虑得先生的读书笔记

作者：虑得先生

读过的书，好像没啥用。学过的技能，过段时间就忘了。

每天的内卷已经精疲力尽，好不容易抽得出时间用于学习，却很难走出0-1，不断在开头部分转圈圈。

我想，这都是大部分有上进心、愿意提升自己的同学，遇到的共性问题。

我们学习了很多学习方法：费曼学习法、西蒙分解法、SQ3R阅读法等等，我们又学习了很多记录笔记的方法：卢曼的卡片盒式笔记法、康奈尔笔记法、防弹笔记法、思维导图、PARA法、双链笔记、块引用……

光倒腾这些额外的知识，就花费了很多时间，还倒腾得半知半解，然后对学习，并没有什么用。

我们得感谢这个时代，让我们拥有了更好的学习方法。

以 DeepSeek 为代表的这种大语言模型生成式 AI 的诞生及普惠式的在国民中的普及应用， 给我们的学习找到了一个更好的学习方法—— AI 式学习法。

我反对 AI 代替人类一说，但人类学会和 AI 共处并领导 AI，是一个确定的路径和趋势。

赶快收藏起来，我们再不拥抱 AI，别说领导它，被时代抛弃却是招呼都不会打一声。

我以会计人学习 Python 用于数据分析为例。为什么举这个例子？不为什么，因为这是一个确定的路径和趋势！

好了，聪明的你，会去网上查找资料，要买什么书、找什么好的视频课程，全部安排，开始！

嗯，输出“Hello,World!”很简单，输入语句INPUT也还行，哇塞，加减乘除和 EXCEL 没什么区别嘛！我一定能行！

OMG，if 条件判断、for循环、while循环、索引、数据类型、切片、正则表达式、匿名函数，f 格式化、r 转义字符、自定义函数……

这些内容让你宕机了，学了也没有成就感，算了，放弃吧！

回头一看，前后不超过两个星期，成为数据分析师的梦想破裂了。

你的方法错了！这种线性的、瀑布式的学习方法，适合在学校，在老师的带领下，慢慢浸润。而自学的你，缺少老师、缺少时间、缺少成就感的正向反馈，导致你学什么，都是半途而废。

这真不是你的原因，这是普遍现象，这是我们为什么待在那80%人群里的根本原因。

我们在呐喊！我们在愤怒！为什么我们学什么都学不会？！

开始吧！换一种学习方法。

其实，这篇文章，我估计100字就能把 AI 式学习方法写明白，但到这里才开始，就是因为它太简单了，我怕只写100字，大家不够重视，认为它是假把式 :-)

学习任何一项新技术，别拿着书、看着视频教程从头开始。

拿学习 Python 数据分析来说，找一张你最常用的 EXCEL 表，把工作中最常用的一个内容，打开电脑、打开 Python 编辑器，开始！

怎么把 EXCEL 里的数据导入到 Python？很好，这就是你遇到的第一个问题，别光自己想、自己去查书。就把第一句话，敲给 AI ，它会给出答案。

哦，原来，Python 用于数据分析的是一个叫 Pandas 的库，怎么安装它，怎么引用它，AI 都有执行步骤给出，你就照着做。

第二个问题来了，要在数据表中增加一列，用于计算。这个问题，抛给 AI 的时候，要讲详细一些：我有一张 EXCEL 表，其中有哪些列用于进行什么样的计算，计算结果要放在一个新列中，新列的名称叫什么。

第三个问题来了，我要筛选什么数据、进行什么操作，像上面一样讲细一些，抛给 AI 。

……

把你的工作内容，分解成一个一个步骤，用最详细的话语，讲给 AI，然后，相信它，执行它给出的答案。这就是 AI 式学习法。

太简单了，浪费我这么多时间来看你的内容。

别急，最最重要的一点来了！不会浪费。

当你把整个工作内容在 Python 上实现了，关掉 AI ，保存并关掉之前的代码，把它们重敲一次，你会发现，你原来认为懂的，现在却写不出来了。没关系，打开之前的代码，再理解一遍，再敲一遍，如此这般重复，直到你烂熟于心。再按这方法去弄下一个工作内容。

重复10多次，这段代码所涉及的知识点，肯定形成肌肉记忆了。

这种方法，能立马解决工作上的难题，能有成就感，能有正向反馈，能保持兴趣，能容易坚持。

那，还有什么学不会的？

顺祝，一切顺利！