在上一章，我们确立了“AI主导，我们执行”的核心学习策略——让AI担当我们的编程“师傅”，引领我们探索代码的奥秘。那么，这位神通广大的“师傅”具体由哪些工具扮演？我们又该如何为这场特殊的“师徒之旅”做好各项准备呢？
本章，我们将一同认识几位各具所长的AI“师傅”，从中选定最适合我们新闻人快速上手的工具组合，并为接下来的学习旅程精心调整好我们的“学习行囊”——也就是我们的心态。别担心，这一过程比你想象的要简单得多。
2.1 群贤毕至：主流AI辅助编程工具概览
市面上有许多优秀的AI工具可以辅助我们理解和应用技术，它们各有专长，就像身怀不同绝技的“师傅”一样。了解它们各自的特点，能帮助我们做出更明智的选择与组合。
1. 大型语言模型（LLMs）：“博学的顾问师傅”
- 代表：国际顶尖的有如 Gemini (Google)、Claude (Anthropic)、GPT系列 (OpenAI) 等；国内同样表现出色且在中文语境理解、本地化服务方面有优势的有 DeepSeek系列、通义千问 (阿里)、文心一言 (百度) 等。
- 特点：这类“师傅”学识渊博，拥有海量知识。它们擅长理解自然语言、生成各类文本、回答复杂问题、解释高深概念、提供解决思路，甚至能直接编写代码片段。
- 关于国际顶尖大模型：如Google的Gemini系列，以其强大的综合推理能力著称，能处理复杂问题和超长文本；Anthropic的Claude系列，在可靠性和与人类意图对齐方面表现突出，强调“宪法AI”；OpenAI的GPT系列（如GPT-4o），则以其卓越的多模态处理能力和广泛的语言支持闻名。
- 温馨提示：虽然国内用户直接访问上述国际顶尖大模型可能存在网络环境的挑战，但通常可以通过一些合规的桌面客户端结合API授权的方式间接使用。具体操作方法可参考我们的另一篇教程《大语言模型实用访问方案。
- 在本教程中的核心角色：
- 需求分析师与规划师：当你只有一个模糊的项目想法时（比如“我想做一个新闻选题助手”），可以与LLM对话。它会像经验丰富的产品经理一样，通过提问引导你梳理并明确具体需求。
- 全天候概念导师：遇到任何不懂的技术术语、Coze平台上的某个功能按钮、或是AI反馈的某段配置逻辑，随时可以向它请教，它会用你能理解的方式进行解释。
- 技术方案参谋：针对你的需求，它可以提供多种实现路径的建议和思考方向，帮助你理解在Coze中可能的技术选型。
- Prompt优化顾问：在配置Coze智能体（Bot）时，一个好的提示词（Prompt）至关重要。LLM可以帮你构思和优化这些关键的指令。
- 局限性：它们本身通常不直接执行复杂的、持续性的任务或深度操控外部系统（除非通过Coze这类平台内置或插件形式间接实现），其核心价值在于提供“智慧”和“策略”支持。
2. 低代码/无代码平台：“心灵手巧的工匠师傅”
- 代表：扣子（Coze）（字节跳动出品，本教程重点推荐的核心实战平台）、Dify（更偏向开发者）等。
- 特点：这类平台是真正的“实干家”。它们提供了图形化的操作界面和大量预设的功能模块（你可以将其想象成一块块“乐高积木”）。我们只需通过简单的拖拽、连接和少量配置，就能快速搭建起自动化流程和实用的应用程序，而几乎无需编写传统意义上的代码。
- 在本教程中的核心角色（以Coze为例，后续章节将深入实战）：
- 智能体（Bot）的“孵化器”与“身体”：Coze是我们构建具体新闻应用（如“特定新闻源信息监控与摘要助手”）的主要操作平台。
- 工作流（Workflow）的“编排中心”：通过Coze强大直观的工作流设计器，我们可以将信息获取、内容处理、逻辑判断、结果输出等多个步骤清晰地串联起来，实现复杂任务的自动化。
- 插件（Plugins）的“万能工具箱”：Coze允许我们轻松集成和调用官方及第三方提供的各种插件（如网页信息读取、定时任务触发、数据库操作、Office文档处理等），极大地扩展智能体的能力边界。
