23 持续学习系统

学好一门技术 → 吃一辈子

6个月前的知识 → 今天可能已过时
今天的最佳实践 → 明天可能是反模式

AI领域的变化速度:
  - GPT-3到GPT-4: 1年
  - GPT-4到GPT-4.5: 6个月
  - 新工具/框架: 每周都有

如果不持续学习:
  半年后,你就是行业"老古董"

特点:
  - 知识稳定(10年不变)
  - 线性积累(学得越久越深)
  - 权威驱动(听老师的)

方法:
  - 系统化课程
  - 书本学习
  - 考试验证

有效期:
  - 学一次,用10年

特点:
  - 知识易变(6个月一迭代)
  - 非线性(新人可能比老手懂)
  - 实践驱动(做出来才算懂)

方法:
  - 项目驱动学习
  - 实时信息流
  - 社群验证

有效期:
  - 学一次,用6个月
  - 必须持续更新

挑战1: 信息过载
  每天新出100篇AI文章,
  看得完吗?
  哪些重要,哪些可忽略?

挑战2: 知识碎片化
  学了很多,但零散,
  用的时候串不起来

挑战3: 实践脱节
  看了很多教程,
  真做的时候还是不会

挑战4: 方向迷失
  什么都想学,
  结果什么都学不深

需要:
  一套系统,而不是随机学习

S级(核心信息源,必看):
  - OpenAI/Anthropic官方博客
  - 顶级研究者Twitter(Andrej Karpathy等)
  - Y Combinator创业课
  - 行业顶级Newsletter(1-2个)

  特点:
    - 一手信息
    - 高信噪比
    - 方向性强

  时间分配: 50%

A级(重要信息源,常看):
  - Hacker News
  - AI产品案例分析
  - 用户研究报告
  - 竞品动态

  特点:
    - 实战价值高
    - 启发性强

  时间分配: 30%

B级(参考信息源,选看):
  - 技术博客
  - 社交媒体讨论
  - 行业报告

  特点:
    - 碎片化
    - 参考即可

  时间分配: 15%

C级(噪音信息源,不看):
  - 营销号文章
  - 二手转述
  - 情绪化讨论

  时间分配: 5%(意外看到时)

关键:
  不是所有信息都要看,
  要建立筛选机制

方法1: RSS订阅系统
  工具: Feedly/Inoreader

  订阅内容:
    - S级源:每天必看
    - A级源:扫标题,重点精读
    - B级源:一周看一次

  优势:
    - 主动获取,不被算法绑架
    - 按优先级排序
    - 离线可看

方法2: Twitter List
  创建分级List:
    - AI Researchers(核心研究者)
    - AI Founders(创业者)
    - AI Products(产品动态)

  每天刷20分钟,
  快速捕捉动态

方法3: Newsletter精选
  只订阅3个最精华的:
    - The Batch(Andrew Ng)
    - TLDR AI
    - 1个垂直领域的

  周末精读

方法4: 社群精选
  加入2-3个高质量社群:
    - 创业者社群
    - 技术社群
    - 行业社群

  不是每条都看,
  用搜索功能找需要的

关键原则:
  信息获取要"少而精",
  不是"多而杂"

步骤1: 主动思考(不是被动接受)

  看到一篇文章:
    ❌ 错误: "嗯,有道理"(然后忘记)

    ✅ 正确:
      - 这个观点对吗?
      - 和我的经验符合吗?
      - 可以用在哪里?
      - 和之前的知识如何关联?

步骤2: 用自己的话重述

  卡片笔记法:
    标题: [核心概念]
    我的理解: [一句话概括]
    关键点: [3个要点]
    可应用场景: [具体场景]
    相关知识: [关联到其他卡片]

  例子:
    标题: 垂直场景深度
    理解: 一个场景做到极致,胜过多个场景浅尝辄止
    关键点:
      1. 深度=流程嵌入+知识沉淀
      2. 即使有通用AI,垂直仍有价值
      3. 护城河在行业认知,不在技术
    应用: 我们的产品要专注一个场景,把demo做到极致
    关联: 连接到"护城河重构""行业经验转化"

步骤3: 立即应用(知行合一)

  学完立即问:
    "我明天可以用这个做什么?"

