JKL 神思记 | Love & Logic

以思为剑,以记为盾

在古典智慧与量子矩阵的交汇处,重塑人类学习的未来。

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ABOUT JKL

我是 JKL,一个还站在讲台上的人

这个网站上的每样东西——产品、社群、课、书——都是从那张讲台上长出来的。

这些年,我一直在顶尖国际教育的现场:从一线跨学科统筹,到复杂的留学规划。我最熟的不是模型参数,是一个学生卡在哪一步、一个家长在焦虑什么、一堂课为什么讲不下去

后来我把 AI 接进了这些真实流程。不是为了追新——教书这件事里有大量重复劳动,本来就该交出去;腾出来的时间,才是留给人的那部分。这就是我认的 Human-in-the-loop最好的教育不会被机器取代,但会被用机器的人重新做一遍。

伊利诺伊大学香槟分校 (UIUC) 管理学硕士 剑桥 CELTA & ASU TESOL 国际教学双认证 Google 认证 AI 教育者 (Certified AI Educator)

现在我做四件事,都摊在这个网站上:

  • 01

    教书

    学科教学与教师培训。国际教育一线出身,现在也带独立老师用 AI 重做备课、组卷与家校沟通。

    看教学手记
  • 02

    做产品

    教务官、教研员、藏宝阁——三套已经交给一线老师日常在用的系统。不卖概念,只交付跑得起来的东西。

    看产品与成熟度
  • 03

    办社群

    发起 AI神思会:一个开放共享的学习型社区,让实践者把没做完的东西摆上台,遇到问题相互交流。

    进入 AI神思会
  • 04

    写东西

    The Penthouse Tutor》,以及 DI-TPD(数据驱动的教师专业发展)方向的论文与乡村小学田野调查。

    看新书
BRAND STORY

神思记,与神思会

一个借来的名字,出自一千五百年前的一篇古文;先是一个人开始记,后来变成一群人一起想。

文之思也,其神远矣。

思接千载,视通万里。

——〔南朝梁〕刘勰《文心雕龙·神思》
01 / 出处

「神思」不是我造的词,是借的

它出自南朝刘勰的《文心雕龙·神思》篇。那一篇讲的是:人坐着不动,心思却能接上千年前的人,看见万里之外的事。在刘勰的年代,这是文章能写到的极处,是心向往之而做不到的事。

今天,你在家里问一句话,一个读过整座图书馆的东西替你接千载、通万里。古人的向往,成了今人开机就有的日常。

而《文心雕龙》是一部文论——不是兵书,不是算学。所以这个名字从一开始就定了调:这里谈的是怎么想清楚,不是怎么炫技。

先自首:我被问得最多的两个问题

「你们这个神思会……是传销吧?」
「神思——搞宗教的?信基督教的吗?」

每次听到我都想笑。真要拉人头,我第一件事就是换个好懂的名字。「神思」是《文心雕龙》里一篇古文的篇名,作者刘勰,南朝人,比传销早了一千五百年。

所以正经答一句:没有下线,没有返利,没有入会仪式,也不用交投名状——你一个人都不介绍,参加方式跟所有人一模一样。硬要说有什么像「发展下线」的:你今天在台下提了个好建议,下一场可能就被推上台去讲。

02 / 神思记

一个人的思与记

JKL 是我的名字。我给自己立过一个要求——一直保持思考;也给自己养了一个习惯——把想过的东西记下来。品牌名就是这么来的:神思,加一个记。

是剑

在信息过载的时代主动出招:判断什么值得做,什么不值得做。

是盾

把想过的沉淀成可检索的资产,让今天的结论能被明天的自己接住。

所以有了那句「以思为剑,以记为盾」——AI 越强,这两件事越不能外包。

03 / 神思会

从一个人的记,到一群人的会

一个人记久了,会遇到一个问题:你只会碰到自己想得到的问题。

所以我把「记」摆上了桌面,发起 AI神思会——一个开放共享的学习型社区:分享 AI 资讯,让实践者把还没做完的东西摆上台,遇到问题相互交流。slogan 就一句:「一起探索 AI 的更多可能」。几条从第一期到现在没变过的规矩:

