切”。给资料，就是在替它做这件事。
很多人以为“用 AI 写教案”是新事，其实“写教案”这件事本身已经走了近四百年。看它一路怎么来的，才知道今天这一步站在哪：
| 阶段 | 时间 | 核心做法 | 解决了上一阶段什么痛点 | 留下了什么新问题 |
|---|---|---|---|---|
| 手写备课笔记 | 十七世纪起 | 一本笔记写一学年，讲课时照着念 | 教学从“随性讲”变成“有计划” | 改一处要重抄一页；笔记只有一份，别人用不上 |
| 电子文档 | 二十世纪九十年代 | 教案变成 Word 文件，改一处不用重抄 | 修改成本降下来了 | 养成“另存为＋改年份”的习惯；版本越攒越多 |
| 共享与网盘 | 二〇一〇年代 | 教研室 QQ 群、共享盘传教案 | 好教案能传开，新老师有底子 | 传开的同时开始“变形”——别人的班名、别人的学时留在表里 |
| AI 直接生成 | 二〇二三年起 | 一句话出一份教案 | 从零开始写的时间没了 | 出来的是“通用教案”：像那么回事，不是你的课 |
| 带资料的 AI | 今天 | 先把你的资料给进去，再让它写 | 生成的内容回到你的课上来 | 资料得先整理——这恰恰是这一讲要练的动作 |
四百年里，有一条线很清楚：每一代都在把“重复劳动”再砍掉一层，而每一次砍完，人剩下的那部分工作都更靠近“判断”。 手写时代的老师要花半天抄一页；今天的老师不用抄了，但要判断“这一段该不该这么讲”。工具替掉的从来不是老师，是老师身上那部分不像老师的工作。
顺带说一个更早的坐标：十七世纪夸美纽斯写《大教学论》时，第一次把“一个班一起上课”这种形式写成了制度[1]。班级授课制一立，教案就成了必需品——因为要同时教几十个人，就必须事先把“先讲什么、后讲什么、讲多久”定下来。教案不是文书主义，它是班级授课制的配套产物。 一百多年后，泰勒把这件事说得更硬：任何一门课都要回答四个问题——目标是什么、给什么经验、怎么组织、怎么知道有没有达到[2]。今天教务处那张大纲模板上的一栏一栏，基本就是这四个问题的排队。
第三步“记得住”在教师场景里同样很具体：课程名、班级、学期、教务处的模板偏好、你习惯的表述口径（比如你总把“考核”叫“评价”）。
第一次你要说清；第二次它记住；一学期下来，同一门课的重复说明会越来越少。这也是判断一个 AI 工具值不值得长期用的标准：用它第十次的时候，是不是比第一次省力。 如果每次都要从零解释一遍，那它只是个更快的搜索框——就像每学期都换一位新助教，而你每次都得从头培训。
这里有个容易被忽略的分寸：幻觉与稀释。让它一次写完整学期十六讲，它会写得很平——每一讲都有模有样，但都不深；而且写到后面几讲，它已经忘了前面定过什么。例如，第三讲它定了“2 学时”，写到第九讲又写成“4 学时”，两处还都写得挺自信。
正确做法是两条：先出骨架（十六讲各自一句话定位），再逐讲补全，一讲一讲来。打个比方：这就像装修一套房子——没有哪个师傅会一边砌墙一边贴砖一边刷漆，都是先出图纸、再走水电、最后收面。先规划、后执行，是这套东西的基本节奏（工程上把这种思路叫“先退一步再动手”[3]）。
对教师的实际意义是：骨架那一步花你十分钟，省下的是十六讲跑偏之后的返工。
这个问题问得很对，值得认真回答。文件夹里既有大纲、又有去年的教案、还有一堆扫描件和学生笔记，全丢进去，它会不会挑错材料、把旧版当新版？
会——但责任不在“给得多”，在“没告诉它哪份为准”。例如，大纲里写“52 学时”，去年的教案里写“48 学时”，两份都在文件夹里，你不指定，它可能引用哪份都说得通。解决办法很土但有效：在指令里点一句“以 2026 版大纲为准，旧教案只作参考”。
再说一层：资料不是越多越好，是越“认得出来”越好。 一句话说清的资料，胜过十份自己都记不清哪年写的资料。所以这一讲的第一件动手活，不是提问，是整理文件夹——就像搬家前先把箱子分类，否则搬到新家也找不到东西。
| 方式 | 适合什么情况 | 代价 | 在哪一讲 |
|---|---|---|---|
| 一次性给文件 | 资料少（几份到十几份）、临时要用、马上要交的活 | 每次都要重新读一遍 | 本讲 |
| 建成知识库 | 资料多（几十份）、要反复问、要求每句话都能溯源 | 建库要花一次工夫，资料得先清洗 | 第 5 讲 |
先学会第一种，再进第二种。顺序反了会很难受：知识库建得再漂亮，资料本身没整理过，检索也不知道该检索什么——就像图书馆的书不贴书脊标签，书架再多也没用。
教学套件安装完成后，专家列表里会出现知言 · 教师备课助手；它背后是本机的 lesson-agent 引擎（十一个工具，覆盖知识库上传、教案生成、教案修改、定稿、交付、汇总预览、题库生成、成绩、课件生成等）。
装好后先说一句探路的：
备课引擎在不在？用 kb_status 报一下状态。它应当报告引擎状态，而不是跟你聊天。这一步不通，后面全是空转。
用 /我的课程/大数据分析基础/ 这个文件夹里的资料，生成这学期的教案。课程信息：课程名《大数据分析基础》，4 学时/周，16 周，2 个班；
用教务处的大纲模板（在同一个文件夹里），以 2026 版大纲为准，旧教案只作参考；
