A SELF-LEARNING MAP FOR AI

把 AI 从「听说过」
变成「用得上」

资料从来不是问题,问题是没有一张地图。这里把学 AI 拆成 5 个层级:每层要拿到什么能力、 该动手做什么、做完拿什么检验——配好用的工具、可以直接复制的提示词,和一份 7 天起步计划。

  • 5能力层级
  • 12类工具场景
  • 6期可跑实践
  • 7天起步计划

01 / LEARNING MAP

学习地图 · 五个层级

从「知道 AI 能干什么」到「让 AI 帮你把事做完」。点开任一层级,看它的关键问题、 该做的动作和完成标准。不用跳级,也不用全部学完才开始用。

L0

认知层 · 先搞清边界,再谈用法

很多人学 AI 的第一步是收藏一堆工具,第二步是继续收藏。真正的第一步是建立边界感: 哪些事 AI 现在就能做得比你好,哪些事它看起来很自信但其实在编。

要回答的关键问题

  • AI 擅长哪类任务?不擅长哪类?
  • 它给的信息,我怎么判断可不可信?
  • 「它说的」和「我验证过的」,我能不能分开记?

这一层该做的事

  • 挑 1 个通用助手(豆包 / ChatGPT / Claude / DeepSeek),只用它处理日常问答和文案。
  • 故意问它一个你知道答案的问题,看它错在哪——记住这个感觉。
  • 养成一条习惯:凡是它给的链接、论文、数据,一律标「待验证」。

完成标准

  • 能说出 3 件 AI 现在能稳定做好的事
  • 能说出 3 件它还做不好、需要你把关的事
  • 至少抓到过一次它「一本正经地编」
L1

对话层 · 提示词不是咒语,是需求说明书

同一件事,有人说一句「帮我写个方案」然后抱怨 AI 不行,有人给出背景、受众、 约束和输出格式,一次就拿到能改的稿子。差别不在模型,在信息给得够不够。

四件套:一次说清的提示词

  • 角色:你希望它以什么身份回答。
  • 任务:具体要产出什么,不要说「帮我优化一下」。
  • 约束:字数、语气、不要什么、必须包含什么。
  • 输出格式:表格 / 编号步骤 / Markdown / 可直接粘贴的文案。

三个立刻能用的动作

  • 让它先反问你 3 个问题,再开始做——比你自己憋需求快得多。
  • 不满意就指出具体哪里不对让它改,别从头重新生成。
  • 好用的提示词存下来,标清楚适用场景,它会成为你的资产。

完成标准

  • 有一段自己反复在用的提示词模板
  • 同一任务,能靠追问迭代到满意,而不是换模型
  • 能分清「它补的」和「我原本要的」
L2

资料层 · 让它先给你一张地图,再开始走

进一个新领域,最贵的是不知道学什么、按什么顺序学。可以让 AI 在正式学习前, 先帮你搞清四件事:这是什么、知识地图长什么样、按什么顺序学、每一步最该看什么。

一份合格的学习导航要包含

  • 确认概念:来源、定义、常见误解,二手说法不当官方定义。
  • 拆分模块:哪些入门必学、哪些实践中再学、哪些是进阶。
  • 设计顺序:理解概念 → 建立框架 → 看案例 → 跟着做 → 自己复用。
  • 资料分级:官方文档 / 一手文章 > 工程博客 > 解释文章 > 社区讨论。

两条腿,别只留一条

  • 视频负责快速建立理解、看案例和操作。
  • 文本负责精确定义、原理、官方说明和细节。
  • 两类资料互相补充,不要重复堆同一种内容。
  • 中文资料讲不透的,用英文一手资料补,并注明原因。