  • 讲半成品

    成品没有可以插手的缝,半成品才有。今天在台下提出好建议的人,往往就是下一场的主讲。

  • 人人都是大佬

    医生、老师、设计师、创业者——每个人都有自己的专业现场,在那个现场里你就是最懂的那个。好答案常常是互相碰出来的。

  • 必有交付

    你离场的时候,手机或电脑里要多出一样真东西;听完没动手的,这场就算白讲。

到今天,线下聚会办了 8 期,线上分享办了 5 期。每一期的主题、主讲人和讲义都留在这个网站上——那就是「记」的那一半。

13
场分享 · 线下 8 · 线上 5
3
款可部署产品
1
本已上架著作

共学,也共用。你带一个卡住的问题来,带走一个能用的答案;下一次,换你在台上被别人追问。

所以我们不看来了多少人,看的是——有多少人真的把 AI 用进了自己的事里,又把用出来的东西讲给了别人听。

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TWO ENGINES, ONE PRACTICE

产品交付与社群共研,相互验证

产品不是概念演示,社群也不是信息围观。一个把方法装进真实工作流,一个把实践中的问题持续沉淀为知识。

01 / PRODUCTS
两款可正式交付一款试点

把重复教务、教研与资料管理变成稳定系统

JKL教务官、JKL教研员、JKL藏宝阁,分别解决日常运营、内容生产与知识资产沉淀。

  • 教务官飞书机器人 × 34 个技能 × 13 张教务表
  • 教研员教案、组卷、错题变式与学期规划
  • 藏宝阁Obsidian 教学控制台 × 12 个模块
查看产品、成熟度与交付内容
02 / COMMUNITY
学习型社区联创社群

一个学,一个做:两条不同的路

AI神思会是 JKL 发起的开放共享学习型社区,线下聚会与线上分享交替;ATOMCOLLIDE 联合共创真实项目,并沉淀编号知识档案。

  • AI神思会学习型社区 · 线下 8 期 + 线上 5 期
  • ATOMCOLLIDE联创社群 · 真实项目与联合共创
  • 双档案活动期数与知识编号明确分开
进入 AI神思会
CASE ARCHIVE

案例档案区

教学手记与 AI 咨询。依照铁血隐私承诺,所有身份信息均已脱敏。

📂 教学案例

四则教学案例:从卡住的地方开始

每则按同一条线索写:什么基础 → 卡在哪 → 我做了什么 → 他的状态怎么变 → 成绩怎么变。以下均取自真实课堂记录与课后反馈档案,姓名、年级、学校、家庭信息一律不上网;写进来的数字都是原始记录里有的,没有的一律不补。

01

7 年级 · 国际学校 · 历史与地理

入手时的基础
英语能应付日常课堂,但一进高信息量的初中历史与地理(大航海时代、地貌演变),阅读就卡住:单词大致认得,整段读完不知道在讲什么,写出来的段落逻辑松散。
真正的痛点
不是不努力,是材料难度和他的阅读水平之间隔着一条河。而且学科是割裂的——历史归历史、地理归地理,他没有把二者连起来的工具。家长盯成绩带来的焦虑,又让亲子沟通高度紧张,回到家没人能好好说话。
我做了什么
先测出他当前的蓝思阅读值(Lexile),连同历史核心知识点一起交给后端智能体,几分钟生成一套难度降级的过渡性阅读材料,配上地理的地图数据,抽出跨学科核心词汇。
材料由机器生成,但课堂上的洞察由我完成:用苏格拉底式提问,一步步引他把历史事件和地理环境接上因果。课后我把数据化的学习路径拿给父母看,当家校之间的缓冲带,把预期从"下次要考多少"换成"他现在能读到哪一层"。
状态的变化
他不再把"读不懂"当成自己笨的证据——因为材料是够得着的,他第一次连续体验到"这段我读懂了"。课堂上开始主动追问,而不是等我讲完。家里那根弦也松下来:父母有了可看的进度依据,不再只盯分数。
成绩的变化
历史期中评估取得优异成绩;更重要的是打破了学科壁垒,能用连贯的英语逻辑独立撰写跨学科分析短文——这项能力此前完全不存在。
02

初中 · 英语应试阅读专项

入手时的基础
课内跟得上,一到成套的应试题型就散:完形、六选五、信息匹配、语法填空各是各的,长难句一旦超过两行就读不到主干。家长自己也提出,希望多补基础。
真正的痛点
不是题做得少,是没有把长句拆开的动作。看不懂主干就只能猜,猜对了也不知道为什么对——所以正确率始终不稳。
我做了什么
按家长的意见加了一项别人不做的练习:长难句口头翻译——不是笔译,是当场读出来、当场讲出中文,逼她在句子里找主干。
课本侧同步走两步:先熟读课文挑出仍然陌生的词,就地造句;再做英译中专项,把"认识"变成"能用"。每次课固定五篇不同题型,不搞单一刷题。
状态的变化
从"等我讲"变成"能自己收尾"——每次课都留一到三篇让她回家独立完成,全部按时交。课堂专注度稳定,作业变难时也没有回避。
成绩的变化
课本 U1、U2 英译中正确率 27/36(75%);同期完形填空 10 题对 9、信息匹配全对。到 6 月:六选五和信息匹配全对,完形加三篇阅读理解合计只错一道,且完成速度明显提升。
03

低年级 · 英语启蒙(自然拼读 / RAZ / 书写)