输出的教案要包含每个章节的教学目标、重点难点、教学过程、板书设计、作业；
先给我十六讲的骨架让我确认，确认后再逐讲补全；
产出 docx 文件放回这个文件夹里，并告诉我每一份的完整路径。
四条要求各有用处：
| 产物 | 内容 |
|---|---|
| 骨架清单 | 十六讲各自的标题与一句话定位，等你确认 |
| 教案 docx | 每讲一份，含课程级字段与课次级字段 |
| 缺项清单 | 哪些章节大纲里有、资料里没有；哪些学时对不上 |
| 完整路径 | 每份产物的本地绝对路径 |
按引擎报告的口径，一讲教案从生成到定稿，要走三道工具：lesson_gen 出草稿、lesson_revise 按你的意见改、lesson_finalize 定稿；要对齐格式再走 lesson_deliver。三道分开用，不要一句话让它“全干完”——中间那一道恰好是你要看的地方。
错误一：不给资料，让它“随便写一版”。
现象：出来的教案格式齐整、内容正确，但跟你的课没关系，改它的时间比自己写还长。
排错：先整理资料，再提要求。哪怕只给大纲和去年教案两份，也比空手强。
错误二：一次要十六讲。
现象：前面几讲还行，后面越来越平，还出现前后矛盾（第三讲定了“2 学时”，第九讲又写“4 学时”）。
排错：先骨架、后逐讲；一次一到三讲，写完一讲看一眼再继续。
错误三：文件在手机里。
现象：资料在微信/QQ 里，电脑上没有，它读不到。
排错：先把资料落到电脑上的一个文件夹，文件在本地是一切操作的前提。这件事就像打印：文件没落到电脑上，打印机再好也印不出来。
错误四：没给模板，抱怨“格式不合教务要求”。
现象：内容不错，但版式不对，还得手工排一遍。
排错：把教务处的模板一起放进文件夹，并在指令里点名用哪一份。
错误五：不检查出处。
现象：它写的内容听着对，但与你手上的资料对不上（比如它写“本课程采用过程性考核，平时分占 40%”，而你的大纲写的是 30%）。
排错：抽查三处，回原文核对。对不上就问它“这一句依据哪份文件”，看它指得出来指不出来。指不出来，就当成它自己编的。
错误六：新旧版本混在一个文件夹里。
现象：它引用了已经作废的旧大纲。
排错：把作废的版本移进 _旧版/ 子文件夹，并在指令里说明。
它不缺聪明，缺的是你的资料；把文件夹整理好，就是把课讲对的一半。
| 你要做的事 | 工具全名 | 一句话作用 |
|---|---|---|
| 看引擎通不通 | mcp__lesson-agent__kb_status | 报告状态与已建知识库 |
| 把课程资料传上去 | mcp__lesson-agent__kb_upload | 上传本机资料，成为它的输入 |
| 出教案草稿（一讲一讲来） | mcp__lesson-agent__lesson_gen | 按大纲与资料生成一份教案 |
| 按你的意见改 | mcp__lesson-agent__lesson_revise | 局部修改，不动其余内容 |
| 定稿 | mcp__lesson-agent__lesson_finalize | 锁定这一讲 |
| 交付成 docx 落盘 | mcp__lesson-agent__lesson_deliver | 出成品文件并给路径 |
| 汇总预览 | mcp__lesson-agent__lesson_merge | 多讲合成一份，便于通读 |
[1] 夸美纽斯. 大教学论[M]. 傅任敢, 译. 北京: 人民教育出版社, 1984.（原著初版 1632 年；班级授课制与学年制、教学计划的经典论述）
[2] 泰勒. 课程与教学的基本原理[M]. 罗康, 张阅, 译. 北京: 中国轻工业出版社, 2008.（原著初版 1949 年；课程与教学的四问：目标、经验、组织、评价）
[3] Wang L, Xu W, Lan Y, et al. Plan-and-Solve prompting: Improving zero-shot chain-of-thought reasoning by taking a step back[C]. International Conference on Learning Representations, 2023.
[4] OpenAI. Function calling[EB/OL]. https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling.（工具的描述与参数如何决定模型能否正确调用）
数据与平台：本章实测数据来自 zhenyuonline.cn 的 lesson-agent 引擎（2026-09-17 实跑）：
引擎共 11 个工具；教案场景以课次粒度为数据（lessons 列表）＋课程级公共信息走 context_json；
实测产出 商业人工智能应用-第3章 智能体的设计-教案.docx（38,514 字节），模板占位符残留 0，
读回确认课程名称、章节名称、授课教师、课时、班级、学期、教学目标、重点、难点、方法、过程、板书、作业逐项填入。