大学生开学AI清单：这些福利别错过，赛博文具不是越多越好

临近开学，对于现在的大学生来说，需要准备的往往不只是电脑平板或者新的教材，还有必备的赛博文具——各种 AI。

当我们的办公三件套在悄悄更换成 AI 能帮你读论文的、改代码的、整理课件的、画图的……它们很像一套新式「赛博文具」。

这个学期要不要给 AI 开会员？开什么会员，我劝你先别着急，看完这篇再做决定

这几天，又有两项 AI 学生权益更新。8 月 12 日，豆包宣布了面向大学生的免费额度和会员优惠。8 月 19 日，Google 也更新了为期 12 个月的学生计划。

下面咱们就来按照开学后真正会用到 AI 的场景，聊一聊有现在哪些福利可以领取，再结合我们的实际使用体验，给你分享一些 AI 工具使用心得。

日常学习，先用免费的

对多数大学生朋友来说，最常见的需求还是问问题、改文字、整理一份课件，或者在期末前快速理清知识点。

比如开学第一周，老师一次发来课程大纲、阅读清单和几十页课件。让 AI 先按周整理，再把不懂的名词单独问一遍，用到的主要是普通对话额度。

按豆包最近公布的说法，大学生完成认证后，可以获得 2.5 倍免费额度。2.5 倍！豆包别的不说，额度是真的挺慷慨的！

活动面向全国高校学生，领取入口在最新版电脑端的「工作任务」模式中。

不过，若是平时尚未碰到免费上限，先完成学生认证就行，没有必要给豆包姐姐冲会员。

这钱，留着吃一顿火锅它不香吗？

等到了真的频繁用到上限，再看付费版，豆包学生 Pro 的标准价为 38 元／月，学生权益有效期为 6 个月。普通连续包月的标准价为 68 元／月。

付费主要买到的是更多额度、高峰期优先使用、更新的模型和更多功能。在同一个模型上，答案质量并不会因为账号付了费就自动提高。

如果真正的重度使用期在期末、比赛周或答辩前，可以临近再开。不过学生 Pro 属于连续包月，不准备续费的话需要提前关闭。

Google 免一年，但不是每个学生都能领

Google 8 月 19 日更新的学生计划，看起来更大方。符合条件的学生在 12 月 31 日前兑换，可以免费使用 12 个月。美国符合条件的大学生获得 Google AI Pro，其他受支持市场的具体计划会随学校所在地变化。

中国大陆目前不在 Google AI Plus 的支持地区中，香港和澳门也被这轮学生优惠明确排除。

能领的同学，需要用个人 Google 账号接收订阅，学校邮箱只负责学生验证。领取还需要符合要求的付款方式。免费期结束后，订阅会自动续费，除非提前取消。

它更适合平时就用 Google 文档和邮箱整理课程资料的人。新学期收到的课程资料和笔记，可以在 Gemini 中整理，再放回 Gmail 或 Docs 中使用。

Google 今年 6 月推出过 Study Notebooks。它会根据学生提供的材料做一次小测，再把不熟的部分拆成课程，配上后续测验和进度记录。有需求的友友们可以看看这个功能，其实还不错。

读文献比较多的同学，还可以看看 Perplexity Education Pro。学生通过 SheerID 完成身份验证后，订阅价为 10 美元／月，包含 Learn Mode。这个模式会用逐步提问、闪卡和测验帮助理解材料。它是一项已在提供的学生订阅，也是一个不错的选择。

写代码的同学，有啥羊毛可以薅？

一般聊天助手能解释代码，但每周都在项目里写代码的人，需要的是开发环境里的工具。

写代码时，差别在于你不用把报错信息在编辑器和聊天窗口之间来回复制。Copilot 可以在编辑器里补代码、改测试，用在课程作业和实验项目里会更顺手。

GitHub Copilot Student 对通过 GitHub Education 认证的学生免费。当前计划包含无限次代码补全，以及每月 200 个 AI Credits。不过学生资格会每月重新检查，学生计划也不能像完整付费计划那样手动选择部分高级模型。

GitHub，这点你跟美国豆包和中国豆包多学学！瞧瞧人家多大方！

不过，GitHub 学生包本身比这 200 个 AI Credits 大方。完成认证后，学生还可以获得 GitHub Pro、每月 3000 分钟 GitHub Actions 用量、180 小时 Codespaces 用量，以及 20 GB 的 Codespaces 存储空间。

