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  3. codex是不是不适合用来学习啊

codex是不是不适合用来学习啊

lzy 2026-06-26 04:54 1

最近期末周，我尝试用 Codex 本地搭一套复习资料生成流程，想把课件 / PDF / PPT 丢进去，让它帮我生成笔记、双语对照、互动题、解析和复习计划。


一开始我还挺认真地做了约束，不是直接裸跑。比如先读源材料再写笔记、子智能体分组处理、重要结论带来源 locator、输出 Obsidian 笔记和 HTML quiz 等。


但实际跑下来，结果不太稳定。第一版很多内容不能直接用，后面大量时间花在修流程、修格式、修链接、核来源、改题库结构上，感觉已经偏离复习本身了。


最后跑出来个差不多能用的笔记，但其他，比如问题目啥的还是灰溜溜的跑回去问notebookLM了，google最好用的产品没有之一，不过总感觉很挫败啊，拿到codex感觉自己无敌了，可以摒弃垃圾的谷歌产品们了，但不知道是openai的问题还是我的，用起来还不如经过验证的老产品呢


目前主要问题




  1. 课件理解和重点取舍不稳定

    它能整理内容，但不一定知道考试真正该抓什么。




  2. 子智能体之间风格不一致

    分组处理缓解了上下文问题，但输出颗粒度、术语、格式经常不统一。




  3. 双语 mirror 很难保证严格对应

    中文和英文看起来格式一致，但语义是否完全等价还是要人工核。




  4. 来源 locator 不能完全信任

    有页码 / 来源不代表引用一定准确，页码范围、原文语境、总结是否过度都要检查。




  5. 互动题很容易变成另一个维护项目

    题干、选项、答案、解析、hint、来源、localStorage、dashboard 都要核。




  6. Skill 写得越重，失败面越大

    内容、格式、来源、双语、题目、链接、验证全塞进一个流程里，任何一环出问题都会拖累整体。





我当时大概叠了哪些 Skill / 约束

1. 笔记生成控制


类似 note-control-tower：



  • 先读源材料，再生成笔记

  • 按学习目标、机制链、决策流程或比较关系组织内容

  • 支持主智能体 + 子智能体分工

  • 避免把内部流程、原始路径、临时状态写进学习者可见笔记

  • 最后检查链接、路径、格式、内部词、验证器等问题


2. 双语 Obsidian 笔记格式


类似 bilingual-obsidian-note-profile：



  • 中文为主，英文 mirror

  • 有 YAML、编号标题、MOC 链接、source-near locator

  • 每个核心知识点要求中文解释 + English mirror

  • 术语首次出现时做中英处理

  • 包含 Common Confusions 和 Review Questions


问题是：机械 validator 可以检查格式，但不能证明中英文语义严格对应。


3. HTML 互动题


类似 b-style-html-quiz：



  • 自包含 HTML

  • 默认 A-E 五选项

  • 有即时反馈、hint、来源、错题回顾

  • 用 localStorage 记录状态

  • 有 Submit 和 dashboard

  • 要求不能凭空编答案、选项、来源或解析


4. 后来补的 source-first 约束


踩坑后又加了一个本地 Skill：



  • 先建 source manifest，再写笔记

  • 每门课先写一篇 sample note，验证通过后再继续

  • 一次只处理一个课程 / 模块，不再多路并发

  • 默认子智能体只读，主线程负责最终写入

  • 不把 Need verification 写进学习者正文

  • PDF 只放 sources/ 或 sources/generated/

  • 重要 claim 附近必须有来源 locator

  • 写完检查 Markdown 链接、PDF 页码、wikilink、本机绝对路径、内部流程词、临时文件、OCR / 转换缓存



我现在的初步想法


现在感觉，期末周可能不适合让 Codex 临时承担“完整学习系统建设”。


我现在最大的困惑是：AI 确实能产出很多东西，但一旦变成“完整复习资料生产线”，质量核验和返工成本很容易把节省的时间吃掉。


有没有人实践过更稳的临考前 AI 复习工作流？

最新回复 (12)
  • Q 06-26 05:03
    1楼

    codex做工程任务很强，你自己造工作流轮子不如等几个月现成的轮子，或者简单用几个skill，分场景用，不要想着集成起来搞自动化，本末倒置了。除非你想搞auto-research水论文，或者那种AI4Science的复杂任务。我觉得学习为目的直接用web 5.5pro回归最原始的问答就好了，project里给放你用其他agent整理好的材料。学习本身不是一个流水线的活，每个人的卡点都不同。等以后AI能力强了，就更不需要搭这种死板的工作流了。

