王树义（Shuyi）
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只给 AI 看两段英文 NetLogo 视频教程，它就复刻出中文版，那还要老师做什么？

难处

我秋季学期给研究生的课，会讲到复杂系统仿真，用的软件是 NetLogo。

我手头有两份视频材料，来自于当年圣塔菲研究所 Melanie Mitchell 教授 她那门复杂性入门课。看看下面的画面，你大概可以猜到这课是哪一年录制的。

教程分成两部分，其中 netlogo_handson1.mp4 是从零搭一只在世界里随机游走的蚂蚁，netlogo_handson2.mp4 则在它的基础上加入食物、蚁群和一条统计曲线。

跟着这两个视频走下来之后，学生往往很兴奋，还有的把自己的小蚂蚁效果图发到朋友圈里，特别开心。

不过实话实说，每一年让学生在课堂上跟着视频上手，他们都很头疼。

视频材料里面是全英文讲述，而且语速比较快；老师操作时还有填错、写错的地方；而且视频隔的时间比较久，软件版本和现在不一致。对学生来说，更希望看到的是熟悉语言下的教学环境。

我也想过解决办法，例如去年 AI 翻译能力足够好了，我就给他们加上了字幕。

但这只解决了基础的语言问题，其他问题还是没有解决。

要想根治怎么办？

放在以前，我得先把这些步骤一一记下来，然后自己打开 NetLogo 从头到尾录制讲解，然后放给学生们看。

但你知道的，王老师是个懒人，所以这个事儿从来没有化作实际行动。

可现在，AI 都能自己做视频了，甚至 可以做软件操作的录制。那这个使用新版本、用中文讲解，给学生留出跟随时间的视频，能不能让 AI 自己做呢？

越想我越觉得有意思，于是干脆动手尝试。

照做

我把任务交给了电脑上的 AI 编程助手 Claude Code，先让它看那两段参考视频。方法只是直接说：

你看看 netlogo_handson1.mp4 和 netlogo_handson2.mp4

接着交代：「之后你用 netlogo 复现一遍。录、剪、讲。用中文即可」。

让 AI 操作软件、录屏、剪辑和配音，靠的是我之前已经做好的录屏讲解 Skill，你可以参考 《录软件讲解视频太磨人，怎样让 AI 自己规划、录制、剪辑再配上你的声音？》 来复习。

看完视频，Claude Code 就在我这台 Mac 上的 NetLogo 7 里一步步真机复现两段练习的操作，完成录屏和剪辑，再配上由 ElevenLabs 合成的我本人的克隆声音中文讲解，做成了新的两支成片。以下分别简称 Ant1 和 Ant2。

光是让 Claude Code 看了这两个视频，它就能把新的教学视频完整做出来，这是我之前没想到的。

检验实际的效果，我发现它能从头去理解操作视频里的细节，甚至比我预想的还要细致，并且一步一步照着做出来。

原视频里有些错误是老师故意留下的，有些则是真的写错了。我的原则是，故意留下的就保留，真写错的就直接纠正过来，让学生用正确的就行。

比如在 Ant1 里写 ask 那一行时，它判断写成 ask turtle、少写一个 s 引出的报错，正好能用来讲清单数和复数的区别，就把这一处保留了下来，做成故意演示。

在复现版里，讲解先提醒「这里我们故意少写一个 s，待会儿看看 NetLogo 怎么提醒我们」，接着去点 Check 按钮。

点完之后画面报错，讲解和字幕配着解释「NetLogo 报错：这里需要一个数字，而不是代码块」，「因为单数的 turtle 后面要跟编号，指明是哪一只海龟」，把原因讲清楚，再带着学生「在 turtle 后面补上一个 s」。你可以看下面这段动图，里面是报错和讲原因的部分：

而在 Ant2 填曲线图设置时，原视频里老师先把两个坐标轴的标签填反了，后来自己又改了回来。它在复现版里就直接按正确的填好，横轴是时间，纵轴是蚁群吃掉的食物总量。下面这张是原视频里填反时的画面，两个坐标轴的标签正好颠倒：

还有第一张原视频静帧里的加按钮操作，老版本用的是工具栏上的 Add 和一个选 Button 的下拉框；到了复现版里，它按我这台电脑上 NetLogo 7 的新界面来讲，中文讲解直接带着学生操作，屏幕上的英文按钮名照原样念出来：「打开左上角的 Add Widget 下拉菜单，选 Button」。

最终做出来的跟练版，每到需要学生动手的地方，画面就会停下来，底部的「【跟练时间】」字幕写着这一步要敲什么。

这次我把在 Mac 上的 NetLogo 7 里最后做出来的那一版 Ant1 放了出来，时长 11 分 26 秒；不用登录，你打开 Ant1 跟练版成片 就能直接观看。

不过，你看到的这支跟练版，并不是 Claude Code 一次做成的。

过程

Claude Code 交上来的第一版成片，Ant1 是 6 分钟，Ant2 是 5 分 41 秒。我点开首版 Ant1 写 setup 过程的那一段，看到的是下面这样：

讲解一句接一句往下走，屏幕上的代码几秒钟就成型了，中间没有停顿。它照着原视频把每一步操作都做了出来，却没想到要停下来等一等屏幕前的学生。

看完这一版，我给它提了第一条要求：

Claude Code 随后把两支片子重做成了跟练版。它把代码按一行或两三行分成一组来讲，界面操作按一个对话框算一步；每讲完一步，画面就停住，等学生跟着操作，同时底部字幕打出「【跟练时间】」，后面写上这一步要敲的内容或要点的菜单。