  例子:
    看到"用户留存>增长"这个观点
    → 明天立即分析我们的留存数据
    → 一周内优化一个留存功能
    → 观察效果

  不立即用,
  就会忘记

工具1: 卡片笔记系统(Zettelkasten)

  软件: Obsidian/Notion/Roam

  结构:
    - 每个知识点一张卡片
    - 卡片之间建立链接
    - 形成知识网络

  优势:
    - 非线性组织
    - 容易发现新联系
    - 随时调用

工具2: 费曼技巧

  步骤:
    1. 用简单的话讲给外行听
    2. 发现讲不清的地方
    3. 回去重新学
    4. 再讲一遍

  测试:
    如果你能给7岁小孩讲清楚,
    说明你真懂了

工具3: 项目驱动学习

  不要为了学而学:
    ❌ "我要学Prompt工程"(空洞)

    ✅ "我要做一个AI写作工具,
       需要学Prompt工程来优化生成质量"(目标明确)

  有项目驱动:
    - 学得快(有目标)
    - 记得牢(用得上)
    - 深度够(遇到真问题)

工具4: 教是最好的学

  把学到的东西:
    - 写成博客
    - 团队分享
    - 社群讨论

  输出倒逼输入:
    - 为了讲清楚,必须先想清楚
    - 讲的过程中,发现盲点
    - 收到反馈,修正认知

现实:
  80%的人:
    看了100篇文章,
    实际做了0个项目

  结果:
    知道很多,但能力没提升

  问题:
    "知道"不等于"会做"

解决:
  必须实践

层次1: 复制练习(跟着做一遍)

  适用: 学习新工具/新技术

  方法:
    - 找一个tutorial
    - 完全按照步骤做一遍
    - 确保能跑通

  例子:
    学习Prompt Engineering
    → 找OpenAI的example
    → 每个都复制运行一遍
    → 理解每个参数的作用

  时间: 2-4小时

层次2: 改编练习(改一改)

  适用: 理解原理

  方法:
    - 在别人的基础上改
    - 改参数、改场景、改输出
    - 看看会发生什么

  例子:
    基于别人的Prompt模板
    → 改成我的场景
    → 调整参数
    → 对比效果

  时间: 1-2天

层次3: 原创项目(从0到1)

  适用: 真正掌握

  方法:
    - 设定一个真实目标
    - 从0开始实现
    - 遇到问题就查,就学

  例子:
    目标: 做一个AI冷启动邮件生成器
    → 自己设计Prompt
    → 自己搭建流程
    → 自己测试优化

  时间: 1-2周

  这一层完成,才算真正学会

每周结构:

周一-周三(Input + Process):
  - 看2-3篇核心文章
  - 做卡片笔记
  - 找到可应用点

周四-周五(Output):
  - 做一个小实验/小项目
  - 验证学到的知识
  - 记录问题和收获

周六(Review):
  - 复盘本周学习
  - 更新知识体系
  - 规划下周重点

周日(Rest):
  - 彻底休息
  - 散步/运动
  - 让大脑整理信息

关键:
  每周必须有Output,
  否则学习无效

问题:
  AI领域变化太快,
  6个月前的知识可能已过时

  如果不迭代:
    - 认知固化
    - 陷入舒适区
    - 被时代淘汰

解决:
  定期review和更新知识体系

维度1: 废弃过时知识

  每月review:
    - 哪些知识已经过时?
    - 哪些观点被新事实推翻?

  例子:
    2022年的观点:
      "Fine-tuning是必须的"

    2024年的现实:
      "Few-shot prompting已经够好"

    行动:
      废弃旧观点,更新为新观点

维度2: 深化核心知识

  识别哪些知识是"长半衰期":
    - 用户心理(不变)
    - 商业规律(不变)
    - 行业洞察(慢变)

  策略:
    - 花80%时间在长半衰期知识上
    - 20%时间在短半衰期知识上

维度3: 扩展边界知识

  每季度学一个新领域:
    - Q1: 深入学AI技术
    - Q2: 学用户研究
    - Q3: 学营销增长
    - Q4: 学融资谈判

  T型人才:
    - 一个领域深(AI产品)
    - 多个领域广(技术、商业、设计)

实践1: 月度知识审计

  每月最后一天,花2小时:
    1. 列出本月学到的TOP10知识点
    2. 哪些用上了?(打勾)
    3. 哪些过时了?(删除)
    4. 哪些需要深化?(标记)
    5. 下月学习重点是什么?

实践2: 季度深度复盘

  每季度花半天:
    1. 回顾本季度所有笔记
    2. 重新组织知识体系
    3. 发现新的连接
    4. 总结pattern
    5. 写一篇深度文章

  输出成果:
    一篇季度总结博客

实践3: 年度认知重构

  每年花1天:
    1. 今年最大的认知升级是什么?
    2. 哪些旧认知被打破了?
    3. 哪些新认知建立了?
    4. 明年的学习方向是什么?

