花了3.14元，用 DeepSeek的Harness，把想了很久的背单词工具做出来了
作者利用 DeepSeek 推出的 Agent Harness 工具，以 3.14 元成本构建了一套个人专属 Anki 单词卡片生成系统：通过飞书发送生词、例句与图片，经 OpenClaw 自动整理后推送至 Anki，实现从真实语境输入到间隔重复复习的闭环。该方案聚焦降低人工制卡成本，强调内容个人化与流程自动化。
我想解决什么问题？
平时在阅读、工作或者刷视频时，我经常会遇到一些生词。有时我会顺手查一下，有时会保存一张相关图片，也可能把例句记在聊天软件或笔记里。但这些内容通常散落在不同地方，过一段时间就找不到了。即使想把它们整理成 Anki 卡片，手工录入单词、例句和图片也比较麻烦。结果往往是：看到了生词，也收藏了资料，却没有真正进入持续复习。所以，我想打通从“遇到一个单词”到“开始复习这个单词”之间的流程。
最终实现的流程
在飞书中发送单词、例句和图片；
OpenClaw 自动接收并整理这些内容；
将整理后的内容推送到 Anki，生成个人单词卡片；
通过 Anki 的间隔重复机制持续复习。
也就是：个人输入 → AI 自动整理 → Anki 制卡 → 间隔复习
这套流程的意义并不是让 AI 替我背单词，而是减少背单词之前那些重复、繁琐的准备工作。
这个工具最吸引我的地方
它最大的优点是：所有内容都和我自己有关。卡片里的单词，是我在真实场景中遇到的；例句和图片，也是我自己选择并发送的。相比背诵一套固定词库，这些内容带有更明确的个人语境。再次看到卡片时，我不仅是在记忆一个孤立的单词，也是在回忆当时遇到它的场景。AI 在这里没有替我决定学什么，而是把我真正想学的内容，更顺畅地送进了记忆系统。
实际花费
这是整个功能的实际花费：
花费并不多，但它让一个过去只是停留在想法里的需求真正落了地。
Agent Harness 创建页面
这是在 Agent Harness 中创建和调试功能的页面：
卡片推送结果
内容经过 OpenClaw 处理后，被自动推送到了 Anki：
飞书输入页面
这是我在飞书中发送单词、例句和图片的页面：
Anki 卡片效果
这是最终生成的 Anki 单词卡片【AI英语】牌组：
从发送素材到生成卡片，整个过程不再需要我反复复制、粘贴和整理。
最后
这个项目并不复杂，也谈不上多么宏大。但它解决了一个真实存在的问题：过去，生词、例句和图片散落在不同地方，手工制作卡片又比较麻烦；现在，我只需要随手发送一次，这些内容就能自动变成可以持续复习的 Anki 卡片。它不能代替我完成背诵，却缩短了从“遇到生词”到“进入复习”的路径。让以前做不到、懒得做，或者成本太高的事情真正发生。对我来说，AI 最有价值的使用方式，不是追逐每一次模型更新，也不是反复讨论它有多强，而是把它接入自己的真实需求，做出一个自己会长期使用的工具。这或许才是使用 AI 最好的方式。系统目前看并不完美，后续还会在使用中慢慢迭代。
JOTO 企业落地观察
- 企业部署智能体时，需优先验证「最小闭环」——如本文中从飞书输入到 Anki 输出的端到端链路，而非追求大而全的功能覆盖。
- 本地知识注入（如用户自选例句与图片）比通用语义理解更能提升长期使用意愿，RAG 知识工程应强化用户可编辑、可追溯的轻量级入口。
- Agent Harness 类工具降低了智能体开发门槛，但企业级落地仍需关注权限收敛、操作留痕与失败回溯能力，避免因低代码便利性牺牲可观测性。
- 3.14 元成本背后反映的是按需调用、事件驱动的计费模式，这对企业规划 AI 工程预算与资源弹性调度具有参考意义。
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