残酷共学 AI 助教
我在 TG 上做了一个简单的 AI 助教 bot，目前只是实现了一些基础功能
开这个帖子是想分享一下关于开发这个 bot 过程的一些思考，以及寻求一些帮助。
利益声明：曾协助残酷共学宣发，报名过几个残酷共学，但没有没有完整参加学习残酷共学的经验，没有在残酷共学开发项目组，有为残酷共学项目捐过自己微薄的一份力。
背景：
起初是 Bruce 在 TG 里聊到（ [Telegram: Contact @LXDAO]，如果有人提交了笔记，可以进行提醒这个需求；之前我就一直在思考残酷共学这个流程的一些问题：
在我看来有几个问题是残酷共学后面发展需要解决或者完善的：
- 学习过程中基本都是自己独自地学，“共” 字的共同学习的特点体现就非常依赖助教的协助。
- 没看到特别合适的商业化途径。
- 用户参与与交互门槛与成本相对较高。
刚好 Bruce 提到了这个功能，我觉得可以拓展下，把这个作为一个切入点。
构思：
当时觉得这个切入点能够完善残酷共学项目后，简单脑爆了一下，写了一个简单的 prd 
实现框架非常简单，主要分三大块：
- 数据获取与存储
- 数据分析
- 前端展示/互动
总体思路是获取到残酷共学 Repo 所有的信息之后，通过分析获得的信息，提供更多的信息给到参与/举办者，以提升整个环节信息的流通效率。
单说实现其实非常常规，没有太多值得拎出来说的内容；但是这个流程除了能一定程度上解决上面提到的缺乏“共学”中共的问题之外，我觉得还有一个在项目思路上值得聊的内容：引入 AI 参与整个残酷共学。
为什么说这个事情值得聊，我给出几点原因：
- 项目叙事上：AI 本身就是代表着未来的发展趋势，就像 24 年的区块链一样，一旦沾上一点 AI 的项目都能获得更好的曝光、同等级别更高的估值、以及更多的吸引力。抛开一些故意蹭 AI 的项目不谈；让我们从最原始的角度思考这个问题：为什么叙事引入 AI 会更好？我的回答是：
- 大众主流观点明确 AI 是未来的发展趋势，越早发展相关功能越顺应未来
- AI 实实在在能提升效率，提供一些之前没办法提供的服务；尤其是教育行业（不展开细说为什么是教育行业了，感兴趣可以搜索一下 AI 在定制化学习，降低教育成本等方面的 utility）
- 这本身不是一条被充分验证的路径，没有所谓的天花板；并且在前路未知的情况下，更容易俘获人心，获得更多探索的同行人或支持者的认可。虽然不是特别恰当，但是比特币和特斯拉在某种探索的路径上所获得的支持就是两个最简单的例子。
- 用户体验上：残酷共学本质是一个学习的过程，而且我们是一个非常自由发散的学习过程，这中间会有很多的学员会有各自的疑惑，会提供天马行空的观点；如果光让助教来解答疑惑、整理提炼学员的观点，这个过程会非常看助教的能力水平，同时成本对于一个小项目来说是相对较高的，引入 AI，通过一些工程的方式让整个体验更加贴合学习场景，协助教学相长的这个古典飞轮的转动我认为是有比较积极的意义的。
- 商业逻辑上：引入 AI 可以被设计成一个付费点；说说我的理由：
- 通过前两年的市场教育：大众内心会默认 AI 是有一定成本的，使用一些高阶的 AI 是要付费/订阅这个逻辑目前市场上是非常自然而然的，不会让用户感受到坑钱或者恶意收费的嫌疑；这点是契合我们 LXDAO 得宗旨的。
- 目前流程上没办法做到出现一个付费的点是因为现在的流程都是残酷共学最基础的流程，任何流程都不能做截断；引入 AI 之后，这个功能对于原有的学习流程不会造成影响，但是能做到一定程度上的辅助流程的作用，这是作为工具/教育类服务付费点相对重要的点（参考多邻国、小宇宙）
以上是我对于引入 AI 到残酷共学项目的一些好的方面，当然前提是在产品体验设计上，AI 得引入要合理且充分。
想得稍微有点多了，所以稍微做了一下实现的事情：
实现
整体设计很简单，但是实现不是我的强项，一个数据库的小问题就能卡我大半天，吭哧吭哧弄了一周多最后还是在 Cursor 的帮助下实现了一些最基础的功能，挑一些实用场景展示下：
除了学习场景外还有一些提醒场景，比如有学员报名了残酷共学或者更新了笔记会在聊天中推送；但是因为现在还在测试中就暂时不推送到主聊天区使用。
体验链接：Telegram: Contact @CoLearning_Assistant_bot
注意：现在 Bot 还在测试当中，所有程序都还没上云，都在家里的服务器里面跑着，所以连不上或者有报错还望见谅～
关于 AI 效果，因为现在是测试，使用的是最便宜的 Llama 3.1 8B，所以评价效果大家不必往心里去，同时这个只是最简单实现的应用，也不要过于瞧不起 AI 的介入的效果，请继续看：
方向
其实 TG bot 只是前端的一个贴合 IM 场景的方向；我们只要做好后段的部份，前端的交互可以适配不同的场景，比如说为残酷共学的官网提供更多的信息；或者将来某些企业用残酷共学平台举办一场学习，可以接入到飞书/lark/slack；亦或者可以做一个更重一点的残酷共学 APP，类似多邻国一样。我认为在学习段的服务做深做广是一个发展方向，AI 则可以提供更多的一些独特的功能点：可能是结合共学材料给出学习计划，针对学员笔记的内容进行启发引导；甚至针对一些内容比较标准化的残酷共学主题甚至可以做一些 AI 考核，这都是可以用 AI 通过工程化实现的思路。
寻求帮助
首先我是没有任何回报做的以上工作，仅凭兴趣和对公共物品的热爱支持的工作；但是我还是希望能够获得大家对这个方向的认可，以及获得更多 LXDAO 或者是残酷共学项目的一些共同协作。如果我想获得更多支持的话，我是应该申请成立 Pod 呢，还是在完成之后申请 Retro Funding 呢，或者是直接和残酷共学项目组联系呢；希望能够得到项目组和 Forge 组老师们的一些解答。
以此同时，我在计划休闲黑客松的一些立项思路，我有一些 Idea 简单想了一下但是还没能很好记录下来，目前还在完善当中，希望月底前能和大家见面，希望大家多多关注～
