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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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