临界态AI教育实战课

课前准备

打开自己的 AI课程文件夹，在里面新建一个文件夹，名称为本课编号（如 lesson-3），然后在 Alma 里面新建一个聊天，设置该项目的文件夹指向新建的文件夹，再把课程资源下载并放入该文件夹。

课程目标

• 掌握Alma桌面应用的核心功能和界面操作
• 学会文件系统交互，实现批量文件处理
• 理解智谱AI模型的特点和应用场景
• 创建第一个AI辅助教学项目

Alma基础操作详解

Alma界面介绍（Windows版）

Alma是什么

Alma 是一款桌面端的 AI 提供商编排工具，给多个模型提供统一入口，适合把“对话 + 文件 + 工具”串成完整工作流。

• 统一入口：一个应用连接多个模型（OpenAI / Anthropic / Gemini 等），切换模型无需换平台
• 本地优先：API Key 与对话历史仅保存在本机，不经过云端中转
• 记忆机制：可跨对话记住关键信息，提高连续任务效率
• 工具能力：内置文件操作、Shell、网页检索等工具
• 技能扩展：通过 Skills 把常用流程封装成可复用的提示词与步骤
• 工作区：聊天与项目目录绑定，适合做教学文件处理与脚本辅助
• MCP 扩展：可接入第三方能力，把工具链连成完整工作流

Alma 官网 https://alma.now

启动和初始化

1. 双击桌面Alma图标启动
2. 选择工作目录（建议：D:\AlmaProjects\教学项目）
3. 等待界面加载完成

主要界面区域

工作空间管理

新建工作空间：

1. 点击"文件"→"新建工作空间"
2. 选择位置：D:\AlmaProjects\
3. 输入名称：我的教学助手
4. 点击"创建"

切换工作空间：

1. 点击"文件"→"打开工作空间"
2. 选择之前创建的项目文件夹
3. 点击"选择文件夹"

配置Alma

如果lesson0已经做好准备就跳过

• 将获得的API Key填写到模型提供商；fetch-指定模型：GLM4.7
• 指定工具模型 GLM-4.6(可以去掉reasoning)
• 打开插件Prompt Enhancer
• 新建项目-指定工作目录-在工作目录配置
• 装配技能，网站下载skill-压缩包
• 打开Alma自带的文件交互工具

文件系统交互实战

Windows文件操作基础

常用文件操作快捷键（Windows小白必记）

Windows路径格式说明

• 正确：C:\用户\用户名\文档\教学文件\学生名单.xlsx
• 正确：D:\我的项目\AI教学\课件制作\
• 错误：C:/用户/用户名/文档/（这是Linux/Mac格式）
• 快速获取文件路径(重要!!!): Windows 复制文件路径的快捷键主要有两个：在 Windows 11 中，选中文件后按 Ctrl + Shift + C；在 Windows 10 及以上版本，按住 Shift 键再点击鼠标右键，在右键菜单中选择“复制为路径”（Copy as Path）。

文件处理技能实战

技能1：批量重命名教学文件

场景描述

王老师下载了50份学生作业，文件名混乱：

作业1_张小明.docx
homework2_lisi.docx
作业三_王五.docx
...

需要统一格式为：班级_学号_姓名_作业.docx

提示词教学案例

基础版提示词：

请帮我写一个Python脚本，实现以下功能：1. 遍历工作目录下"学生作业"文件夹中的所有docx文件；2. 将文件名统一格式为：班级_学号_姓名_作业.docx；3. 原文件名中的信息提取规则：班级从文件名中提取数字，学号按文件排序自动生成，姓名从文件名中提取。

进阶版提示词（结构化）：

角色：你是一个Python文件处理专家。任务：编写一个批量重命名教学文件的脚本。具体要求：工作目录下学生作业文件夹中的word文档；处理逻辑包括提取原文件名中的学生姓名、按文件创建时间排序、生成学号（格式：2024001, 2024002...）、统一文件命名格式。输出格式：班级_学号_姓名_作业.docx，示例：1班_2024001_张小明_作业.docx。额外要求：添加操作日志，如果文件名无法识别保持原名并记录，提供回滚功能。

更自然语言版（非结构化）：

我的工作目录下有一个学生作业文件夹,请你帮我整理文件名,按照‘班级_学号_姓名_作业.docx’方式命名排序.方法自选,如果需要什么依赖,自行安装,有问题就问我.