- 知识库（Knowledge）的“外置大脑”：我们可以将重要的背景资料、参考信息、关键词列表等结构化或非结构化数据存入Coze的知识库，供智能体在执行任务时精准调用。
- 核心优势：可视化强、上手极快、即时反馈，对非程序员非常友好，能让我们迅速将创意转化为看得见、摸得着的成果，极大增强学习的信心和乐趣。
3. AI代码助手：“资深程序员的副驾驶”
- 代表：Copilot 、 Cursor、Trae 等。
- 特点：它们更像是经验丰富的“编程陪练”或“副驾驶”，通常作为集成开发环境（IDE，如VS Code）的插件存在。在你尝试编写一些代码时（如果未来你走到这一步），它们能根据上下文智能推荐代码片段、自动补全代码，甚至生成完整的函数或类。
- 在本教程中的角色：
- 初期备用，暂不依赖：由于本教程的核心是面向零基础用户，通过Coze这样的平台实现AI赋能，因此初期我们几乎不会直接涉及这类需要编码环境的工具。
- 进阶探索时的可选伙伴（完全可选）：未来，如果你对编程本身产生了浓厚兴趣，并希望尝试编写一些简单的脚本（如Python）或网页代码，这些AI代码助手将会是你得力的辅助。
- 友情说明：这类工具更适合已有一定编程基础，希望进一步提升编码效率和质量的用户。
2.2 精心择器：我们的“黄金学习搭档”推荐
工欲善其事，必先利其器。考虑到本教程的目标是让零基础的媒体记者朋友们快速上手、学有所成、并能立即应用到实际工作中，我为你精心推荐以下“黄金搭档”组合：
核心操作平台：扣子（Coze）
- 为何首选Coze？
- 对非程序员极致友好：其界面设计直观易懂，Bot创建、插件市场、工作流编排等核心功能都力求简化操作，学习曲线平缓。
- 功能强大且高度灵活：它不仅集成了强大的大型语言模型能力作为智能体的“大脑”，还提供了丰富的插件生态和灵活的知识库管理，足以构建出满足各类新闻工作需求的复杂智能体。
- 国内用户访问便捷稳定：作为国内团队开发和运营的产品，其网络访问的流畅性和稳定性有保障。
- 免费额度友好：对于个人学习、实验和部署小型项目，Coze提供的免费额度通常能够满足基本需求，降低了学习成本。
- 环境准备：
- 注册Coze账号：请访问Coze的官方网站（可直接在搜索引擎搜索“扣子Coze官网”找到入口），按照页面指引轻松完成注册。
- 初步熟悉界面：成功登录后，不妨花几分钟时间浏览一下Coze的主界面，大致了解“Bots”（智能体管理）、“Plugins”（插件市场）、“Workflows”（工作流设计）、“Knowledge”（知识库管理）等几个核心模块的位置和基本样貌。现阶段不必深究细节，先建立一个初步印象即可。
辅助顾问与灵感来源：一个你用得顺手的大型语言模型（LLM）
- 推荐选择：如前所述的 Gemini、Claude、GPT系列 的较新版本，或者你个人测试后觉得响应迅速、理解能力强、且访问稳定的其他LLM（包括国内优秀的模型如DeepSeek等）。
- 为何需要它作为辅助？
- 当你构思Coze智能体的功能，但不确定如何在Prompt中清晰表述时，可以请LLM帮你梳理逻辑或生成Prompt初稿。
- 当你在Coze平台上配置工作流遇到困惑，或不理解某个插件的具体用法时，可以将问题或截图（如果LLM支持图片输入）描述给LLM，请求它提供解释或解决思路。
- 当你需要为一个复杂的新闻场景设计一个AI解决方案，希望有“人”和你一同进行头脑风暴、拓展思路时，LLM是绝佳的、不知疲倦的讨论伙伴。
- 环境准备：
- 确保顺畅访问：选择一个你能稳定、流畅访问和使用的LLM服务。
- 练习有效提问：清晰、准确地向AI提问是一门艺术，也是一门技术。我们会在后续章节中专门探讨如何进行有效的Prompt Engineering（提示词工程）基础练习。
