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打开 AI，输入那个困扰了一下午的问题。
十秒钟，一段结构完整、条理清晰的回答出现在屏幕上。你点头，复制，存进笔记，关掉窗口。
一周后，同样的问题又出现了。你的第一反应是：再问一次 AI。
这个循环，很多人每天都在重复。得到答案的成本已经趋近于零，但”学会”这件事，始终没有发生。
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瓶颈换了位置
我们以前说学习难，难在两件事：找不到好资料，找不到人问。
这两件事，AI 都解决得很好。它一分钟读完的材料比你一个月读得多，它有无限的耐心，随叫随到。
于是瓶颈换了位置，真正拉开差距的，是几件需要人参与的事：
提问。 问题问得模糊，回答就注定泛泛。会提问的人能把 AI 用成导师，不会提问的人只能拿到一堆正确的废话。
判断。 AI 的回答很流畅，但它会一本正经地犯错：编造不存在的文献、给出过时的结论。它错了，你看得出来吗？
消化。 读懂一段回答，和把它变成自己的能力，中间隔着练习、纠错和反复提取。跳过这段路，收藏夹就是学习的终点站。
输出。 学到的东西能不能变成一篇文章、一个靠得住的判断，甚至一个产品？输出会把所有理解上的漏洞暴露出来，这是检验学习的硬标准。
答案便宜了，更凸显出上面这四件事的价值。
01
学 AI，和通过 AI 学习，是两件事
过去一年，很多人补上了会用 AI 这一课：会写提示词，会比较模型，会装各种插件。
但工具操作和学习能力是两回事。提示词模板背不完；工具今天冒出来 10 个，明天死掉一大半，你学会的具体操作，保质期越来越短。
能反复使用的是另一层东西：一套学习方法。怎么把一次普通提问变成一次学习对话，怎么让 AI 考你而不是替你答题，怎么从二手观点追到一手资料，怎么把读过的东西变成能调用的知识。工具换了，这套方法照样能用。
最近几年，我除了用 AI 开发产品外，也一直在探索 AI 时代如何更好地学习和创造，自己学习，也在带着自己的孩子和学生学习，积累了一些经验。
现在，我把这些实践经验打磨成一门课程。希望在带着大家在学 AI 的同时，也学会通过 AI 去学习。
03
五次直播，一个完整的学习闭环
课程共 5 次直播，每次 2 小时。每次课都有真实的学习任务和课后练习，希望你在学的过程中就能真正用起来。
第 1 课：AI 时代，学习变了什么
前半节是 AI 通识，希望你我达成共识。AI 改变了学习的哪些环节，哪些可以放心交给它，哪些必须自己完成，大模型为什么犯错。
后半节是整门课的方法核心，把一次普通提问改造成有目标、有追问、有反馈的学习对话，不用记提示词，也不用背模板，从元问题到经验模型提取，掌握与 AI 沟通的底层逻辑。
第 2 课：搜得准，辨得清
垃圾进，垃圾出（Garbage in, garbage out）。如何判断信息源的质量，分清普通搜索、AI 搜索和深度研究各自适合什么；如何做好交叉验证，如何在 AI 的帮助下追溯到一手信息源。
第 3 课：从以为懂了到真正学会
这一课只回答一个问题：怎么确定自己真的学会了？
很多学习带来的熟悉感只是错觉，真正的标准是能提取、能应用。检索练习、费曼学习法、间隔重复、刻意练习，这四种方法都经过学习科学验证。课上会把每一种理论方法落地到具体的 AI 应用上，让学会不再是错觉。
第 4 课：边学习，边创造
难懂的概念，让 AI 换着讲法讲给你听：生成交互式教学资料，把抽象概念画成能看见的图。学到的东西，也让 AI 帮你做出来。或者用一套经过真实产品验证的 AI coding 工作流，把想法变成可用的工具和产品。
第 5 课：构建你的第二大脑
元问题方法、信息源清单、知识卡片，学习过程中的产出，需要一个地方存放、连接、复用。最后一课，我会带着你把它们装进一套属于自己的知识库。它是整个学习和创造的驱动系统。学过的不再流失，下次学新东西，从它开始。
课程结束后，以后工具会换，但这套方法不变。
04
适合谁，不适合谁
适合你，如果：
- 你已经在用 AI，但用得零散，想建立一套稳定的方法
- 你是知识工作者、学生、研究者或教育者，学习是你的核心竞争力
- 你相信学习要靠自己发生，想用 AI 加速它，而不是替代它
不适合你，如果：
- 你想要 AI 一句话就搞定一切，不愿意动手练习
- 你只想收集技巧和模板，不打算在自己的任务上实际操作
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课程信息
- 形式：直播，共 5 次，每次 2 小时（提供回放）
- 时间：2026.10.19 ~ 10.28，隔天一次（周末自主学习）
- 价格：1980 元（含全部课程、练习指导、课程群、资料包）
- 报名：下方海报加我微信
与其再收藏一份 AI 工具清单，不如花 10 个小时，给自己搭一套能用很多年的学习方法。
我们课上见。
（全文完）