  输出成果:
    一份年度认知报告

P0(必学,否则会死):
  1. 用户研究方法
     为什么: 技术人容易陷入技术思维
     怎么学: 每周访谈3个用户

  2. 商业模式设计
     为什么: 产品好不等于赚钱
     怎么学: 研究10个成功案例

  3. 叙事与表达
     为什么: 讲不清楚=没人买单
     怎么学: 每周练习电梯演讲

P1(重要,影响增长):
  4. 增长策略
  5. 产品设计
  6. 团队管理

P2(加分项):
  7. 品牌营销
  8. 融资技巧

时间分配:
  P0: 60%
  P1: 30%
  P2: 10%

P0(必学):
  1. AI基础原理
     为什么: 不懂技术=被技术团队忽悠
     怎么学: 学会问对问题,不是写代码

  2. 产品思维
     为什么: AI产品和传统产品不同
     怎么学: 深度使用50个AI产品

  3. 技术趋势
     为什么: 方向错了,全盘皆输
     怎么学: 跟踪顶级研究者

P1(重要):
  4. Prompt工程基础
  5. 数据策略
  6. 技术团队管理

P2(加分项):
  7. 代码基础(能看懂)
  8. 系统架构常识

P0:
  1. AI能力边界
     知道AI能做什么,不能做什么

  2. Prompt设计
     这是AI产品经理的核心技能

  3. 用户心理
     AI产品的用户心理有独特性

P1:
  4. 数据分析
  5. A/B测试
  6. 行业洞察

P2:
  7. 技术原理
  8. 设计基础

❌ 错误:
  "我要学AI,从头到尾学一遍"
  (学了3个月,还不知道能做什么)

✅ 正确:
  "我要做一个AI客服,
   需要学什么?

   → Prompt工程(核心)
   → 对话系统(必要)
   → 用户体验(重要)

   其他的,暂时不学"

效果:
  - 目标明确
  - 学得快
  - 用得上

方法:
  选择一个主题(如"用户留存")

  一周内:
    - 找10篇最好的文章
    - 看3个相关案例
    - 做1个小实验
    - 写1篇总结

  一周后:
    对这个主题有深度理解

  然后:
    换下一个主题

vs 浅尝辄止:
  每天看不同话题,
  每个都只是"哦,有道理",
  但都不深入

效果:
  主题深挖:1周=1个扎实能力
  浅尝辄止:1周=10个碎片信息

方法:
  学一个概念时,
  找一个对立/相似的概念对比

例子1:
  学习"垂直场景深度"
  对比: vs "技术通用性"

  对比维度:
    - 护城河强度
    - 天花板高低
    - 竞争壁垒
    - 适用场景

  结果:
    深刻理解什么时候用垂直,
    什么时候用通用

例子2:
  学习"AI主导+人审核"
  对比: vs "人主导+AI辅助"

  对比维度:
    - 适用任务类型
    - 用户体验
    - 准确率要求
    - 成本结构

效果:
  对比学习>单独学习
  记得牢,用得准

结构:

产品案例库:
  - 成功案例(为什么成功)
  - 失败案例(为什么失败)
  - 分类:按场景、按模式

  每个案例记录:
    名称: [产品名]
    定位: [一句话]
    核心价值: [用户获得什么]
    商业模式: [怎么赚钱]
    护城河: [为什么别人做不了]
    启发: [我可以借鉴什么]

决策案例库:
  - 关键决策点
  - 当时的选择
  - 结果如何
  - 如果重来怎么做

用户案例库:
  - 用户故事
  - 用户痛点
  - 用户反馈
  - 用户行为

使用:
  遇到问题时:
    "案例库里有类似的吗?"
    → 快速找到参考
    → 避免重复踩坑

一个人学:
  - 速度慢(遇到问题卡住)
  - 视角单一(看不到盲点)
  - 容易放弃(没有压力)

一群人学:
  - 速度快(互相解答)
  - 视角多元(多个角度)
  - 坚持久(社群压力)

如何用好社群:

  1. 选对社群
     特征:
       - 人数适中(50-200人)
       - 活跃度高(每天有讨论)
       - 质量高(少水贴)
       - 有组织(定期活动)

