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COL:面向学习者的 CO

应用 COL 状态 开发中 许可 CC BY 4.0 基础 CO v1.1

COL 为学习者提供一套结构化的六阶段工作流,用于与 AI 协同完成学术作品。思考由你完成,AI 协助你思考得更为清晰。每一个阶段均须你明确审批后,方可进入下一个阶段。

COL 适用于任何学科。基础工作流保持不变,你的学科在此之上补充专用代理与知识。金融专业学生使用 COL-F(含 24 个金融代理);历史、生物及其他学科均可循同样方式扩展。

阶段命令发生的动作所需证据
01 研习/study研究主题、搜集资料引用与核实资料来源
02 提纲/outline拟定优先级明确的任务计划学生明确审批计划
03 起草/draft逐项完成任务、产出交付物基于证据的完成判定
04 审议/challenge审阅代理对作品提出批评审阅评估书面记录
05 学习/learn为未来会话捕获可复用知识(研习模式、资料来源、写作规范)须学生审批
06 提交/submit打包并提交最终产出提交核对清单完整

在相邻主要阶段之间,学生须明确作出判断:

  1. 研习 → 提纲:研究范围是否正确、完整?
  2. 提纲 → 起草:任务计划是否适配作业要求?
  3. 起草 → 审议:交付物是否已具备进入审阅的实质内容?
  4. 审议 → 提交:审阅所发现的问题是否已予处理?

AI 不得绕过这些关卡。学生在每一关卡上的判断即为评估信号。

COL 提供通用工作流;你的学科在此之上补充专用代理、知识与规则:

COL(基础方法论)
├── 学术写作代理
├── 研究代理
├── 学习支持代理
├── 审阅与质量代理
└── 管理代理
├── COL-F(金融) ← 24 个代理、20 项技能、13 条规则(已生产化)
├── COL-H(历史) ← 规划中
├── COL-B(生物) ← 规划中
└── COL-[X](你的学科)
类别基础 COL 所提供学科层补充
学术写作academic-writer、citation-specialist、presentation-designer
研究research-assistant、peer-reviewer学科专属研究方法
学习支持concept-explainer、exam-coach学科辅导(课程专属)
审阅与质量deep-analyst、assignment-analyst学科专属质量标准
管理todo-manager

失忆:AI 在会话之间丢失作业约束、量表标准与课程惯例。COL 在每次会话开始时重新加载你的作业参数、量表维度与诚信规则。

惯例漂移:AI 回退至通用学术风格,而非课程专属惯例:错误的引用格式、错误的资料质量阈值、错误的分析层次。COL 的护栏规则强制执行课程专属惯例。

安全盲区:AI 将其分析直接呈现为学生本人的作品,捏造引用,或跳过教学化的搭建步骤。COL 的诚信规则与强制钩子负责检测并阻断此类模式。

COL 将诚信视为绝对指令:

  • 不捏造引用。每一条参考资料均须可核实。
  • 按照学术发表平台要求进行 AI 使用披露。
  • 学生的判断力须在每一道审批关卡上可见。
  • 审议日志(学生作出何种判断、出于何种理由)是学习过程的首要证据。

你需要 Claude Desktop(免费,支持各操作系统)或 Claude Code(命令行工具)。无需编程。

  1. 下载 COL 工作区(来自 GitHub),解压缩
  2. 打开 Claude Desktop,切换至 Cowork 选项卡,打开已解压的文件夹
  3. 输入 /start,告知 COL 你正在进行的作业

完整安装指南(英文)附带截图逐步说明。

COL-F(金融) 为首个生产化实现:24 个专用代理、20 个技能目录、13 条强制规则、5 个钩子。当前在本科与研究生金融教育中投入使用。