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⭕ 笨办法用 AI
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▪笨办法用 AI 十条
面对新事物，我时常觉得自己是个笨蛋，学得慢。
笨蛋就用笨办法。笨办法就是 10 条：
01. 聚焦手头在做和想做的事情问。
02. 记录想到的与看到的好问题。
03. 不懂就问。
04. 忘掉技巧，就像和好朋友聊天一样。
05. AI 没有说清楚的，打破砂锅问到底。
06. 提取有用的回答到项目文件里。
07. 向 AI 的深度思考学习深度思考。
08. 问完的问题，每周用多维表记录。
09. 一天至少问 10 个问题。
10. 日日不断。
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▪5W2H：如何对 AI 提问
对 AI 提问，其实就是 5W2H 的排列组合。
- Who：你是谁？我是谁？给谁看？
- What：解决什么问题？生成什么类型内容？不能出现什么？
- Why：目的是什么？问题出在哪？为什么要你改？
- Where：在哪个场景用？数据来自哪？和哪个上下文关联？
- When：时间范围是多少？优先顺序怎么排？时间多精确？
- How：分几步做？用什么方式与语气表达？格式怎么规范？
- How Much：多少字？多详细？要几个结果（解释/方案/例子）？
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▪关键概念：善用 AI 提问的四步走
1. 明确你正在从事或想要从事的某个领域。
2. 列出这个领域的关键概念，先穷举，然后从中筛选出最重要的一批，比如 20 个。
3. 用概念 × 5W2H，生成一系列问题。
4. 拿这些问题挨个问 AI。其中同一个概念的问题，可以放在一组对话中，便于深入这个概念。
举个例子：
1. 定一个领域：个人 IP
2. 《纳瓦尔宝典》中提到了“杠杆”这个概念，对个人 IP 来说，属于关键概念之一。
3. 5W2H 中的 how much × 杠杆，可以得出一个问题“现代社会中，个体发展要学会借助杠杆，比如媒体是杠杆，代码是杠杆，还有哪些杠杆，列 30 个杠杆给我，每个简述理由”。
4. 拿这个问题去问 AI，开启深度思考。
如果你不知道某个领域的关键概念有哪些，可以把领域告诉 AI，让它列一批概念，你根据自己的了解来选。
如果你不知道自己要从事什么领域，可以把你的经历、能力、资源、梦想、目标、限制条件说给 AI 听，让它来帮你选定领域。
这样做的好处是：领域是你在做的，概念是关键的，问题是与你息息相关的，处理问题的 AI 是强大的，所以，据此得到的答案，是强大的 AI 为你手头在做的领域生成的关键的、与你息息相关的内容。你会直接感受到 AI 对你的帮助。
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▪一种问法：出处×概念×领域×用途×5W2H
出处：《入关》后记
概念：边缘人
领域：写作
用途：选题
5W2H：Who
问题：《入关》一书作者在后记中自述：大概是 2021 年的某一天，我在重读《冬泳》。“东北文学”几乎是我这两年唯一会心无旁骛看的小说。我在东北文学中结识了一大群“边缘人”，他们风尘仆仆，目标渺茫，被时代抛弃。于是，我也想着给同一地域却不同时代的“边缘人”写一部书。他们生存于明亡清兴时代的辽东，自况“我东人”，在历史上被称作“辽人”。在写作时，如何以“边缘人”为选题写作，有哪些“边缘人”？列出中国历史中 40 种边缘人，再列出当代中国社会的 40 种边缘人。
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▪IPO：如何用 AI 做方案
利用 IPO，我负责 input（输入问题）和 output（输入模板），processing（处理问题）则交给 AI。两点连一线，我抓住开头的 input 和 结尾的 output，AI 负责 processing 这条线。
在 input 时，先定我想解决什么事，然后围绕这件事有哪些问题，一一列下来。这时候先不急着问，先把脑子里就这件事的问题都倒出来，直到没有问题为止。然后把列出的问题排序，我觉得 AI 要先回答什么问题，后回答什么问题。
为什么先不急着问？因为做一件事涉及到多个问题，多个问题串起来，才能搞定一件事。如果急着问，可能会陷入某个问题中，反而影响真正搞定这件事。
比如“如何做小红书”是一件事，关于这件事可以拆为许多问题。如果陷入“如何做某种样式的图”这个问题，最后还是做不好小红书，就没有搞定事情。排在这个问题之前，还有“我做小红书是为了干什么？如果是获客，客群是谁？”、“如果涨粉了，如何引导到私域？”、“如果有人想付钱给我，我卖什么产品或服务给他？”，诸如此类都是更优先的问题。
关于 output，就是为 AI 的回答设定一个容器，这个容器可能是一页纸清单，可能是一张商业模式画布，也可能是一份多维表格，或者是一个知识库，再或者是一门课程。总之，要给 AI 生成的内容一个去处，或者说一个容器。