  • 冰原Bill 06-26 05:07
    2楼

    agent是面向规划好的小型原子任务设计的，关注的是长程任务实现。

    你的需求是学习的话，需要的更多是路径规划、长期记忆、知识库搭建。

  • lzy 楼主 06-26 05:15
    3楼

    感觉我算是是自动化游戏玩多了，看见工作流，自动化什么的就走不动道，以前打游戏的劲头用上面了，但因为自己太浮躁也没技术，没能出成果

    在上下文允许的前提下，确实直接塞给pro挺好，感觉前两天对agent有点狂热了，忽视了其他好用的应用，而且也没把agent用好，notebookLM是好东西，5.5pro也是

  • swimking 06-26 05:58
    4楼

    我再结合现在loop工程总结一下，agent适合流程简单的任务循环，模型发展方向是通过用户反馈数据，理解用户选择逻辑，不断减少断点，增加任务循环次数。而知识库是开放任务，可以说是一人一策，任务无法收敛，模型无法通过用户数据强化自己，导致随机性强，生成结果不可控。

  • Demorain 06-26 06:01
    5楼

    我其实也想搞一个学习系统，但是这个skill的建立不应该是建立在已经跑通的工作流流程的基础上再改成skill变成可以半自动/全自动的东西吗？你现在的阶段不是没跑成功，或者跑到一半目前质量不符合你的预期的状态吧？


    而且学习这件事情感觉真的蛮主观的，你喜欢的学习方式和我的可能完全不一样，你怎么又能保证你跑同的ai自动学习相关的工作流适合大部分人群呢？你的目标人群和使用场景定义好了吗？还是说你只是想在满足自己复习/学习的基础上，看看能不能做点类似自动化/工作流的东西出来？这样理解吗？

  • Zcork 06-26 06:08
    6楼

    是的，我之前也尝试搞过，效果不好。google在这一方面做得很好，假如佬的时间紧张的话，还是优先用优化好的产品把期末周渡过去先

  • xhbl 06-26 06:16
    7楼

    notebookLM确实好用，临考前 AI 复习工作流你可以考完研究一下，做个复习专用的优化，确保可靠和稳定。AI辅助的完整学习系统 我倒是挺感兴趣的，只是现在没有时间，有时间研究一下。

  • onf 06-26 06:19
    8楼

    佬你的笔记生成是直接根据pdf/ppt来的吗 有考虑过先经过mathpix/mineru这类转为markdown么 然后生成的笔记溯源就会更精确 效果更好

  • taylor 06-26 09:16
    9楼

    有这闲工夫，都已经复习好几轮了，小抄都已经准备ok了 ^-^

  • yuhc 06-26 11:01
    10楼

    先用/microsoft/markitdown生成md给他，再grill技能，试下

  • 838384855 06-26 16:16
    11楼

    感觉也就是写代码非常强,学习的话还是得有主观学习路线,指着它带着你学他猜不出来你啥不会,写代码不一样,虽然你不会写代码,但是你是知道你要的最后的结果,奔着结果的方向走会很容易,摸着石头过河就困难了

  • Scaxlibur 06-27 01:16
    12楼

    这种需求网页版更合适，尤其是网页版的学习模式，可以看看我的帖子



    带电工科如何快速利用ChatGPT+obsidian复习？教程来了！
    写在前言之前
    标题中的带电工科是因为本文中讲述了在obsidian中绘制矢量电路图的方法，实际上对学科并没有硬性限制。
    前言
    今天是6月27号，按绝大多数学校的校历，应该是期末周。鉴于大学教材编写水平欠佳[1]，知识点布置莫名其妙，且部分非公共小众课程[2]无速成课资源，本文探讨一种使用ChatGPT网页版和obsidian笔…
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