实战指南：如何用 AI 共创“单人单本”高阶教材

—— 基于《计算眼科学》三部曲的逆向工程与操作 SOP

核心目标

本指南旨在教你如何利用大语言模型（LLM），从零开始构建一本专属于你个人认知结构、深度融合数学与代码、且经过严谨验证的专业教材。我们称之为 “AI-For-One” 教材（单人单本）。

第一阶段：认知准备与工具链

1.1 核心心法：不做读者，做架构师

传统教材是“地图”，是你被动接受别人的总结；AI 辅助创作是“测绘”，是你主动定义你当前知识的起点与学习的目标，并且找到最优路径。

1.2 必备工具链

  1. 核心大脑 ：Gemini 3 Pro（长窗口、多模态、逻辑强）。
  2. 验证引擎 ：Wolfram Language / Mathematica（符号计算、可视化验证，比Python简洁）。
  3. 知识锚点 ：PubMed / Google Scholar（抵御幻觉的防线）。
  4. 编辑器 ：支持 Markdown 与 Latex 的即时渲染环境（如 Obsidian, Notion, VS Code, AI Studio）。

第二阶段：标准作业程序 (SOP) —— 从零到书

我们将教材的生成过程拆解为六个具体的执行步骤。请严格按照以下顺序操作：

SOP 1：蓝图规划 (Initialization)

不要上来就写正文。先用 AI 生成一份极其详尽的“施工图纸”。

  • 操作动作 ：
    1. 复制《非虚构写作速查笔记》的核心原则。
    2. 打开 Gemini，输入提示词（Prompt）：

    “我是一名[你的职业/背景]，目前面临[具体痛点/困惑]。我想写一本关于[主题]的深度教材，目的是[解决什么问题/掌握什么工具]。
    请结合我刚才发送的《非虚构写作原则》，为我规划一本 10-15 章的教材大纲。
    要求：以临床/实际痛点为切入，以数学/物理模型为内核，以代码为验证工具。”

    1. 迭代反馈 ：与 AI 反复讨论大纲，直到每一章的标题都让你觉得“这正是我原本想不通的地方”。
    2. 归档 ：将最终确定的《写作指南与章节大纲》保存为独立文档。

SOP 2：第一卷生产 —— “走马观花” (The Gallop)

本阶段目标是快速跑通逻辑闭环，建立学习路径的概览，不纠结于极深的理论细节。

  • 操作环境 ：AI Studio Canvas 或 Gemini 直接对话（单次对话专注一章）。
  • 操作动作 ：
    1. 上下文注入 ：发送大纲+前序章节内容。
    2. 指令（Prompt） ：

    “我们开始写第 [N] 章。请基于大纲，构建一个临床/工作痛点场景（Hook），引入核心数学模型进行解释。
    关键要求：请同步生成代码进行验证与讲解。代码必须直接嵌入文中，展示参数变化对结果的影响。”

    1. 单轮交付 ：在此阶段，要求 AI 一次性输出包含原理、模型与验证代码的初稿。如果逻辑通顺且代码可运行，即可进入下一章。
    • 注：此阶段重在“路通”，确保每个概念都有代码对应，能够串联起来。

SOP 3：代码验证 —— “文学式编程” (Literate Programming)

这是区分“由 AI 生成的垃圾”和“高阶教材”的分水岭。代码不是附件，而是文本的一部分。

  • 核心原则 ：文学式编程。代码应当像散文一样被阅读，逻辑应当像代码一样被执行。
  • 操作动作 ：
    1. 格式要求 ：要求 AI 在生成代码时，使用自然语言编写详尽的注释（Comments），解释每一行代码对应的数学含义或业务逻辑。
    2. 运行验证 ：将代码复制到 Jupyter Notebook 或 Wolfram Cloud运行。
    3. 有机结合 ：如果代码运行结果（图表/数据）反直觉，这可能是发现，也可能是幻觉。要求 AI 重新推导。
    4. 通过标准 ：代码块与正文必须无缝衔接，读者阅读代码注释就能理解算法逻辑，运行代码则是为了亲眼见证真理。

SOP 4：第二卷重构 —— “深潜补完” (The Deep Dive)

完成第一卷所有章节初稿后，开启“第二卷”重写模式。这是将笔记升级为专著的关键。

  • 操作环境 ：Gemini Deep Research 模式。
  • 操作动作 ：
    1. 指令（Prompt） ：

    “现在对第 [N] 章进行深度重写。针对本章提到的 [某理论/模型]，请使用 Deep Research 功能，搜索 2023-2025 年的最新文献与数学推导进展。
    请补充更严谨的数学证明，引用具体的论文（作者、年份），并根据新发现修正之前的代码模型。”

