高效，主要不是在节约时间，而是在让自己变得自信，对学习备考过程充满真实的掌控感。掌控感起点：将混沌转化为可管理的知识
当清晰地知道自己掌握了什么，还缺什么，以及下一步最有效的行动是什么。心里升起的不再是对题海的焦虑，而是一种沉静的确信感。一共三年的备考时间，从高一开始注意学习的电子化，然后鬼使神差的遇上了AI的爆发。当然，市面上的AI大模型是不能真的用来辅助学习的，现在不行，将来恐怕也不行。1. 错题整理：从无序相册到结构化数据库
问题：手机相册中积累了几千张的错题照片，占用大量存储空间，查找极其困难。
自动化方案：让Opencode和CodeBuddy写出基于 Node.js 的脚本，使用 Sharp 等图形处理库，自动完成以下流程：
批量压缩图片至适合阅读的尺寸并优化质量。
按照“学科-日期-核心知识点”的规则统一重命名。
自动归档到Obsidian中。
价值：这不仅仅是“释放空间”，而是自动将杂乱的图片转化为规格统一、易于检索的数据。它为后续所有深度处理奠定了基础，是构建个人知识库的第一步。
2. 知识管理：从静态笔记到动态知识图谱
问题：在Obsidian等笔记软件中，手动为每一篇笔记添加标签、建立链接是巨大的负担，导致知识始终散乱存在。
自动化方案：让Opencode和CodeBuddy为Obsidian编写一个插件（使用 JavaScript），使其成为一个自动化的“知识架构助手”：
价值：我不再需要手动维护链接。以便将来持续地将我零散的笔记编织成一张个人的知识网络。当我想复习“电磁感应”时，所有相关的公式、错题、解题心得都能被瞬间关联呈现，极大提升了复习的系统性和深度。
3. 资料分析：从大模型摘录的幻觉问题到可信的AI辅助洞察
问题：需要分析历年真题和大量的文字资料和阅读材料，但让大语言模型直接阅读原始试卷，其结果常包含“幻觉”和虚构信息，完全不可信。
自动化方案：同样用AI编程工具设计一个“程序（Node.js）+AI”的分工协作流程：
价值：这个流程的核心是用程序的确定性约束AI的不确定性。AI只被允许在我提供的、经过验证的数据基础上进行分析，从而产出可靠、有参考价值的阅读助力，真正成为备考的“分析员”，而非“幻觉生成器”。
总结与实质
这三个实践的共同内核，不是依赖一个虚无的“全能AI”，而是通过编程思维（在此具体体现为 JavaScript/Node.js ，以及python等），将个人学习中重复、固定、繁琐的“操作”封装成自动化的“流程”或“助手”，同时将AI大模型的理解和表达能力，跨语言能力集成进来。
这样做最直接的价值是节约了大量被机械劳动占据的时间。更深层的意义在于，它代表了一种学习范式的转变：从纯粹依赖纸笔书面，跨过被动地使用通用软件工具、适应他人设计的流程，到快速利用AI时代的技术飞跃，转向主动地设计和建造完全适配自己思维习惯的专属学习系统。
后续期待进一步交流，预计有关于自动化整理生词，Anki的定制设计，全过程AI跟踪，AI辅助分析知识弱点等等。