我们的核心协作策略，一言以蔽之：
我们将把一个强大的大型语言模型（LLM）视为我们的“项目总策划”与“首席技术顾问”。它将辅助我们进行项目前期的需求分析、功能规划、技术方案构思，并在我们使用Coze平台进行具体工作流配置、Prompt优化等关键环节时，提供富有洞察力的、步骤清晰的指导。而Coze，则是我们将这些智慧火花和行动蓝图付诸实践，亲手构建出能解决实际问题的智能体应用的“核心操作平台”与“成果展示车间”。LLM不仅是“场外智囊”，更是贯穿整个开发流程前期的“领航员”和过程中的“贴身教练”。
2.3 心态调适：拥抱探索，享受创造之旅
选好了称手的工具，更为关键的是调整好我们的学习心态。作为技术应用领域的“新手”，尤其是在AI这个日新月异的领域，以下几点心态建设对我们至关重要：
允许自己“慢下来”，并拥抱试错
- AI是极具耐心的老师：不必担心提出的问题是否“基础”或“简单”，AI不会因此不耐烦。它会始终如一地为你提供解释和帮助。
- 错误是学习的宝贵阶梯：在配置和测试过程中，几乎不可避免地会遇到各种预料之外的情况或错误提示。请不要因此感到沮丧！每一个“错误”都是一次深入理解系统运作方式、提升解决问题能力的机会。尝试将错误信息准确地反馈给你的AI“师傅”，它会引导你分析原因，找到解决方案。
- 转变思维：从“我不会”到“我来试试，AI会帮我”：这是我们整个学习旅程中最重要的心态转变。遇到困难时，不要轻易被“我不行”的念头阻碍，而是积极思考：“我应该如何更清晰地向AI描述我遇到的问题，让它能更有效地帮助我呢？”
保持永不枯竭的好奇心与积极的探索欲
- 多动手尝试，多观察思考：在Coze这样的平台上，不妨大胆地去点击不同的按钮和选项（当然，在进行“删除”等不可逆操作前请务必谨慎确认），观察它们的功能和效果。实践是最好的老师。
- 学会举一反三，触类旁通：当AI引导你完成一个特定功能后，可以主动思考：“这个方法或逻辑能否应用到其他类似场景中？”“如果我调整一下某个参数或配置，结果又会发生怎样的变化？”这种主动探索将极大加速你的成长。
培养“解决问题”的导向思维，而非“死记硬背”的知识堆砌
- 理解原理比记忆步骤更重要：AI会告诉你具体的操作步骤，但更重要的是努力去理解它“为什么”建议你这样做，其背后的逻辑是什么。遇到不解之处，多向AI追问“为什么”。
- 始终以目标为导向：清晰地记得你最初的目标是什么（例如，“我要制作一个能自动抓取并摘要特定领域新闻的智能助手”）。所有的学习和操作都应服务于这个最终目标的实现。
对AI的输出保持理性的批判性思维
- AI并非万能且永远正确无误：尽管AI的能力日新月异，令人惊叹，但它依然是基于数据和算法的产物，它可能会犯错，可能会给出并非最优的方案，甚至有时会“一本正经地胡说八道”。
- 结合常识与专业判断进行验证：如果AI给出的建议听起来很不合逻辑，或者与你的实际需求、新闻工作的基本原则有明显出入，你需要运用自己的常识和专业判断进行审视。可以尝试换一种方式提问，或者向它明确指出你认为不合理之处，引导它进行修正。
- 你是最终的决策者与把关人：AI是你强大的助手和导师，但最终如何采纳、修改和应用它的建议，应用的边界在哪里，决定权始终掌握在你手中。尤其在新闻工作中，真实性和伦理永远是第一位的。
沉浸并享受创造的乐趣
- 当你通过与AI的紧密协作，成功搭建出第一个能为你解决实际工作痛点、提升工作效率的小工具时，那种油然而生的成就感和喜悦将是非常美妙的。请把这个学习过程看作是一次充满未知与惊喜的创造之旅，享受其中的每一个“灵光一闪”和“大功告成”的瞬间。
现在，请确保你的Coze账号已准备就绪，同时也打开了你选定的LLM聊天界面。深呼吸，让我们带着一颗好奇、开放、允许试错且充满期待的心，在下一章正式启动我们的第一个实战项目，与AI“师傅”进行第一次激动人心的深度对话与协作！
