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AI时代,为什么很多人学会了工具,却没有真正成长?

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普通人利用AI,公开搭建个人成长系统|07

真正拉开学习差距的,可能不是你学了多少,而是你留下了多少

很多东西我们当时明明已经学会了……

但过一段时间再遇到类似的问题,还是要重新查、重新学。

因为很多时候,我们只是“曾经知道过”,却没有真正把它变成自己的积累。

一个知识,即使用过、懂过,但以后需要的时候找不到、想不起来、没办法拿出来用,那它其实还没有真正成为自己的东西。

所以我现在越来越觉得:

学习,是让我们知道更多。
而沉淀,是让这些东西真正留下来。
因为只有留下来的东西,下一次才能继续帮助我们

搭建AI成长系统之后,我发现了一个问题

我在搭建AI成长系统之后,。

一直做的是:

学习 → 实践 → 输出 → 反馈 → 优化

但我后来发现:

如果这一轮结束以后,什么都没有留下来,下一次遇到类似的问题,还要重新开始

那我每一次努力,其实是相互割裂的。

因为我这次学到的东西,并没有真正帮助下一次的自己。

所以我在设计这个系统的时候,又加入了一个模块:知识库

我的知识库,其实才刚刚开始

当然,现在只是第一版,还非常的简单。

我现在只是把自己的一些:

  • 文章
  • 口播稿
  • 实践过程
  • 一些思考
  • 真正解决过的问题

先记录下来、保存下来。

严格来说,它现在还算不上一个知识库。

反而更像是在:

给未来的自己建立一个成长档案。

那为什么现在还是值得做呢?

因为很多时候:

我们把问题解决之后,事情就结束了,经验也跟着就过去了。

但很少人会多考虑一步:

这次解决问题的过程中,有没有什么东西值得留下来?

比如:

一套可用的方法;

一次踩坑的经验;

一个新的认知。

这些东西留下来以后,如果下一次再遇到类似的问题,

我们至少可以回头看看:

以前是怎么解决的?

哪些方法有效?哪些坑我们已经踩过了?

这样下一次我们就不用完全从零开始。

我觉得这就是沉淀的意义

其实到这一期为止,我的成长系统的基础框架已经基本搭建完成了

也算真正迈出了第一步。

如果你也想搭自己的成长系统,我觉得千万不要一开始就想得很复杂

其实从最简单的开始,就可以了:

有个学习的过程(学到知识)

有个发布的平台(输出并获得反馈)

再有个地方,把有用的东西留下来(沉淀积累)

完全就可以跑起来了。

后面缺什么,再一点点补。

我的系统也不是一开始就设计好的,也是在真正做的过程中,发现需求,再一点一点迭代出来的。

所以,我们不需要一开始就把它想很明白。

先开始做,很多答案会在做的过程中慢慢出现。

接下来,我会把前面这几期的东西重新整理一遍,看看这个系统到底长什么样,再继续一步一步优化。



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