拿跟练版 Ant1 里输入 create-turtles 1 这一步来说，当讲解念出「第四行输入 create-turtles 1，创建一只海龟」时，画面上的第 4 行跟着讲解敲出来，随后画面停住，字幕显示「【跟练时间】create-turtles 1」，停住时代码区里的内容和字幕一致：

改成一步一停之后，刚改出来的跟练版 Ant1 一共 41 步，时长到了 13 分 39 秒；Ant2 一共 45 步，时长到了 17 分钟出头。

生效

跟练版交回来的时候，它汇报说两支片子都已经过了最终检查。我自己看片时，却发现 Ant2 里有一处讲解和实际画面对不上，于是给它提了第二条要求：

画面上鼠标明明点了按钮，怎么会没反应呢？

在这个练习模型里，点 setup 会清空世界、让记录运行步数的 ticks 归零，点 go 则是让模型跑起来。可在当时那段原始录屏里，出现了下面动图里的情况：

那一步讲解里说点了 setup，可画面上的 setup 并没有真正执行，世界还是上一轮跑剩下的旧样子，ticks 停在 1229 没变；接着再去点 go，模型就在旧状态上接着往下跑，自然就和讲解对不上了。

它查出来的原因是，从别的窗口切回来之后的第一下点击，可能只是把窗口激活了，并没有真正按到按钮上。

于是它把原来没点成 setup 就直接跑 go 的那一段整段去掉，换成了录屏里 setup 真正生效的那一次：

这回点下 setup，绿色的草地重新铺满，50 只蚂蚁聚在中央，ticks 归零，接着再播点 go 之后蚂蚁散开跑起来的画面。

后来我还顺带让它回头去查另一支片子 Ant1：「然后看一看 2 里面刚才遇到的这些问题，ant 1 里面有没有类似的，也去处理一下」。Ant1 里有一处和 Ant2 同类的问题，它也换成了 setup 真正生效的那一段：切回界面、点 setup、ticks 归零，再点 go。

另外它还查出一处新情况：当时 setup 其实生效了，但剪辑时把 ticks 归零的那一下剪掉了，学生看上去就像没点 setup 就直接跑一样。这次它把归零的画面留了下来。

停留

我接着往下看片，发现有的地方只改一个数，画面却停在那里等了七八秒，实在等得太久了，就给它提了第三条要求：

你会发现我的提示词根本不是深思熟虑之后、按照提示词工程的标准写下来的。我是在用口语和它对话，所以有的地方表达了我强烈的情绪，也有些重复，但我觉得这是值得的。

Claude Code 反思之后汇报给我：之所以留得这么久，是因为它在定停留时间的时候，把每一步都按原课里对应那一段的时间来留，没有按这一步学生实际要做多少操作来留。回头看，这可能和我第一条要求里那句「按照原来视频里的节奏」有关。

随后它改成了看这一步要做多少操作来定停留。它的考虑是，讲解在念代码的时候，学生其实已经可以开始敲了，停下来的时间只需要补上剩下的部分。像把一行里的两个 30 改成 60 这一步，改完之后是下面这样：

你看，讲解说完「把这一行里的两个 30 都改成 60」，底部打出「【跟练时间】两个 30 → 60」，画面停留从原来的 8 秒缩到了 3 秒。

原片

再往下听讲解，我又注意到一个问题：学生跟练的时候只看我们这一支片子，可讲解里却不断提到「原视频怎么怎么样」，比如在 200 只蚂蚁的实验那里说「原视频里是 105 步」，没看过原视频的学生听到这一句反而会困惑。我给它提了第四条要求：

它把片头那句「跟着 Melanie Mitchell 教授的入门练习」保留下来注明出处，把讲解里拿原视频做对比的话都删掉了，只按眼前的运行结果来讲。

像 Ant2 最后那场 200 只蚂蚁的实验，改完之后的结尾画面是这样的：

讲解先说「这一次，蚁群用了 72 步就把草吃光，模型自己停了下来」，画面随后才跑到 72 步停下；讲解接着提醒一句「每次运行的随机过程不同，你那边的步数会不太一样」。

对跟着动手做的学生来说，这就把片子里眼前的结果和学生自己电脑上跑出来的结果连了起来。

回看整个过程，两支成片在四个版本里的时长变化画出来是下面这张图：

片子先是为了留出跟练时间而加长，接着减掉多余的等待时间，最后又调整了讲解词。成片时长之所以这样一次次变化，背后都是我看完片子之后提出来的要求。

小结

如果你是老师，可能读到这里有些慨叹：

AI 连教学视频都能端到端做了，那还要咱们老师做什么？

在这次实践里，看懂教程、照着复现这一关，AI 已经自己跨过去了。可它替不了我的，是替屏幕前的学生着想。

在我看来，此次自动制作本地化教程这件事里，人最宝贵的地方在于知道自己要什么。因为我比 AI 更清楚自己的学生需要什么。这就是历年教学获得的反馈体感。

如果你也想让 AI 照着一份现成的教程给自己的学生做视频，你最该做的是替学生看片：站在学生的位置看他们在哪里跟不上、哪些话对学生没用甚至会让他们产生疑惑。之后，再把看到的问题说成具体的要求交给 AI。

所以，老师们，不必因为 AI 能力跃迁而气馁。至少在目前阶段，我们依然很有用。对吧？

祝 AI 辅助教学视频制作愉快。

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