    1. 重写目标 ：填补第一卷中“为了跑通逻辑”而略过的理论深坑，增加学术厚度。

SOP 5：精雕细琢 —— 严苛审校流程 (The Polishing)

依据《非虚构文学创作实用指南》第五部分，我们将审校拆分为四个独立步骤。

  • 准备工作 ：在 AI Studio 中开启一个新的 Session，扮演“冷酷无情的专业编辑”。
  • Step 1：结构审校 (Structural Edit)
    • Prompt：“请检查全书/本章的宏观结构。章节顺序是否符合认知规律？是否存在逻辑断层？例如第 3 章的伏笔在第 7 章有回收吗？”
  • Step 2：段落与流向 (Line Edit)
    • Prompt：“检查段落之间的衔接。这一段的结尾是否自然引出了下一段的开头？是否存在‘逻辑跳跃’？请指出所有读起来卡顿的地方。”
  • Step 3：句子与措辞 (Copy Edit)
    • Prompt：“请润色语言。去除所有翻译腔，去除冗余的副词。将被动语态改为主动语态。确保语气统一为‘理性、专业但有温度’。”
  • Step 4：事实与引用核查 (Fact Check)
    • Prompt：“列出本章所有核心断言和引用。请再次联网验证这些文献是否存在，结论是否被曲解？代码中的常数取值是否有物理依据？”

SOP 6：多模态转化与内化 (Multimodal & Internalization)

让教材“活”起来，把知识真正“吃”透。

  • 操作动作 ：
    1. 将定稿章节上传至 NotebookLM。
    2. Audio Overview（播客） ：生成双人对话音频。在通勤、跑步时收听，利用“听觉通道”重新审视自己的逻辑漏洞，听听 AI 能否把你的理论聊通。
    3. Study Guides（助学系统） ：
      • 闪卡 (Flashcards) ：利用生成的闪卡进行间隔重复（Spaced Repetition）训练，巩固核心定义与公式。
      • 测验 (Quizzes) ：生成针对本章的测试题，进行主动回忆（Active Recall），检验自己是否真的掌握了。
    4. Briefing Slides（幻灯片） ：自动生成章节摘要幻灯片。这不仅是完美的演示文稿，更可以直接截图作为书中每一章的“核心观点可视化”插图或总结图。

第三阶段：写作中的关键策略库

在执行上述 SOP 时，遇到瓶颈请参考以下策略：

策略 A：痛点钩子 (The Hook)

  • 原则 ：每一章必须始于一个需求，例如“失败”或“焦虑”的场景。
  • 示例 ：不要写“角膜地形图原理”。要写“为什么我看地形图觉得是圆锥角膜，但手术后发现只是隐形眼镜戴久了的压痕？我们是如何被伪影欺骗的？”

策略 B：数学重构 (Reframing)

  • 原则 ：将业务问题转化为数学问题。
  • 对照表 ：
    • 形变/扭曲 -> 微分几何 (高斯曲率、度量张量)
    • 流动/趋势 -> 流体力学 (通量守恒、梯度场)
    • 权衡/博弈 -> 拓扑学/变分法 (极值原理、欧拉-拉格朗日方程)

策略 C：PubMed 锚点 (Anchoring)

  • 原则 ：强迫 AI 查文献，不仅是为了准确，是为了学习该领域的“黑话”。
  • Prompt ：

    “不要泛泛而谈。请基于 [某学者] 在 [某年份] 的经典论文来解释这个现象。”

第四阶段：成果自检清单

在你的教材完稿后，请对照以下标准进行自检：

  1. 可执行性（文学编程） ：代码注释是否清晰如正文？代码能否直接跑通并生成佐证观点的图表？
  2. 双卷结构 ：是否既有宏观的逻辑通畅（第一卷），又有微观的学术深度（第二卷）？
  3. 逻辑闭环 ：每一个结论是推导出来的，还是 AI 编造的？
  4. 痛点解决 ：读完这一章，我是否解决了最初提出的那个临床/工作困惑？
  5. 多模态闭环 ：我是否听过了播客，做过了闪卡，从而确认我真的掌握了这一章？

结语

这不仅是写一本书，这是为你自己构建一个数字孪生大脑。当你把所有代码跑通的那一刻，你就拥有了一个由你亲手构建、逻辑自洽、且绝对忠诚于你个人思维模式的‘外挂大脑’。

在这个信息过载的时代， “写书”即是“练功” 。唯有经过数学的提炼与代码的验证，那些原本模糊的经验才能转化为不可撼动的真知。

这本“单人单本”不仅是你知识的容器，更是你在这个人工智能时代最坚实的专业护城河。它证明了你不再是一个被动的知识消费者，而是一位能运用算力重塑认知的架构师。

行动起来，去定义属于你的真理。