实践项目：数据清洗实战

一句话目标

把"杂乱但能用"的数据，整理成"能统计、能比对、能交付"的标准表。

课堂素材位置（Windows示例路径）

• 原始数据：D:\AlmaProjects\lesson-1-files\AIDOCS\lesson-1-files\before\
• 清洗结果：D:\AlmaProjects\lesson-1-files\AIDOCS\lesson-1-files\after\
• 提示词样板：D:\AlmaProjects\lesson-1-files\AIDOCS\lesson-1-files\prompt.txt

清洗思路

1. 先看问题长什么样：重复、缺项、格式不统一、别名混用、范围异常
2. 再定统一标准：同一字段必须一种写法，能算、能查、能比对
3. 最后做对照验证：清洗前后行数、关键字段、异常数量都能解释清楚

清洗重点

• 学号必须唯一，重复的只保留第一条
• 姓名去掉前后空格，性别只保留"男/女"，其余统一为"未知"
• 出生日期统一成"年-月-日"，不正常的先空着
• 手机号必须是11位数字，多了少了就先空着
• 邮箱要像邮箱，统一小写；不像邮箱的先空着
• 课程名统一成：语文/数学/英语/物理/化学/生物/历史/地理
• 分数只允许0-100，超出范围先空着
• 作业时间统一成"年-月-日 时:分:秒"，看不出来的先空着
• 关键词统一用英文逗号隔开，时长统一成"分钟数字"

普通人可用的提示词范本

把 before 里的原始数据整理成 after 里的标准数据格式参考：请你统一格式、去掉重复、修正明显错误。能判断的就修，不能判断的就先空着。我需要输出学生档案、成绩、作业、教学资源四类结果，并给我一份"清洗报告"，说清楚总行数变化、去掉了多少重复、有多少异常被处理。

详细提示词：

你是数据清洗助手。请读取 `before/data/` 下的原始文件，输出清洗后的结果到 `after/data/`，文件名保持如下：students_clean.csv / students_clean.xlsx、grades_clean.csv / grades_clean.xlsx、submissions_clean.csv、materials_clean.csv、student_files_clean.csv。

清洗规则：
1) 学生档案 - 去重：同一个"学号"只留第一条；姓名去掉前后空格；性别只保留"男/女"，其它改成"未知"；出生日期统一成"年-月-日"，不正常的就先空着；手机号只保留 11 位数字，多了少了就先空着；邮箱统一小写，不像邮箱的就先空着；入学年份只保留 4 位数字（2000-2030），其它先空着。

2) 成绩表 - 课程名统一为：语文/数学/英语/物理/化学/生物/历史/地理；分数字段只保留 0-100 的数字，超出范围就先空着；"总评"没有，但平时/期中/期末都有时，按 0.3/0.3/0.4 算出来；同一个学号 + 同一门课只保留一条。

3) 作业提交 - 提交时间统一成"年-月-日 时:分:秒"；迟交标记统一成"是/否"，看不出来就先空着；得分只保留 0-100，超出范围就先空着。

4) 教学资源 - 年级统一成"高一"；时长统一成"分钟数字"（比如 45）；关键词统一用英文逗号隔开。

5) 学生档案文件 - 从 before/student_files 中整理出：学号、姓名、班级、手机号、邮箱、监护人；手机号、邮箱按上面的规则清洗。

交付要求：输出后给一份简短清洗报告（总行数、去掉重复多少、清理掉异常多少）。

最小验收

• 学生档案数量应为300条左右，学号不重复
• 成绩表按"学号+课程"唯一，课程名都统一成8门课
• 作业提交时间全部是同一种格式
• 清洗前后能说清楚"变了什么、为什么变"

