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共 22 篇文章
做一个收集审批小工具，先从状态流转开始
收集审批小工具最难的不是表单增删改查，而是状态、动作、角色、退回、撤回、通知和审计。本文从校园真实流程出发，给出一套可直接落地的最小状态机。
从一堆材料到一篇文章，教师要把哪些决定留给自己
从通知、方案、照片、表格和旧稿到一篇可署名的文章，AI 可以整理材料和生成结构，但读者、立意、事实取舍、引用、隐私与最终发布责任应由教师保留。
批量处理作业时，AI 应该先整理证据
批量处理作业时，AI 最适合先统一文件、提取可核对证据、标出异常并归纳共性问题。本文给出证据矩阵、人工抽样、反馈草稿和数据留存的完整边界。
用 Codex 备课，先别让它直接写教案
用 Codex 备课，不要从“一键生成完整教案”开始。本文给出证据夹、材料盘点、教学决定单、备选课堂路径、分部件生成和终稿检查的完整流程。
OpenCode 和 Codex 到底差在哪，教师先学哪个
OpenCode 和 Codex 都能读文件、改内容和调用工具，但入口、模型选择与工作流长度不同。本文从教师的第一项真实任务出发，给出选型表、三周入门路线和安全试用边界。
大模型进校园前，账号、数据和使用边界先说清楚
大模型进入校园前，学校要先把账号分级、数据清单、课堂边界、日志保存和事件处置写成可执行设置。本文给出一套适合中小学试点阶段的最小规则清单。
本地模型还是云端 API，学校该怎么选
本地模型和云端 API 不是二选一。本文从数据敏感度、模型能力、课堂并发、全年成本、运维责任和故障替代六个维度，给出学校可执行的测试、试点与混合选型方法。
学生用了 AI，作业评价看结果还是看过程
学生使用大模型后，作业评价不该变成猜测“是不是 AI 写的”。这篇文章从任务边界、结果质量、过程证据和一分钟说明出发，给出一套教师可执行、学生负担可控的评价方法。
同一个 AI 任务，三年级和五年级应该有什么不同
同一个校园植物任务，为什么三年级要从观察、比较和口头说明开始，五年级则要增加问题拆解、资料核验和修改依据？这篇文章用一组同题异构的学习动作，说明大模型课堂怎样真正按年级分层。
一堂大模型课，从提问到作品要经过哪些环节
把大模型课堂拆成问题说明、初步判断、模型对话、事实核验、作品修改和展示反思六个环节，让学生的选择与证据留在作品之外。