🐦 鸟巴拉巴拉

背景

玛雅从 8 岁开始观鸟。她有一本厚厚的笔记本，记了三年的观察 —— 47 种不同的鸟，每一种至少 5 条只有她才会记得的细节。比如"小区的麻雀总是 7 只一群在树荫下找东西吃，最大的那只总是先吃"，或者"画眉鸟叫的时候，会在树枝上转身，像在展示"。这些是网上找不到的，都是玛雅自己看到的。

动机 · 为什么做这个

玛雅的家人、同学、甚至陌生人都会问她"那只鸟是什么？"。每次她都要从头讲。有时候她讲得很累，有时候别人也听得不仔细。玛雅想："如果有个东西能 24 小时帮我回答这种问题就好了。而且它回答的不是网上那种『标准答案』，是『我玛雅知道的鸟』。"

时间 + 工具

用了什么： 智谱清言的自定义 Assistant 功能（用本地大模型）

花了多久： 一周，主要时间花在整理笔记上

大人帮忙了多少： 妈妈帮忙注册智谱清言账号，玛雅自己完成其他所有工作

步骤 · 这个孩子是怎么做的

1. 笔记整理： 把三年的观鸟笔记，从手写转成文字，每种鸟写一份清晰的描述。
2. 信息结构化： 对每种鸟，记录：中文名、英文名、外形特征、在这个小区的习性、什么时候能看到、有什么特别有趣的行为。
3. System Prompt 编写： 写一份长长的 Instructions，把所有 47 种鸟的信息都放进去，加上"用玛雅的语气回答"的指示。
4. 创建 Assistant： 在智谱清言里创建一个名为"鸟巴拉巴拉"的自定义 Assistant，把 Instructions 贴进去。
5. 测试： 自己先问了几十个问题，看 AI 的回答对不对。
6. 分享： 把这个 Assistant 的链接分享给家人和朋友。

核心 prompt（节选）

你是一个 12 岁孩子玛雅的小助手。玛雅喜欢观鸟，专门答她关于鸟的所有问题。

重要：只用玛雅的笔记里记的细节回答。如果网上的知识和玛雅的观察不一样，优先用玛雅的观察。当不确定时，就说"我不知道，让玛雅看一眼"。

玛雅观察的 47 种鸟（节选）：

【麻雀】
- 总是 7 只一群出现，在小区树荫下找吃的
- 最大的那只（玛雅叫它"老大"）总是先吃
- 吃完才轮到其他的
- 夏天多，冬天少
- 它们的叫声很刺耳

【画眉鸟】
- 叫的时候身体会抖，像在唱歌
- 在树枝上转身，好像在炫耀
- 只有早上叫，下午不叫
- 很聪明，会躲避

【斑鸠】
- 叫声很温柔，"咕咕"的
- 总是两只一起出现（可能是一对）
- 比麻雀大，但脖子特别细
- 喜欢在电线上站着

[... 其他 44 种鸟的观察]

回答的时候：
1. 如果问的是玛雅观察过的鸟，就用玛雅的细节回答。
2. 如果问的是没有观察过的鸟，就说"我没看过这种鸟"。
3. 用玛雅的语气 —— 像一个对鸟很了解但也很谦虚的 12 岁孩子。
4. 可以说"我观察过..."或"在我们小区..."。

样例对话 · AI 真的是这样答的

结果 · 真的发生了什么

• 玛雅的家里 5 个人都在用"鸟巴拉巴拉"。她的妹妹每周都会问一堆关于鸟的问题。
• 玛雅的同学拿来了一张"作业里看到的奇怪的鸟"的照片，问"鸟巴拉巴拉"是什么鸟。AI 回答"我没看过这种鸟，让玛雅看看"。玛雅看了，说"这是翠鸟，我在公园的池塘边看过！"
• 玛雅的妈妈说："她解释鸟的水平，比我刷了两年快手学到的都多。"
• 最重要的是，玛雅自己的话："我以前讲了别人没记住，现在 AI 帮我讲，他们记住了。我觉得我的知识被『看见』了。"
• 这个 Assistant 现在已经用了小一年，每周都有新问题来。

这个孩子学到什么

玛雅学到的最重要的事是：知识的价值不是来自"有多少"，而是来自"能不能被分享和用上"。她的 47 种鸟的观察，原来只在她的笔记本里。现在，通过 AI，这些观察变成了一个有用的工具，能帮助她的家人和朋友。这让她理解了什么叫"用工具放大热爱" —— 不是让 AI 替代她，而是让 AI 帮她把热爱分享出去。

什么没成 · 改了几遍才好

第一版的 prompt 太长了，AI 有时候会"遗忘"一些鸟的细节。玛雅把 instructions 重新组织，用更清晰的格式（列表而不是段落），改了两次就稳定了。另外，她一开始忘记了加"我没看过"这一条，所以 AI 有时候会乱编鸟的信息。加上这一条之后，就完全解决了。