AI 来了,我学习的节奏反而慢下来了

想和大伙聊聊,在 AI 时代我是怎么深入学习一个技术领域的。

没有 AI 之前,更多是看书、翻这个领域国内外有名的人的博客,然后摘抄记录到笔记本,速度挺慢,但很有学习的乐趣。比如当时学 python,学懂一个东西差不多要半年空闲时间,慢但快乐。

就算有了 AI，我还是不喜欢网上那种「10 分钟读懂西方哲学史」，也不爱看短剧或者倍速刷剧。我宁愿挑几本好的慢慢啃，真正搞明白，也不想刷一堆摘要，到头来脑子里啥也没留下。

所以这篇想聊一下,我最近慢慢在学 Claude Code 的方法。毕竟 AI 工具本身更新得比任何技术领域都快,Anthropic 隔三差五就一个新版本 — 既然我想坚持慢学,那到底跟不跟得上?

01 · 其实让你学不下去的,不是更新太快

我后来想明白一件事。

AI 工具更新快,并不是你学不下去的原因。真正卡住你的,是两件更基础的事:

一个是你没搭一张整体的地图。每学一个新功能都是孤立的,学完就忘,因为它和别的功能没有联系。

另一个是你没真正动手做过。所有功能都停在”我看过”的状态 — 看过不等于会用,但你自己分不出来。

两件加起来,工具每出一个新东西,你心里就更虚一分。越学越慌。

02 · 我的办法:两个方向一起走

学一个全新的东西,我慢慢摸出一个办法:两个方向同时走。

• 自上而下 — 先搭一张整体地图,大致看出这个工具有哪些部分、它们怎么连起来
• 自下而上 — 找一件你真的要做的事,动手做,做不动就停下来查

缺一个都不太行。

只看文档不动手,你会有一种”我都懂了”的错觉,真上手就塌。只闷头做不搭地图,你会在同一类坑上反复踩,因为你没有结构性认知,不知道自己踩的是什么类型的坑。

两个方向一起走,节奏大概是这样:地图告诉你该在哪挖,你下场挖,挖到硬石头就停下来把这个点补回地图,下次再挖别处就有经验,地图更清楚,挖得更准。

03 · 搭地图的一个小原则:MECE

搭地图我用《金字塔原理》里的一条原则,叫 MECE — Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive,翻译过来是”相互独立,完全穷尽”。

• 相互独立 — 一个东西分到 A 类就不再放到 B 类
• 完全穷尽 — 所有类加起来要覆盖所有可能,不能漏

一开始我也觉得这俩原则有点形式主义。但自己搭过几次就明白了 — 没有这两个检查项,你以为搭了地图,其实到处都是空洞。大脑天生就会乱放和漏掉东西,必须有人提醒。

04 · 我的 11 个问题

正式拿 Claude Code 干活之前,我花了两天时间,把我自己作为一人公司 PM + 开发 + 内容创作者,可能用它解决的真实问题全列了出来。然后用 MECE 收敛,定下 4 大类 11 个问题:

每个问题我给了一个档位:

• 🟡 读过了 — 看到了答案,但没自己试
• 🟢 读过并核验 — 有文章印证这个方向没跑偏
• 🔥 亲手跑过 — 真项目用过,证明有效

到今天 11 个问题里,7 个 🔥、4 个 🟢。还有 4 个只停在”读过并核验”,没被真项目验证过。

这张表最大的好处,是我很清楚自己下一步要去填哪个格子,不会有那种”好像什么都会,又好像什么都不会”的悬空感。

05 · 一个小意外:别人地图,照出我的盲区

本来我以为自己这张地图够用了。

直到前两天,读到 Tw93 那篇《你不知道的 Claude Code》。

他也在给 Claude Code 搭地图,但视角和我完全不一样:

他那 6 层大概是这样:

我拿他那张对着我这张走了一遍。前五层大致对得上。

但他的第六层 — Verifier(验证闭环),我没有。

他原话说得挺狠:

没有 Verifier 就没有工程上的 Agent。

意思是:如果你判断不了 Claude 交付的东西到底对没对、出错能不能回滚、过程能不能查 — 那你其实没在做工程,你只是在听 Claude 说”我做完了”。

这一下戳到我了。

我之前偶尔有那种”Claude 说做好了,但我心里不太踏实”的感觉,从没当回事,以为是自己心态问题。Tw93 那张图告诉我:这不是心态问题,是我的地图上少了一层。

再往前想一步,我意识到一件更大的事:

你自己画的地图,一定会有洞。那种你自己看不见的洞,只能靠别人的地图对照着,才能被照出来。

06 · 如果你也在学一个新 AI 工具

我自己就两步,没有第三步。

第一步 · 花一天搭你自己的地图

列 10 个你真的想用它解决的问题,具体到场景 — 别写”提高效率”这种空话。

然后用 MECE 归成 4-5 类。

有些问题怎么都归不进去,那就问自己一句:这事真的该用这个工具做吗?

我跑一圈下来的体感是 Claude Code 不是万能的。能识别出”它不适合什么”,和能识别出”它适合什么”,一样重要。

第二步 · 每周挑一个,用真项目验证

别指望一周学完所有功能。

挑地图上最卡你的那一类,找一件你当下真的在做的事,用这个工具做到能跑通为止。

踩坑的时候,先别急着换工具,回头把这个坑补到地图里。

一周做成一件,就很够了。

07 · 最后

学一个陌生东西,最难的不是”不会”,是不知道自己哪里不会。

这篇其实就讲了三件事:

• 地图,让你看得见自己哪里不会
• 动手,让你真的学会
• 看别人的地图,让你发现你以为已经会了、其实还差一块的地方

下次 Anthropic 再发什么新模型、OpenAI 再推什么新 agent,我大概都不会太慌。因为地图在那儿,新东西无非是往某个格子里,填一个更准的答案。

有时候还会挺惊喜 — 新版本让某个原本留白的格子突然能填上。那种感觉特别好。

参考

• 巴巴拉·明托《金字塔原理》
• Tw93《你不知道的 Claude Code:架构、治理与工程实践》
• 上一篇:《我刚学会 Claude Code,就撞上了模型升级》