Codespaces 可以理解成开在浏览器里的开发电脑。宿舍的轻薄本不方便配环境时，可以把课程项目放到云端开发。它不是训练大模型的 GPU 机器，但写网站、跑测试或让小组成员使用同一套开发环境都会更省事。

OpenAI 给的是 Codex 专用额度。符合条件的学生需要就读于美国或加拿大可授予学位的高校，并且在领取时居住在美国或加拿大。验证后可以领取价值 100 美元的 2500 个 Codex credits。额度在发放 12 个月后过期。

这不是一年 ChatGPT Plus，也不是可以随意调用模型的 API 额度。它只能用于 Codex。

Cursor 目前不再提供统一的「学生免费一年 Pro」。网上仍能搜到旧攻略，但 Cursor 当前的学生页面已经没有这项权益。官方现在只提到，秋季开始会在校园和线上活动中提供部分促销。

要做毕业设计或比赛，有人直接给云资源

如果你要把模型接进一个小程序，或者为科研、竞赛和毕业设计跑一次实验，聊天会员就不够了。

阿里云的「高校 AI 通行证」面向通过学生认证的中国高校学生。每人可以领取一张 300 元无门槛优惠券，从领取日起有效期为 1 年。

说实话，太亏了，这个羊毛我之前一直没薅到，唉。

这张券不是千问 App 里的会员。它用在指定的阿里云公共云产品上，可以兑换与千问、万相等模型和 Agent 工具有关的资源。券不能与其他优惠叠加，超出额度的使用会继续计费。

300 元不用一次花完。只要单笔订单不超过券内余额，就可以反复使用，直到余额归零。

如果券里只剩 37 元，一笔 50 元的订单就不能拿它抵了。

腾讯云给学生的是 HAI 半价券。当前活动页列出了 30 元、100 元和 300 元面额的券。

这些券购买后只有 30 天有效，每月限购一张。腾讯云给出的估算是，30 元券约等于 25 小时 GPU 基础型或 8 小时 GPU 进阶型，300 元券约等于 250 小时基础型或 83 小时进阶型。

HAI 可以简单理解成一台配有 GPU 的云端电脑。学生可以用它跑模型或者做开发实验，半价券只减掉部分费用。

云端电脑按使用量计费。任务跑完后，要回到控制台确认实例是否还在运行，也要看优惠券用完后是否继续按量扣费。

HAI 关机后，CPU、GPU 和内存会停止计费，但云盘不一定免费。默认的 80 GB 云盘在关机后的前 15 天免费，超过 15 天后会按 0.02 元／小时收取闲置费。手动扩容的云盘在关机后也会继续计费。

准备参加竞赛、做课程项目或毕业设计的人，可以用它们付掉项目的第一笔模型或算力成本。

唉，这个之前也没薅到，更亏了，亏了一个亿。

我真正用得最多的 AI工具，是 Claude Code

前面这些学生优惠，我会按照任务需求挑着薅一波。但如果让我只推荐一个自己平时真正常开的 AI 工具，我会选 Claude Code，我几乎一天八九个小时都是在这里工作学习。

名字里虽然带着 Code，但我不会只拿它写代码。我更习惯围绕一个完整的科研项目来使用它。

做实验时，我会在云端算力上训练模型。配置文件、运行日志、实验结果和绘图代码都放在项目里。实验结束以后，可以继续让 Claude Code 汇总不同实验的结果，检查有没有漏跑的数据，再把最新结果同步到表格和绘图脚本。

有时候我也会让它反过来检查论文。比如表格里的 73.4% 到底来自哪一次实验，figure 用的是不是上一版数据，有没有实验已经重跑了，正文数字却忘了更新。

我也会把一些长期规则写进 CLAUDE.md。比如实验从哪里启动、主要看什么指标、最终结果读取哪个文件、哪些数字不能凭空补。

一次性使用的叫prompt,但是把实战中人机协作、经过AI与现实碰撞所沉淀下来的，愈发精炼的流程沉淀下来，就是可复用的个人工作流。

需要补相关工作时，我也会用它批量做文献调研；但不是直接让 AI 生成一篇综述。

我更习惯先整理成一张表。每篇论文研究什么问题、用了什么方法、主要结果是什么、还有什么限制，都放到固定的位置。几十篇论文摆到一起以后，再去看哪些工作其实在解决同一个问题，自己的方法应该放在哪个位置。