完成标准

  • 拿到一份按阶段分级的资料清单,而不是一堆链接
  • 能说清每份资料在整个路径里的位置
  • 有一份 7 天「读什么 → 看什么 → 做什么」安排
L3

Agent 层 · 从「问它」到「派活给它」

对话是让它说,Agent 是让它做。装上一个 Skill,它就能按一套既定流程去读文件、 跑命令、交付成果——你从打字的人,变成验收的人。

怎么挑一个 Agent / Skill

  • 它能读文件、执行命令、持续对话——三条缺一不可。
  • 先读它的 README 和 Skill 说明,再看它要求装什么依赖。
  • 涉及联网、装依赖、改文件的操作,让它先说要做什么,你再确认。

装上之后怎么用才不翻车

  • 先让它确认需求(受众、内容、页数、风格)再开工,比事后返工省时间。
  • 检查产物是不是可继续编辑的,别只拿到一张扁平图片。
  • 拿真实问题检验:看它给的是不是只有结论,还是有判断框架、依据和边界。

完成标准

  • 至少有一个 Skill 真正产出了可用的东西
  • 产物能继续改,而不是推倒重来
  • 能用真实问题验证它,而不只是问「你是谁」
L4

沉淀层 · 让反馈变成规则,越用越顺手

如果你每次都在纠正同一个问题,那不是 AI 笨,是这条规则还没写进去。 一次任务里你指出的问题,应该成为它下次做事时默认遵守的东西。

一轮反馈闭环

  • 挑一个你用过的 Skill,从一条真实反馈开始,别泛泛而谈。
  • 把你的要求写成规则,而不是只在对话里说一次。
  • 改完立刻验证:用同类任务再跑一次,看旧问题还在不在。

顺手沉淀的东西

  • 反复用的提示词 → 存成模板,标注适用场景。
  • 踩过的坑 → 写成「下次先检查什么」。
  • 成功的产物 → 留下过程,方便下次照着做。

完成标准

  • 至少改过一次 Skill 或提示词模板
  • 改完用同类任务验证过
  • 同一个问题,没有再纠正第三次

02 / TOOLBOX

工具箱 · 按你要干的事来选

不要问「哪个 AI 最强」,要问「我现在要干的这件事,谁最顺手」。 下面按场景排列,点标签可筛选。费用会变,以官网为准。

你想干什么 推荐工具 费用参考 直达
日常问答、写文案、通用助手 豆包 · ChatGPT · Claude · DeepSeek 免费版 / 订阅 / API 按量 豆包 · ChatGPT · Claude · DeepSeek
做 PPT、文档、表格等办公交付 豆包工作 · 飞书智能伙伴 · Notion AI 免费版 / 随产品版本或订阅 豆包工作 · 飞书 · Notion AI
带来源搜索、读长文档、做调研 秘塔 AI 搜索 · Kimi 免费版 / 会员 秘塔 · Kimi
做图片、封面、人物和分镜草图 即梦 · Midjourney · GPT-Image 免费额度 / 订阅 即梦 · Midjourney
生成视频 Seedance · MiniMax · 可灵 · Vidu 免费额度 / 会员 / 按量付费 可灵 · Vidu
加字幕、调节奏、完成最终剪辑 剪映 / CapCut 免费版 / 会员 剪映
做海报、品牌、电商和多媒体物料 Lovart · MiniMax Design 免费额度 / 订阅 Lovart
在编辑器里边写边改代码 Cursor · TRAE 免费额度 / 订阅 Cursor · TRAE
处理真实代码库和跨文件任务 Codex · Claude Code · Gemini CLI · Kimi Code 订阅 / 按量付费 Codex · Claude Code
零基础做第一个小应用 秒哒 · 扣子编程 免费额度 / 订阅 秒哒 · 扣子
跨设备、定时或多 Agent 协作任务 扣子 Coze 免费开始 / 高级功能订阅 Coze
管理多个模型或个人知识库 Cherry Studio 客户端免费,模型费用另算 Cherry Studio