论文翻译实战

一句话目标

将英文学术论文翻译成中文，保持术语一致、内容准确、表达流畅。

课堂素材位置（Windows示例路径）

• 论文文件：D:\\AlmaProjects\\lesson-1-files\\paper_sample\\2601.09723v1.pdf
  • SagaScale: Scaling Up Language Models for High-Quality Text Generation
• 参考论文：D:\\AlmaProjects\\lesson-1-files\\paper_sample\\2601.09713v1.pdf
  • 可选的额外练习材料

翻译思路

1. 先看论文结构：摘要、引言、方法、实验、结论
2. 再定翻译策略：保持学术严谨性，术语统一，语句通顺
3. 最后做质量检查：术语一致性、逻辑连贯性、格式规范

翻译重点

• 专业术语保持一致，建立术语库
• 句子结构符合中文表达习惯
• 数学公式、图表说明准确无误
• 参考文献按标准格式处理

提示词版本选择

版本1：快速翻译（适合简单论文）

帮我对 content/lessons/lesson-1/files/paper_sample/2601.09723v1.pdf 进行翻译,并保存为md文件,需要依赖请自行安装.

版本2：专业翻译（适合学术论文，推荐使用）

你现在需要使用自身的能力完成一个复杂任务,它是翻译 content/lessons/lesson-1/files/paper_sample/2601.09723v1.pdf 为中文,不允许使用自动机翻,先做好任务分节计划,一次翻译一小部分,维护一个术语库给我过目,做好充分准备后开始.

翻译流程

第一步：预览论文结构

• 阅读摘要和目录，了解论文整体框架
• 识别核心概念和术语
• 制定翻译计划：按章节逐步翻译

第二步：建立术语库

创建 AIDOCS/terminology.md 文件，记录：

# 术语表

## 核心概念
| 英文 | 中文 | 说明 |
|------|------|------|
| Language Model | 语言模型 | ... |
| Scaling Law | 扩展法则 | ... |
| High-Quality Text Generation | 高质量文本生成 | ... |

## 缩写
| 缩写 | 全称 | 中文 |
|------|------|------|
| LLM | Large Language Model | 大型语言模型 |
| ... | ... | ... |

第三步：分节翻译

按章节顺序翻译，每完成一节后暂停等待确认：

1. 摘要（Abstract）
2. 引言（Introduction）
3. 相关工作（Related Work）
4. 方法（Methodology）
5. 实验（Experiments）
6. 结论（Conclusion）

第四步：质量检查

• 术语一致性：对照术语库检查
• 格式规范：标题层级、公式格式、图表编号
• 表达流畅度：读起来像中文论文而非翻译腔

最小验收

• 完整翻译论文的所有章节
• 术语表至少包含20个专业术语
• 翻译后的文档格式规范、排版整齐
• 语句通顺，无明显翻译腔

进阶练习

1. 术语库完善：添加更多专业术语和缩写
2. 双语对照：保留原文与翻译对照版本
3. 格式转换：将 Markdown 转换为 Word 或 PDF
4. 批量处理：翻译多篇相关论文，建立领域术语库

课程总结

学到的技能

1. Alma操作：界面使用、工作空间管理
2. 文件处理：批量重命名、内容提取、格式转换
3. 提示词工程：结构化提示、专业术语使用
4. 智谱AI应用：使用GLM模型完成教学任务
5. 论文翻译：PDF读取、术语库维护、分节翻译

下一步计划

• 第2课：学习文生图和Office文件处理
• 实践应用：用所学技能处理真实的教学任务
• 探索更多：尝试不同的提示词技巧

学习建议

1. 多练习：用不同的文件和场景练习提示词写作
2. 记录总结：保存有效的提示词模板
3. 举一反三：将学到的技能应用到其他教学场景
4. 分享交流：与同学分享你的提示词和使用心得

本课程为后续学习奠定基础，掌握好文件处理和alma应用技能，将大大提高教学工作效率！