那天晚上，大概十一点半，我还趴在电脑前，对着一堆资料发呆。
PPT 没写完，第二天还有例会，桌子上摊着两本书，手机里躺着十几个收藏的“学习干货”。
眼睛已经很酸了，但大脑只在重复一个念头——信息太多，我学不动了。
也是那天，我第一次认真想：
如果把这股焦虑，丢给 AI 试试呢？
从那之后，我给自己定了一个很简单的计划：用 《ai学知识》 的方式，做一场至少三个月的长期实验，看看生活、工作和学习会不会真的变样。
结果是：确实变了，而且比我预期的要更具体、更日常，也更“接地气”。
先说个结论：
我现在对“学习”这件事的感受，从“又来了，压力好大”变成了“好，来试试这个”。
这个转变，不是鸡汤，是一堆琐碎的小变化堆起来的。
下面这些，都是我这段时间用 AI 学东西 的真实体验和做法，适合上班的、带娃的、写代码的、准备考试的……不分性别，只看你愿不愿意试。
我先讲三个画面，你看看自己更像哪一个。
一个是男同事 A。
做技术的，下班后还要啃英文技术文档。以前他会硬撑着看，看到两页就开始刷短视频。
后来他把整篇文档丢给 AI 助手，一句话：
“帮我用中文讲清楚这篇文章的核心观点，顺便用几个生活例子解释一下。”
AI 先给了一个结构化的总结，他再追问：“那跟我现在做的后端开发有什么关系？具体到数据库、接口层面再展开说说。”
十几分钟，他对那篇文章的理解，比自己啃两小时要踏实得多。
第二个画面，是一个刚生完孩子的朋友。
白天要哄娃，晚上想考个证，刷题又困又累。
她用 《ai学知识》 的方式，是这样的：
直接把错题拍照、转成文字，贴给 AI，说：“告诉我我到底哪里想错了，用超通俗的方式，假设我只有半个大脑还能听得懂。”
AI 会分步骤拆开来讲，还顺手给她设计了一个“碎片练习”：每天 5 题，10 分钟。
她说：“以前我总觉得自己记性差，现在我知道，我只是没有一个懂我的学习搭子。”
第三个画面，是我自己。
工作杂、事多、注意力分散。我要学的东西，跨度还很大：写作、产品、心理学一点点、还有一点点代码。
我发现，如果不用 AI 做“前置整理”，我已经没有精力把信息筛一遍再学习了；
但用了之后，我只需要做到两件事：
– 提清楚问题
– 对输出做判断和筛选
这就到了我整个实验里最重要的一部分——怎么用《ai学知识》，而不是被 AI 牵着走。
先说一个我自己摸索出来的“提问公式”，不标准，很好用。
我现在问 AI，基本会遵守三个关键词：场景、水平、目标。
比如以前我会问：
“怎么学产品经理？”
得到一堆大而空的路线图，看着就想关掉。
现在我会这样问：
“我在互联网公司做运营三年，现在想系统补课产品经理的知识，希望三个月内能看懂 PRD、参与一次需求评审。
请你按照‘入门概念 → 推荐学习顺序 → 可执行任务清单’帮我设计一个学习计划，注意我每天只有 40 分钟。”
你看，提问里已经塞进了：
– 我的起点水平
– 我的真实场景
– 我可以投入的时间和节奏
– 我要的具体成果，而不是模糊地“提升能力”
AI 不是读心术，它只是在你给的边界里发挥。
你提得越笼统，它就越爱给那种“看起来很对，其实什么都没说”的答案。
所以在 《ai学知识》 这件事上，第一步不是找最厉害的模型，而是训练自己：把问题问得更像一个人，而不是搜索框。
这里我特别想说几个我踩过的坑，也许你会少走一点弯路。
第一个坑：把 AI 当标准答案。
刚开始我完全不怀疑 AI 的输出，甚至有点盲信。
有次写方案，我把一个行业数据问了 AI，直接照抄到了文档里。
结果同事一句话：“你这数据从哪儿来的？我在公开报告里查不到。”
那一刻我才意识到：AI 给的不是结论，是素材；真正的判断，还是得自己来。
从那以后，我给自己立了三条小规矩：
– 遇到关键数据、结论性观点，一定要再去官网、论文、报告里核一下
– 让 AI 帮我列出“可能的观点”和“相反的观点”，我再自己选
– 不让 AI 替我做价值判断，它可以分析利弊，但“到底要不要做”，只能我拍板
第二个坑：把 AI 当外包大脑。
有一段时间我很懒，几乎所有东西都让 AI 写，连一个小小的项目复盘也完全照搬。
看着字很多、句子很顺，我心里却非常空。
因为我知道——那不是我的思考。
于是我把步骤反过来：
– 先自己写一版，哪怕很丑、很乱、很短
– 再把我的原始内容丢给 AI，让它帮我提炼结构、补充视角、指出漏洞
– 最后再由我手动修改，确保每一句话我都能解释得清楚