挑工具的原则:先解决手头这一件事,别同时开五个会员。用得顺手比看起来强大更重要。

03 / PRACTICE

实践清单 · 六期,每期都能当天跑完

看十遍不如跑一遍。每期都配了可以直接复制给 Agent 的提示词。 跑不通也别跳过——把卡点记下来,那才是真正在学的地方。

VOL.001 入门 约 30 分钟

一条提示词,搭好新领域的知识地图

进入陌生领域前,先让 AI 帮你确认概念、拆分模块、设计顺序、筛出每步最值得看的资料, 最后给一份 7 天计划。比直接搜资料快,也比收藏一堆链接有用。

  • 把主题填进提示词,发给任意通用助手
  • 检查它给的资料有没有分级、有没有说清为什么值得读
  • 挑出第一条资料,今天就读完它
展开提示词 · LEARNING NAVIGATION PROMPT
请围绕「[主题]」帮我做一份**从入门到进阶的学习资料导航**。

请先做 3 件事:

1. **确认概念**
   - 说明这个概念的来源、定义和常见误解。
   - 如果它不是官方概念,请说明是谁提出或传播的、在哪些文章/案例中被使用。
   - 不要把二手传播说法当成官方定义;如果存在不同定义或争议,也请说明。
2. **拆分知识模块**
   - 判断这个主题适合拆成哪些核心学习模块。
   - 告诉我哪些是入门必须学、哪些可以实践中再学、哪些属于进阶内容。
3. **设计学习顺序**
   - 按照「先理解概念 → 建立基本框架 → 看案例 → 跟着实践 → 最后自己复用」的顺序组织资料。
   - 不要单纯按照搜索结果或资料热度排序。

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## 一、文本学习路径

请从简单到复杂,筛选**权威、可信、真正适合学习**的文本资料。

每条资料包含:
- 学习阶段:入门 / 基础 / 进阶 / 实战 / 延伸
- 标题、链接
- 来源类型:官方文档 / 原始文章 / 工程博客 / 论文 / 案例分析 / 社区讨论
- 为什么值得读
- 它解决学习路径中的哪个问题
- 阅读前需要知道什么
- 读完后应该掌握什么

### 资料优先级
1. 原始出处、作者原文、官方文档
2. 真实工程案例、公司技术博客、开源项目
3. 高质量解释文章
4. 社区讨论只作为补充,不作为主要依据

请**少而精**,不要为了数量堆链接。

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## 二、课程目录 + 视频学习路径

请像设计一门小课程一样,安排一个**从简单到复杂**的学习目录。

先输出:课程名称 / 适合人群 / 课程目标 / 学完后能做什么 / 前置知识 / 建议学习时长

然后按章节输出,每章包含:
- 章节编号、章节主题、本章学习目标、关键问题
- 推荐视频(优先系统教程、公开课、技术分享、案例拆解、项目实战)
- 每个视频为什么适合这一章
- 看完后的练习任务

### 视频筛选标准
1. 优先有完整章节、合集、课件、代码仓库或参考资料的。
2. 优先讲解清楚、信息密度高、发布时间较新的。
3. 避免标题党、营销号和来源不明的搬运视频。
4. 只覆盖部分知识点时,请说明它补的是哪一块。
5. **不要编造视频、UP 主或链接。** 无法确认时,直接给推荐搜索关键词,并说明如何筛选。

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## 三、学习资料之间要形成路径

- 不要只堆链接,要解释每份资料在整个学习路径中的位置。
- 视频负责帮助我快速建立理解、看案例和操作。
- 文本负责精确定义、补充原理、官方说明和深入细节。
- 两类资料尽量互相补充,不要重复堆同一种内容。
- 中文资料解释不充分时,可用英文一手资料补足,并说明原因。

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## 四、最后给我一个 7 天学习计划

按照每天「读什么 → 看什么 → 做什么」安排。每天包含:
- 今天学习什么
- 阅读资料
- 视频
- 一个小练习
- 今天结束后应该掌握什么

整体从简单到复杂,不要一开始就安排太难的内容。

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## 基本要求
- 优先一手资料和真实案例。
- 不要编造不存在的链接、论文、文章或视频。
- 无法确认的信息明确标注「待验证」。
- 资料已过时要主动提醒。
- 不要追求数量,优先保证学习路径合理。
- 最终目标不是"知道很多",而是让我能够**从小白逐渐做到自己理解、判断和实践**。

