SCA的AI优势

"专注于AI和资质"——您的WhatsApp，2月2日晚11:01

这份简报解释了"专注于AI"实际上需要什么。简短的回答：AI的能力取决于它能访问的数据。没有结构化的机构数据，AI工具依赖推断和公开来源——有时准确，有时不准确。有了它，它们可以提供关于您机构的权威答案，并且您可以验证其准确性。

• 通过自动化常规查询降低运营成本
• 当家庭研究学校时获得准确的AI呈现
• 数据基础设施作为资产，而非订阅支出

Shawn的团队可以建立一个专业的WordPress网站——这解决了即时可见性问题。但仅靠WordPress网站并不能让AI发挥作用。我正在构建的AI层是与网站并行运行的，而不是替代它。可以这样理解：WordPress是宣传册，Sanity是AI可以查询的机构大脑。

ChatGPT、Claude、Gemini——这些是商品。任何人都可以订阅。它们是引擎。让引擎有用的是你把它连接到什么。

价值不在于AI模型——每所学校都可以访问相同的模型。价值在于模型可以查询的结构化机构数据。这不是你买的东西。这是你建设的东西。首先建设它的学校将拥有任何订阅都无法匹敌的复利优势。

想象一下让一位新助手访问您的档案柜。如果档案柜有标签文件夹和一致的命名，他们会立即变得高效。如果是随机塞在抽屉里的一堆文件，他们会自信地给你错误的答案——因为他们找到了一些东西。AI就是那个速度无限但无法判断你的归档系统是否有问题的助手。

这不是一次性优化——这是复利优势。每一条结构化内容都使AI查询更准确。每个月的一致数据输入都在建立竞争对手无法购买或快速追赶的机构记忆。

到2030年，现在开始的学校将拥有4年可查询的历史。等待的学校将从零开始。这个差距不能用金钱来弥补——只能用时间。

正确结构化的内容不仅服务于内部系统。它使外部AI代理——搜索引擎、ChatGPT浏览、潜在家长的助手——能够准确地推理学校信息。当家长问他们的AI助手"SCA提供什么STEM项目？"时，答案的质量完全取决于源数据的结构化程度。

这有充分的研究支持：Google的结构化数据指南、Schema.org采用研究，以及W3C的语义网工作都指向同一结论——机器可读的内容成为AI系统理解机构的接口。内容非结构化的学校将被每一个试图描述它们的AI误解。

你所看到的是基础工作——模式已定义，基础设施已验证，第一批自动化正在运行。全部潜力尚未实现。但基础正在正确地打下，现在，在有时间做对的时候。

这一原则在行业分析中已得到充分验证：代理AI的能力取决于它能访问的内容和数据。这一时刻需要能够连接内容战略和技术实施的从业者——既懂得如何为机器可读性构建信息，又懂得如何构建AI可以实际使用的系统的人。

工作本身就是证明。这份简报的存在是因为系统有效。模式是真实的。自动化正在运行。

我（Claude）能够创建这份简报，是因为我有权访问结构化的机构记忆：包含分类上下文、文件路径、已做决定、已解决问题以及每个更改背后具体推理的会话摘要。当对话耗尽上下文时，结构化摘要让我能够无缝继续。

没有这种结构，我只能猜测。我会从片段中推断意图。我会根据不完整的信息给出自信的答案。那不是智能——那是大规模的幻觉。有用的AI和危险的AI之间的区别在于它能访问的数据质量。

这份简报不是模型或提案文档。这是Ed一直在描述的系统，正在实时运行——指向他的个人知识库。系统了解SCA是因为Ed了解SCA，他已将这些知识连接到这个基础设施。AI能够推理学校事务是因为Ed以一种它可以遍历的方式组织了他所知道的。

SCA是否想要这样一个属于自己的"大脑"——这是需要决定的。它会知道什么、能回答什么问题，将取决于其机构数据如何组织和暴露。这就是Ed正在设计的基础设施。

速度、记忆和执行能力来自AI。但专业知识和判断力——知道该问什么问题、什么结构能服务于未来的查询、如何从噪音中提取信号——这来自多年的内容管理经验。

构建这份简报的具体例子：Ed知道在每个章节底部添加上一页/下一页导航——这是Nielsen Norman Group的可用性模式，AI不会想到应用。他坚持进行WCAG无障碍审查，发现了低于44像素的触摸目标会让移动用户感到沮丧。他知道WordPress批评需要因为AI无法感知的政治原因而软化。这些不是你能从数据推断的。它们是需要领域专业知识的判断。

有记忆的AI同样可以轻松产生精致的垃圾。你不用找很远就能发现——每个氛围编码的网红网站都证明了这一点。区别在于人类判断力知道何时否决、何时坚持、何时认识到AI是自信地错误的。

制胜公式是AI加上良好的上下文、结构化记忆，以及了解领域的人类判断力。这适用于所有地方——不仅仅是网页开发。这正是一所想要在AI领域领先的学校应该教授的：不是如何使用AI工具，而是如何在AI旁边部署人类判断力。这才是会复利增长的技能。

"AI就绪基础设施"在教育技术拨款和机构投资中越来越成为一个因素。能够展示结构化数据实践和可衡量AI集成的学校在以下方面具有优势：

• 教育技术创新拨款
• 机构认证审查（数据治理）
• 投资者尽职调查（运营效率）
• 与AI公司的合作机会

基础设施本身成为一种资质——前瞻性机构战略的证明。

基础设施投资主要在设计和纪律方面，而不是昂贵的软件：

• Sanity CMS：免费层覆盖初始需求；付费层随使用量扩展
• 模式设计：一次性投资，已基本完成
• 内容迁移：渐进式，可与现有系统并行
• 持续维护：建立后低于传统CMS

真正的成本是承诺——决定结构化数据纪律值得最初的努力。这是一个领导决策，而不是预算项目。

这个基础设施背后的模式并不新鲜。它们可以追溯到航空航天文档中的XML/SGML工作，经过语义网标准，到现代无头CMS架构。新的是AI使这些模式从理论上有趣变成了运营上必要的。

Ed在这个交叉领域带来了二十年的经验——结构化内容、机器可读性和实际实施。这就是正在应用的专业知识。

WordPress和AI基础设施不是竞争关系——它们是互补层。网站处理今天的访客。结构化数据层处理明天的能力。

基础已经建立。模式已经定义。第一批自动化正在运行。接下来会发生什么取决于SCA是否想要在这个基础上建设还是让它闲置。

这份简报的存在是因为系统有效。问题是SCA是否想要一个属于自己的。

Sanity中定义了12种内容类型，具有关系：

• 页面 — 带有SEO字段的一般内容页面
• 人员 — 教职员工、教练，带有角色关系
• 项目 — 学术和体育项目，链接到人员
• 新闻 — 带日期戳和类别的公告
• 事件 — 支持重复的日历项目
• 校友故事 — 带有结果跟踪的毕业生档案
• 部门 — 带有层级的组织单位
• 媒体库 — 带有元数据的图片/视频集合
• 寄宿 — 住宿项目详情
• 招生 — 申请流程、要求
• 学生项目 — 带有自动化钩子的作品集项目
• 设置 — 全站配置

基础设施设计为与现有系统一起工作（而不是替代）：

• WordPress — 可以通过API从Sanity拉取同步内容
• Google Drive — 学生项目通过Google Apps Script自动同步
• AI工具 — Claude、ChatGPT等可以直接查询Sanity
• 未来系统 — GraphQL API支持任何集成