Page 1: 第1页 你好，欢迎开始今天的学习。我们每天都被海量的信息包围，尤其是AI领域，论文层出不穷。你有没有想过，作为一名教育工作者，我们如何才能不错过那些将AI与教育巧妙结合的最新研究呢？如果有一个方法，可以自动帮我们完成这一切，是不是会很棒？这节课，我们就来探讨一个这样的自动化系统，你认为构建这个系统的主要动机是什么呢？ Page 2: 第2页 要实现这个强大的自动化流程，我们需要一个“工具箱”。你觉得我们需要哪些类型的工具来分别承担“执行流程”、“分析内容”和“存储知识”这三个核心任务呢？没错，就像文档里提到的，我们需要n8n作为流程中心，DeepSeek API作为智能分析引擎，以及Notion作为我们的知识数据库。这三个工具是如何协同工作的呢？ Page 3: 第3页 了解了工具之后，我们来看看整个系统的蓝图。你能不能想象一下，从“自动开始”到“最终产出”，数据会经历一个怎样的旅程？这张流程图清晰地展示了核心步骤：定时触发、抓取论文、AI分析，最后存入知识库并生成推文。你认为这个架构中最关键的一步是哪一步，为什么？ Page 4: 第4页 我们已经有了宏伟的蓝图，现在要开始第一步：找到我们想要的论文。面对成千上万的论文，我们怎样才能像使用精确制导一样，只锁定我们关心的主题呢？看看这张截图，你从搜索框里发现了什么秘密？是的，关键就在于设定精准的关键词。如果你的研究方向是自然语言处理，你会如何修改这些关键词呢？ Page 5: 第5页 好的，我们已经抓取到了论文列表。接下来，这些数据会在我们的自动化系统里开始一段奇妙的旅程。你能想象这个旅程包含哪些站点吗？比如，如何处理列表中的每一篇论文？如何避免重复劳动？这张图揭示了核心流程：通过循环、检查、提取和分析。你认为“URL检查”这个节点为什么如此重要？它解决了什么潜在问题？ Page 6: 第6页 论文经过了AI的深度分析，我们得到了很多有价值的洞见。那么，这些信息应该如何保存，才能在未来发挥最大价值呢？是随意堆放，还是应该建立一个有序的“图书馆”？这张Notion数据库的截图给了我们答案。你觉得将数据这样结构化存储，相比于简单地保存为一个个文档，有哪些优势？ Page 7: 第7页 想象一下，如果我们的自动化助手每天都把同一篇论文拿来分析一遍，那会是多么低效。我们该如何教会它“长记性”，只处理新的内容呢？这张工作流图里藏着答案。你能根据图中的“If”节点，描述一下系统是如何做出“处理”或“跳过”的决策吗？这个简单的逻辑判断，是如何提升整个系统效率的？ Page 8: 第8页 我们已经看到了这个系统能做什么，但它为什么能做得这么好呢？一个稳定可靠的系统，背后一定有几项关键技术在支撑。除了我们已经讨论过的“智能去重”，你还能想到哪些机制来保证系统既“聪明”又“健壮”吗？比如，如果网络突然中断导致AI分析失败了怎么办？如果论文太长，AI一次“读”不完又该怎么办呢？ Page 9: 第9页 现在，我们来到了最激动人心的部分：AI是如何“阅读”和“思考”的。你认为让AI去分析一篇复杂的学术论文，是应该让一个“全能AI”一步到位，还是应该组建一个“AI专家团队”分工协作呢？这张图展示的正是后者。你能从图中看出这个“AI团队”有哪些成员，它们各自的职责可能是什么吗？ Page 10: 第10页 我们之前提到，为了处理长篇论文，系统会采用“分段解读”的策略。那么，我们该如何指导AI，让它出色地完成分析“每一个片段”的任务呢？看看这个“论文分段解读助手”的配置界面。你认为在“System Message”里赋予AI一个明确的“角色”，比如“学术论文分析专家”，会带来什么好处？ Page 11: 第11页 很好，我们的AI助手已经逐段分析完了整篇论文，得到了一堆“零件”。下一步该做什么呢？当然是把它们组装起来，形成一个完整的作品。这个“总结全文助手”扮演的就是“总工程师”的角色。对比一下它和“分段解读助手”的指令，你觉得这位“总负责人”被赋予了哪些更高级、更宏观的思考任务？ Page 12: 第12页 我们反复提到了“User Message”和“System Message”，也就是我们常说的“提示词”（Prompt）。你有没有想过，这两者之间有什么区别？为什么我们不能只用一句话简单地告诉AI“帮我总结论文”呢？这张图的输入和输出对比，直观地展示了精心设计的Prompt所带来的高质量结果。你认为，给AI设定一个“角色”（System Message），和给它一个“任务”（User Message），哪一个对最终输出质量的影响更根本？ Page 13: 第13页 万事俱备，只欠东风。我们已经有了AI生成的全部内容，现在需要把它们“包装”成一篇漂亮的推文。你觉得应该如何操作？是手动复制粘贴再排版，还是有更自动化的方法？这个Code节点展示了一种“模板化”的思路。你能看出它是如何将“内容”和“格式”分离，然后再巧妙地结合在一起的吗？ Page 14: 第14页 我们已经拿到了最终的HTML代码，这就像拿到了一份建筑的完整图纸和所有建材。那么，如何将它“建造”成我们在公众号上看到的文章呢？这个过程其实比你想象的要简单。看看这张截图，你认为点击“HTML”按钮的作用是什么？为什么我们要选择直接操作代码，而不是在可视化编辑器里调整格式呢？ Page 15: 第15页 这个强大的系统难道只能用来分析AI教育论文吗？当然不是！如果我们想让它为我们追踪其他领域的动态，比如自然语言处理（NLP），你觉得应该改造系统的哪个部分？是AI分析模块，还是数据存储模块？这张图给了我们一个更简单的答案。你能找到图中那个决定了“搜什么”的关键设置吗？ Page 16: 第16页 我们从头到尾学习了如何构建这个自动化系统。现在，让我们回过头来思考一个根本问题：做这件事的价值究竟在哪里？它仅仅是节省了我们搜索论文的时间吗？你认为，当知识被自动分析并结构化地存储起来后，它会产生怎样更深远的价值？对于一个需要持续学习和创作的人来说，这套系统扮演了什么角色？ Page 17: 第17页 任何一个项目都有持续优化的空间。你认为我们目前这套流程还有哪些可以变得更“聪明”、更“强大”的地方？文档作者也提出了一些思考，比如对换行符的处理、对图表公式的理解等。在你看来，哪一个改进点对于提升系统的实用价值最为关键？你还有没有其他可以改进的想法？ Page 18: 第18页 理论学习之后，最好的方式就是动手实践。如果你也想搭建一套属于自己的自动化知识系统，可以从哪里开始呢？这里为你提供了一份宝贵的资源清单。你觉得对于一个初学者来说，应该优先学习哪一份文档？是先掌握自动化的“骨架”（n8n），还是先学会与“大脑”（DeepSeek API）沟通呢？