输出格式使用 Markdown,结构清晰,方便我直接保存成学习文档。

对照这 4 项

  • 概念部分区分了官方定义和二手说法
  • 资料有阶段分级,且说明了为什么值得读
  • 视频和文本互相补充,不是重复堆
  • 拿到了 7 天「读 → 看 → 做」安排
VOL.002 进阶 约 40 分钟

接入 PPT Master,让 Agent 做完还能改

做 PPT 最费时间的从来不是写内容,而是改版式、找配图、拆页面、写演讲稿。 把这件事交给 Agent,前提是产出的东西还能继续编辑。

  • 复制安装提示词,发给你正在用的 Agent
  • 涉及联网、装依赖的操作,让它先说明再执行
  • 装完让它确认主题、受众和现有材料
展开提示词 · PPT MASTER 一键安装
请帮我安装并使用 PPT Master:

https://github.com/hugohe3/ppt-master

请先阅读仓库最新的 README_CN.md、AGENTS.md,以及 skills/ppt-master/SKILL.md,
再根据我当前使用的系统和 Agent 完成接入。

请把 Skill 和运行所需的依赖安装完整,不要只下载 Skill 文件。

如果需要执行会联网、安装依赖或修改文件的命令,
请先用中文告诉我这一步要做什么,等我确认后再执行。

安装完成后,请检查 PPT Master 是否可以正常使用,
然后开始询问我的 PPT 主题、受众和现有材料。

为什么值得装

  • 开始前先和你确认受众、页数、比例和视觉方向
  • 生成后文字、形状、图片、图表、表格都能继续调
  • 不挑 Agent:能读文件、执行命令、持续对话就行
VOL.003 进阶 约 20 分钟

蒸馏一个人:把公开资料变成可运行的人物 Skill

说出一个名字,让它把公开资料变成一套可以运行的人物 Skill。 可以是你的导师、你的 leader,也可以是费曼——用它来理解别人怎么想问题。

  • 把安装指令交给支持 Agent Skills 的工具
  • 说出你想蒸馏谁、主要用来解决什么问题
  • 拿真实问题检验:看它给的是不是只有结论
展开提示词 · 安装与三步用法
帮我安装这个 skill:https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill

── 01 把安装指令交给 Agent ──
复制上面的原句,发给 WorkBuddy、Codex、Claude Code、Cursor
或其他支持 Agent Skills 的工具。

── 02 说出你想蒸馏谁 ──
安装完成后,直接告诉它人物、主题和你想解决的问题。
示例:「蒸馏费曼,主要用来帮助我学习和解释复杂概念。」

── 03 用真实问题检验 ──
生成后不要只问它是谁。拿一个真实问题,看它能否给出
判断框架、依据和边界。
示例:「用费曼的视角,帮我判断这段解释到底有没有讲清楚。」

完成标准

  • 装上了,并且能说出它装在哪
  • 生成了至少一个人物 Skill
  • 用真实问题验证过,而不只是问「你是谁」
VOL.004 入门 一次读完一本书

四步跑一次 AI 伴读

选一本想读的书,先预读,再带着问题读,读不懂就把那一段丢给它, 最后一起完成输出。它不替你读,它替你扫清卡住的地方。

  1. 01 预读看目录、前言和结语,知道这本书在回答什么、哪几章值得先看。
  2. 02 带着问题读写下最想弄明白的 1–2 个问题,让它推荐先读哪一章——但别让它替你回答。
  3. 03 边读边问看不懂就问「这段话是什么意思?能不能用一个例子解释?」,并要求区分作者原意和它的补充。
  4. 04 输出说一句「本次阅读结束」,拿到思维导图大纲、500 字笔记和 3 个能立刻做的行动点。