这样做之后，我突然感觉：AI 像是一个随叫随到的“思路校对员”，而不是替身作者。
如果你想开始自己的 《ai学知识》实验，我会建议从三个小练习入手，都是我现在仍在坚持的。
第一个练习：给 AI 讲你今天学到了什么。
很多人写不出学习笔记，是因为一落笔就想写给“别人看”，就会紧张。
不如这样试试：
每天选一件你今天接触到的新东西——可以是一条职场经验，也可以是一段书里看顺眼的话。
直接对 AI 说：
“我今天学到一个东西，但有点说不清。以下是我的随记，请帮我：
1）先帮我整理出清晰的逻辑；
2）再用更口语化的方式，写成一段适合发朋友圈的文字；
3）最后用 3 句话总结成‘我未来可以怎么用它’。”
你会发现，你不是在写作，而是在跟一个“非常有耐心的听众”对话。
这种输出方式，会悄悄地积累成你的个人知识档案。
第二个练习：把 AI 当作一面“学习镜子”。
比如你在准备一场面试、一门考试或者一个汇报。
你可以先把脑子里的理解，完全暴露给 AI：
“以下是我对 XX 概念的理解，你扮演一个面试官，指出我有哪些地方讲得不准确、不完整，尽量严厉一点。”
AI 会非常直接地告诉你：
哪里没讲到本质，哪里只是表面词汇堆砌，甚至会问你几个追问用来“卡你”。
这种低成本的出丑机会，在现实生活里其实很难得到。
第三个练习：打造一个属于自己的“AI 角色组”。
我现在手机里有好几个固定的“AI 人设”：
– 一个是严厉导师，专门挑我毛病
– 一个是温柔翻译官，帮我把高冷知识翻成人话
– 一个是碎片学习规划师，只负责给我安排每天 10～20 分钟的小任务
我会在对话开头就说明：“你现在扮演的角色是……你的说话风格是……”
这样它的输出会更有一致性，不那么飘。
慢慢地，你会发现自己在和一组“虚拟搭档”协作学习，而不是孤零零对着屏幕。
当然，ai学知识 并不是只给知识型工作者准备的工具。
有一次我在地铁上听到隔壁的两个人聊天：一个是做设计的男生，一个是做行政的女生。
男生说：“我用 AI 帮我改图的文案，还能顺手给我列设计灵感。”
女生说：“我用 AI 帮我写邮件模板，和对外通知，再也没有纠结一句话要不要加敬语。”
那一刻我有点恍惚——
原来我们已经在不知不觉间，进入一个“谁会用 AI，谁就多一双手”的时代。
而 《ai学知识》，本质上就是：让这双手先帮你把知识搬一遍、理一遍，再由你决定要抓住哪一块。
我也不是没怀疑过：
会不会我们太依赖 AI，反而弱化了自己的学习能力？
这个问题我认真想过，也反复观察自己。
我的答案是：
如果只是把 AI 当成“复制粘贴机器”，那确实会让人变懒；
但如果你把 AI 当成训练器——让它来加大你的思考频率、帮你暴露盲区、增加你接触不同观点的概率——你的思维反而会被逼得更活络。
比如，过去我看完一本书，很少复盘；
现在我会让 AI 按照“我个人的情况”来质问我：
– 这本书里哪一个观点你最不认同？为什么？
– 如果你必须明天就用上书里的一个方法，你会挑哪一个？具体怎么做？
– 你觉得这本书对你这种工作背景的人，有哪一点是说得太理想化了？
这种追问，逼着我从“看过”走到“用过”，至少往前挪了一小步。
写到这里，我特别想强调一个也许听起来很朴素、但对我影响最大的观点：
ai学知识，不是为了变成另外一个人，而是为了把你原本想成为的那种自己，拉近一点。
你可能想要的是：
– 在会议上讲得更清楚，而不是照稿念
– 看英文资料不再绕着走
– 带孩子写作业时不再心态爆炸
– 做一个跨专业转行的小尝试，而不是永远停留在“搜索相关资料”那一步
AI 做的，只是帮你把路上的杂草先清一遍。
真正往前迈腿的，永远是你。
如果你愿意给自己一个不那么宏大的承诺，不妨试试这个最简单的开始方式：
接下来的 7 天，每天挑一件你想弄懂的小事——
可以是“什么是复利”，可以是“如何写一封不尴尬的道歉邮件”，也可以是“如何简单理解容器化”。
然后，用一句尽量具体的话，去问你手上的那个 AI 助手，告诉它：
– 你现在的理解
– 你想达到的程度
– 你能给自己的时间
看一看，ai学知识 这件事，会不会悄悄地，改变一点点你对“学习”这两个字的感觉。
如果哪天你突然发现：
晚上再打开电脑时，不再只是机械地刷信息，而是下意识地想，“我今天可以用 AI 跟自己讨论点什么？”
那大概，就是你和 《ai学知识》 真正握手的时刻了。