真正准备写进论文的数字和结论，我还是会人工回到原文核对。核心代码亦是如此。

这些材料我也会继续放进 Obsidian。

我会让 Claude Code 帮我安装和配置需要的 Obsidian 插件，再把论文笔记、实验记录、概念和项目之间的关系整理进去。最后做成一个可以搜索、链接和可视化浏览的知识库。

平时读论文时记下来的方法、数据集和问题，可以慢慢和自己的研究连起来。之后遇到一个概念，也可以顺着链接找到以前读过的论文和做过的实验。

写稿之前，我有时会调用 Nature Skills 里的 nature-writing，让它先根据实验结果、文献笔记和写作要求搭一份骨架。

第一遍甚至不用写完整段落。

先回答几个问题就够了：

这一节究竟想证明什么？

手里有哪些证据？

应该配哪张图？

还缺什么实验？

不过这第一版肯定不能直接用。它主要是让我先看到整篇论文大概长什么样，好让我有一个实实在在的抓手，争取能把这间四处漏风的屋子，逐渐修成坚固的高楼。

我也经常把不同模型拆开用。

比如面对比较复杂的代码任务，我会先让 Fable5 做架构设计和规划。先把模块怎么拆、接口怎么留、哪些地方风险比较高想清楚。

方案确定以后，再调用 Codex，让 GPT-5.6 Sol 按照设计去写代码、跑测试和完成具体实现。

做科研图也是类似的思路。

我不会一开始就追求一张能投稿的正式图片。很多时候先打开 PowerPoint，摆几个方框和箭头，把模型结构、实验流程和关键结果塞进去。

PPT 不好看也没关系。先看信息之间的关系是不是清楚。

等实验和故事基本稳定以后，我再把稿件放进 Prism，Prism比claude code写作更方便一些，可以逐句修改，修改latex所见即所得，同时也更方便协作。

所以我现在大概会这样用：

实验 → Claude Code → 文献整理 → Obsidian 知识库 → Fable 规划 → Codex 实现 → 论文骨架 → PPT 图稿 → Prism。

如果第一次尝试这种方式，咱也不用一上来安装十几个插件。

可以先找一个真实的小项目。放进去一次实验结果、几篇相关论文和一份写作要求。先做出文献表、论文骨架和一张 PPT 图稿，有了真实的抓手，再去一步一个脚印的前进。

AI 越来越能干，人应该把时间花在哪？

写到这里，我越来越觉得，真正值得学的可能不是某一个具体的 AI 工具。

Claude Code、Codex、Prism 都还会继续更新。今天最好用的模型，过半年也可能换一个。

关键咱祖国的花朵未来该怎么和它们一起工作？

早在 1960 年，计算机科学家 J.C.R. Licklider 就写过一篇很有名的论文《Man-Computer Symbiosis》，里面有一句话我印象深刻，「Men will set the goals, formulate the hypotheses, determine the criteria, and perform the evaluations.」

他设想的人机协作和今天已经很像了：人负责提出目标、形成假设、确定判断标准和做最后的评估；计算机负责那些可以重复执行的工作，为后面的判断准备材料。

六十多年以后，现在的学生开始学习做科研时，其实也在做差不多的事情。

让 AI 跑代码、整理实验、查漏掉的数据都没什么问题。但到底为什么做这个实验，这个结果值不值得相信，论文真正想回答什么问题，还是得自己决定。

Douglas Engelbart 在 1962 年提出「增强人类智力」时，也没有把计算机理解成一个替人思考的机器。他关心的是，人和工具组合以后，能不能处理以前太复杂、太费时间的问题。

我现在比较喜欢这种理解。

AI 把很多事情的尝试成本降下来了，以前想到一个小实验，可能嫌配环境麻烦就算了。现在可以让 Agent 先搭起来跑跑看。读到一个陌生方向，也可以先整理十几篇论文，看看值不值得继续往里钻。

省下来的时间，不一定非得拿去做更多同样的工作，也可以拿来多试一点东西。

所以如果一定要给新学期的 AI 使用提一个建议，我反而不会建议大家把所有优惠都领完，也不用把每一个新工具都学会。

找一个自己真的在做的问题。

让 AI 帮你把麻烦的部分做快一点，然后多问几个为什么，多试几个原来懒得试的想法。

总之先做起来，很多问题，只有真的开始做了才会遇到。

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