入手时的基础
字母、自然拼读、RAZ 分级阅读同时起步。愿意开口、愿意互动,但遇到不认识的词就停住。
真正的痛点
两件事缠在一起:音素意识没建立,CVC 词不会自己拼,只能靠听过的印象盲猜;一猜错就急躁、抗拒,越抗拒越不敢试——畏难本身成了最大的障碍。
我做了什么
不急着上难度,先把"猜"这个动作拆掉:读之前必须先看拼读规则,答题之前必须先说出理解,把机械跟读换成理解后作答
情绪上单独做功课——每天加一段画画分享,让她先在一件不会失败的事上开口;卡住时先处理情绪再回到内容,不硬推。
状态的变化
这是这个案例真正的成果。四月底还需要反复沟通才能越过畏难;5 月 7 日她主动要求独立完成 Quiz,面对生词的急躁和抗拒明显下降;5 月 8 日开始主动调用自然拼读规则去读没见过的生词
能力的变化
从"跟着念"转到"读懂了再答",独立学习意识增长明显。这个阶段不看分数,看的是她愿不愿意在没人托底的时候自己试一次——她愿意了。
04

全科统筹 · 数学 / 语文 / 英语 / STEM

入手时的基础
理解和迁移都快,点拨一下就能独立往下走。问题不在脑子,在具体的几个洞。
真正的痛点
洞很具体:代数移项的符号、多解情况的判断、把文字信息转成公式、坐标对称、阅读时抓不住关键信息。加上难题阶段容易疲劳分心,越到后面错得越多。
我做了什么
不做通篇复习,只打这几个洞。线性方程组连做三种解法——代入法、消元法、图像法轮着来,让同一道题在三个视角下重来一遍,符号和多解自然就分清了。
疲劳分心当成学习节奏问题处理,不当成态度问题:把难题放在耐力最好的时段,中间安排明确的切换。
状态的变化
轻微畏难时经鼓励可以回稳,不再一卡就停。到 5 月 8 日,能独立坚持完成一整套线性方程应用题攻坚——这是耐力和信心同时上来的信号。
能力的变化
三种解法的运用进步明显;语文讨论、地理项目、英语词汇拓展同场完成时配合度优秀。仍在训练的是文字信息转公式——这一项还没结束,写在这里是因为它是真的。
📂 AI 咨询

把智能体接到真实工作里

公开编号只给写进档案的案例。此前接单没有留下记录,不补序号,也不猜第几单。下一份可脱敏的案例编为 C-01。

怎么接

先写清要什么、不要什么、怎样算做成。没有验收标准,不开始。

怎么做

最小闭环,带着做。工具跟客户已有的飞书、企微或本机库,不另搬一套。

怎么公开

客户名、合同、内部口径不上网。脱敏后只留方法与可核验的结果。

RESEARCH & OPEN SOURCE

研究与开源

写出来的、开源出去的,和还在田野里的。代码全部公开在 GitHub。

学术足迹

理论研究

聚焦 DI-TPD(数据驱动的教师专业发展)方向的论文研究与学术发表。

田野调查

华南某乡村小学的实地考察日记,探讨 AI 教师发展在下沉教育场景中的社会学意义。

硬核工具栈

深度整合 Claude、ChatGPT、Gemini、Kimi、DeepSeek、GLM、MiniMax 等主流大模型,熟练部署 OpenClaw、Hermes 等智能体框架,能把前沿理论转化为可落地的工程实践。

ClaudeChatGPTGeminiKimiDeepSeekGLMMiniMaxOpenClawHermes
TWO COMMUNITIES

AI神思会 × ATOMCOLLIDE

一个是开放共享的学习型社区,把实践者和他们没做完的东西聚到一起;一个是联合共创社群,把项目沉淀为可检索的知识。

LEARNING COMMUNITY
线下聚会 8 期线上分享 5 期

AI神思会

AI神思会是一个开放共享的学习型社区:分享 AI 资讯,让实践者把还没做完的东西摆上台,遇到问题相互交流——一起学,而不是听人讲。线下聚会 8 期、线上分享 5 期,主题、主讲与讲义逐期归档。

  • 线下 8 期主题、时间、核心要点与合影
  • 线上 5 期主题、分享人、纪要或回放入口
  • 双线归档线下聚会与线上分享独立编号
查看 AI神思会全部档案
CO-CREATED COMMUNITY
联合共创

ATOMCOLLIDE

围绕智能体、教育实践与商业化项目协作,以知识编号记录过程、结论和可复用成果。

  • #101AI 金曲大赛与原创音乐发布路径
  • #092多智能体总控调度与运维实战
进入 ATOMCOLLIDE 联创档案
ATOMCOLLIDE / OPEN ARCHIVE

近期联创档案

联创知识库的公开样板,完整档案对成员开放。

THE BOOK
《The Penthouse Tutor》书籍封面:暮色中的落地窗前,男孩望向跨海大桥

《The Penthouse Tutor》

What China's Wealthiest Parents Can't Buy

K.J.LIN 著

“越过深圳湾的落地窗,记录一场关于阶层、财富与爱之匮乏的田野观察。”

现已上架 AMAZON · KINDLE EDITION

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