对照这 4 项

  • 预读结果来自实际打开的目录、前言或结语
  • 它根据你的问题推荐了章节
  • 至少有一处难点得到解释和举例
  • 拿到了思维导图、笔记和 3 个行动点
VOL.005 入门 约 15 分钟

选工具的练习:只留一个主力的

打开上面那张工具表,按你现在最常干的一件事挑一个工具,用它干完一件真事。 别一口气开五个会员——用得顺手比看起来强大更重要。

  • 写下你这周最常做的一件事(写文案?做 PPT?查资料?)
  • 在工具箱里找到对应场景,只挑一个
  • 用它完成一件真实任务,记录用时和结果

完成标准

  • 能说出一个顺手的工具,以及它顺手在哪
  • 至少完成了一件真实任务,不是试用一下就走
  • 知道它什么时候不好用,也就是边界在哪
VOL.006 沉淀 随时

让 Skill 跟着你的反馈,越用越顺手

一次任务里你指出的问题,能不能成为它下次做事时默认遵守的规则? 拿一个你已经用过的 Skill,从一条真实反馈开始:改一次,再验证一次。

  • 挑一个你反复纠正同一个问题的 Skill 或提示词
  • 把那条反馈写成规则,写进去,而不是只在对话里说一次
  • 用同类任务再跑一次,验证旧问题还在不在

完成标准

  • 改过一次,并且知道改在了哪里
  • 用同类任务验证过效果
  • 同一个问题,没有再纠正第三次

04 / 7-DAY PLAN

7 天起步计划

每天只做一件事:读什么 → 看什么 → 做什么。整体从简单到复杂, 第一天不用装任何东西,第七天你要有一套自己的提示词和工具组合。

  1. DAY 1

    建立边界感

    读AI 能做什么、不能做什么(本站 L0 认知层)

    看任意一个通用助手的介绍页,搞清它适合什么场景

    做故意问它一个你知道答案的问题,记下它错在哪

  2. DAY 2

    把需求说清楚

    读提示词四件套:角色、任务、约束、输出格式(L1)

    看找一个你觉得写得好的提示词,拆它为什么好

    做写一段自己的提示词模板,用它完成一件真实小事

  3. DAY 3

    造一张知识地图

    读VOL.001 的提示词,搞清它每一步在要什么

    看用它跑一个你真正想学的主题

    做挑出清单里的第一条资料,今天读完它

  4. DAY 4

    挑工具,只挑一个

    读工具箱表格,找到你最常干那件事对应的场景

    看这个工具的官方示例或上手教程

    做用它完成一件真实任务,记录用时(VOL.005)

  5. DAY 5

    把活交出去

    读L3 Agent 层:Agent 与对话的区别在哪

    看VOL.002 的安装提示词,看懂它在让 Agent 做什么

    做装一个 Skill,让它产出一个能继续编辑的东西

  6. DAY 6

    跑一次 AI 伴读

    读选一本非虚构书,只看目录、前言和结语

    看写下 1–2 个最想弄明白的问题

    做按 VOL.004 四步走完,拿到笔记和 3 个行动点

  7. DAY 7

    把反馈写成规则

    读回看这周记下的卡点,找出重复出现的那一个

    看VOL.006:把反馈写进 Skill 或提示词模板

    做用同类任务验证一次,然后写下周要继续跑什么

05 / ABOUT

关于 AI学长

这个站不是教程站,也不是模型评测站。它是一张给自己用的学习地图: 把「学 AI」这件模糊的事,拆成能动手的几个层级、能选的几个工具、能当天跑完的几期实践。

站里的态度就三条:一手资料优先,拿不准的一律标「待验证」; 能复制就复制,别停留在看懂;跑不通也要记下来, 卡点比成果更值钱。

01先问边界,再问用法
02少而精,不堆链接
03把反馈写回规则
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