  2. 主动贡献
     不要只潜水:
       - 分享你的学习
       - 回答别人问题
       - 发起讨论

     贡献越多,收获越多

  3. 深度连接
     找到2-3个"学习伙伴":
       - 定期交流
       - 互相监督
       - 共同成长

  4. 定期输出
     每周在社群分享:
       - 本周学到的
       - 遇到的问题
       - 解决的方法

     输出倒逼输入

看到好文章:
  "先收藏,以后看"

1年后:
  收藏夹1000篇文章,
  实际看的:<10篇

问题:
  收藏≠学习
  收藏只是满足"我在学习"的幻觉

规则:
  看到文章 → 立即判断:

  重要:
    现在花10分钟看完并做笔记
    (不要收藏)

  不重要:
    关闭,不收藏
    (减少心理负担)

  一般:
    加到"待读清单"(最多10篇)
    每周清空一次

原则:
  要么现在学,
  要么不学,
  不要"以后学"

一直在看教程,
从来不做项目

表现:
  看了100个Prompt教程,
  但从没自己写过1个完整Prompt

  看了50个产品案例,
  但从没自己做过1个产品

问题:
  看≠会
  做才能学会

70/30原则:
  30%时间:看教程
  70%时间:做项目

  看1小时教程 → 必须做2小时项目

强制输出:
  每学一个新东西,
  必须做一个小项目验证

  不做不继续学下一个

"等我学完了再开始做"
"等我准备好了再创业"

结果:
  一直在学,
  从不开始

问题:
  永远不会"完全准备好"

70%原则:
  学到70%就开始做

  在做中学剩下的30%:
    - 学得更快(针对性强)
    - 记得更牢(实战检验)
    - 成长更快(真问题驱动)

边做边学 > 学完再做

看到什么学什么:
  今天学Prompt,
  明天学增长,
  后天学设计

1个月后:
  什么都学了一点,
  什么都不精

问题:
  贪多嚼不烂

聚焦策略:
  同时只学1-2个核心主题

  例子:
    Q1: 深入学Prompt工程
    Q2: 深入学用户研究
    Q3: 深入学增长策略

  每个季度1-2个主题,
  学深学透

  一年后:
    4-6个领域的深度能力

维度1: 能教别人
  测试: 能给7岁小孩讲清楚吗?

  如果能 → 真懂了
  如果不能 → 还没懂

维度2: 能实践应用
  测试: 能在真实项目中用上吗?

  如果能 → 学会了
  如果不能 → 只是"知道"

维度3: 能发现新问题
  测试: 学了之后,能提出更深的问题吗?

  例子:
    初学者: "Prompt怎么写?"
    进阶者: "如何设计Prompt优化系统?"

  如果能 → 真正理解了
  如果不能 → 只是表面理解

维度4: 能批判思考
  测试: 能发现学到的知识的局限性吗?

  例子:
    "这个方法在XX场景好用,
     但在YY场景可能不适用"

  如果能 → 深度掌握
  如果不能 → 只是背诵

本月学习:
  [ ] 学了≥2个核心主题
  [ ] 做了≥1个实践项目
  [ ] 写了≥2篇深度笔记
  [ ] 在真实工作中应用了学到的知识

知识内化:
  [ ] 能用自己的话讲清楚
  [ ] 能教给团队成员
  [ ] 能发现与其他知识的联系
  [ ] 能批判性思考

学习效率:
  [ ] 有明确的学习目标
  [ ] 学习时间>3小时/周
  [ ] 避免了"收藏癖"
  [ ] 避免了"教程地狱"

如果<8项打勾,
学习系统需要调整

1. 我现在的学习方式是什么?
   (碎片化?系统化?)

2. 我学到的知识用上了多少?
   (10%? 50%? 90%?)

3. 我最大的学习障碍是什么?
   (时间?方法?动力?)

4. 我希望1年后在哪个领域有深度?
   (技术?产品?增长?)

输入层(Input):
  我的S级信息源:
    1. _______________
    2. _______________
    3. _______________

  每天花多少时间: ___小时

处理层(Process):
  我的笔记工具: ___________
  我的笔记方法: ___________
  每周整理时间: ___小时

输出层(Output):
  我的实践项目: ___________
  每周实践时间: ___小时
  输出形式: (博客/分享/产品)

迭代层(Iteration):
  月度review: 每月____号
  季度复盘: 每季度____周
  年度重构: 每年____月

严格按照系统执行30天

记录:
  - 哪些环节顺畅
  - 哪些环节卡顿
  - 哪里需要调整

30天后:
  根据反馈优化系统

再执行30天:
  继续优化

3个月后:
  形成稳定的学习系统