第 1 课：AI 私人助理能干嘛？

先想象一个场景

你每天的工作流程大概是这样：

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早上：
  ☐ 看看今天有什么任务要做
  ☐ 整理一下昨天的笔记
  ☐ 检查邮件里有没有紧急的事

白天：
  ☐ 写代码的同时，随手记个想法
  ☐ 查一段文档、总结一下
  ☐ 把项目文件整理归档

晚上：
  ☐ 总结今天做了什么
  ☐ 规划明天的任务

这些事每天都在重复。有些可以自动化，有些需要 AI 帮你思考。

如果有个 AI 助理，你只需要说一句话：

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你: "总结一下今天做了什么，然后规划明天的任务"
AI: [查看今天的笔记和任务记录]
    [分析完成情况]
    [生成日报和明日计划]

这就是我们要做的东西。

个人生产力 Agent 能做什么

1. 待办任务管理

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你: "加个任务：下周五之前提交报告"
AI: ✅ 已添加任务「提交报告」，截止日期 3月21日

你: "今天有什么要做的？"
AI: 📋 今天有 3 个任务：
    1. [高] 审查 PR #42（截止今天）
    2. [中] 写周报（截止明天）
    3. [低] 整理书签（无截止日期）

2. 快速笔记

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你: "记一下：React 18 的 useTransition 可以用来做非阻塞渲染"
AI: 📝 已保存笔记，标签: #react #性能

你: "我之前记过什么关于 React 的？"
AI: 找到 3 条笔记：
    1. [3月10日] useTransition 非阻塞渲染
    2. [3月5日] Server Components 工作原理
    3. [2月28日] Suspense 最佳实践

3. 文件整理

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你: "把下载文件夹里的 PDF 按日期整理一下"
AI: [扫描文件] 找到 23 个 PDF
    [按月份分类] 已创建 2025-01、2025-02、2025-03 三个目录
    ✅ 23 个文件已整理完毕

你: "项目里有没有超过 1MB 的图片？"
AI: [搜索文件] 找到 5 张大图：
    1. banner.png (3.2MB)
    2. screenshot.png (2.1MB)
    ...

4. 信息总结

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你: "帮我总结一下这篇文章的要点"
AI: [读取文件] 这篇文章主要讲了 3 点：
    1. ...
    2. ...
    3. ...

你: "把这个会议纪要提取出行动项"
AI: 📋 行动项:
    1. @张三: 下周完成接口文档
    2. @你: 周五前给设计反馈
    3. @全员: 下周三演示 Demo

5. 日程规划

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你: "根据我的任务列表，帮我安排一下明天的时间"
AI: 📅 明天建议安排：
00-10:30  审查 PR #42（需要集中精力）
30-11:00  休息
00-12:00  写周报
00-15:30  开发新功能
30-16:00  整理笔记和书签

技术架构

用到的 SDK 能力

SDK 能力	生产力场景	对应课程
`query()`	一键总结、批量处理	第 3 课
MCP 自定义工具	待办、笔记、文件操作	第 4 课
`ClaudeSDKClient`	交互式对话助理	第 5 课
Hooks	文件保护、操作审计	第 6 课
`AgentDefinition`	规划师+执行者分工	第 7 课
`PermissionCallback`	危险操作确认	第 6 课
SQLite	任务和笔记持久化	第 8 课

和普通 AI 聊天的区别

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普通 AI 聊天（ChatGPT/Claude 网页版）：
  ✅ 能聊天、能问问题
  ❌ 不能操作你的文件
  ❌ 不能记住上次聊了什么
  ❌ 不能管理你的任务
  ❌ 不能和你的系统集成

个人生产力 Agent：
  ✅ 能聊天、能问问题
  ✅ 能操作文件和文件夹
  ✅ 用数据库记住所有信息
  ✅ 管理待办、笔记、日程
  ✅ 和你的系统深度集成

核心区别：不只是能聊天，更能动手干活。

本课小结

个人生产力 Agent = 任务管理 + 笔记 + 文件整理 + 信息总结 + 日程规划
基于 Claude Agent SDK，用到 query、Client、MCP、Hook、Agent 五大能力
用 SQLite 做本地持久化，数据都在自己电脑上
和普通 AI 聊天的区别：不只能聊，还能操作文件和系统