如果不设定一个去处，AI 回答了再多，也派不上用场。比如关于做小红书，你问了 30 个问题，AI 对每个问题回答了 2000 字，加起来就有 6 万字。如果把这 6 万字做成一份文档，或许可以用来引流，但是对于你做好一个小红书账号而言，是没有帮助的，因为没有形成一个适合你的可操作方案。这样的话，和买了几本教你做小红书的书放在那儿，又有什么区别？用 AI 的意义又在哪里呢？
要指导行动，6 万字不如从 6 万字里面提取的一页纸清单有用。要想行动，得“定下来”。我有一份《1000 个项目宝典》不如一份《某个项目的行动方案》有用。为什么？因为我没有资源和时间去开干 1000 个项目，最终还是要“定下来”一个项目，并且“定下来”这个项目的操作细节。
那么这一页纸清单是什么样的，里面应该包括什么，我得清楚。这就是事先想好容器，才能以终为始。比如说，如何做小红书的行动方案，这一页纸清单里面要包括账号名、身份标签、目标客群、内容主题、内容结构、做图风格、选题来源、热点来源、相关的小红书话题标签、引流方法、防封注意点、承接产品，等等。这些用一页或两页 A4 纸就能放得下。这一页纸清单，是给内行看的门道，而那 6 万字文档，是给外行看的热闹。
当然，容器也不一定只有一个，至少可以有两个容器。一个容器是一份多维表格，用于记录向 AI 问过的问题与每个问题的回答，用于日后查考，一个容器是一页纸清单，用于指导行动。
抓住这一头一尾的 input 与 output，剩下的就交给 AI 发挥了。如果不知道 input 和 output 怎么办，或者说不知道问哪些问题，也不知道最终用什么容器来装这些回答，那么可以先就这两个问题问一下 AI，让 AI 帮助你澄清全部问题，帮助你设定合适的容器。
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▪一张多维表+一本书+一页纸
一种大力出奇迹的做法：围绕自己手头做的领域，每天问 AI 10 个问题，100 天就有 1000 个问题。
这些问题，差不多能这个领域相关的问题都问了个遍。
而每天问 10 个问题，不用一小时，这一小时，你不花在这件事上，也会花在刷微信群、发呆、看抖音等事情上，不知不觉也就过去了。
100 天，也不过就三个多月，这 100 天，不抽点时间做这件事，也就过去了。
一边问，一边做三份东西：一张多维表+一本书+一页纸。
一张多维表，用字段把问题分类，便于梳理问题之间的层级与联系。
一本书，相当于《千问千答》，回答关于这个领域的一切。因为足够全面，所以有不懂的就去查。
一页纸，基于自身条件，提取有用的信息，形成供自己落地执行的方案。因为足够简单，所以可以张贴在视线可及之处，时时提醒。
实际上，很多项目，不用问 1000 个问题，有 300 个问题就足以涵盖各方面了。一天问 30 个问题，花 10 天时间足矣。
这一番大力操作之后，对这个领域的理解，完全不一样，对手头事情的信心，完全不一样。
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我很喜欢 AI 的一点：它总能用一个精准概念，描述一件充满细节的事情，令人恍然大悟。比如它说“雍正用密折突破了信息茧房”。可不是嘛，人人都有信息茧房，皇帝也不例外。这一点，值得人类向 AI 学习，遇到一个问题、一件事情、一段文本，先试图用一个概念来描述，当越描述越精准的时候，思考力就提高了。
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就一个话题，和 AI 聊，在追问了 100 个问题后，看到它在深度思考中写道：“这个人堪称首席抬杠官”。
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另外可以参考以下几篇：
最近我与 AI 深度聊过的 200 个话题
→ m.okjike.com
文件驱动 AI
→ m.okjike.com
向 AI 的深度思考学习深度思考
→ m.okjike.com
为什么你要写一本人生之书？
→ m.okjike.com
关于学习的五点心得
→ m.okjike.com
如何梳理脑子里的一团乱麻？
→ m.okjike.com
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👉 更多精华帖：m.okjike.com
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▪笨办法用 AI 十条
面对新事物，我时常觉得自己是个笨蛋，学得慢。
笨蛋就用笨办法。笨办法就是 10 条：
01. 聚焦手头在做和想做的事情问。
02. 记录想到的与看到的好问题。
03. 不懂就问。
04. 忘掉技巧，就像和好朋友聊天一样。
05. AI 没有说清楚的，打破砂锅问到底。
06. 提取有用的回答到项目文件里。
07. 向 AI 的深度思考学习深度思考。
08. 问完的问题，每周用多维表记录。
09. 一天至少问 10 个问题。
10. 日日不断。
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▪5W2H：如何对 AI 提问
对 AI 提问，其实就是 5W2H 的排列组合。
- Who：你是谁？我是谁？给谁看？
- What：解决什么问题？生成什么类型内容？不能出现什么？
- Why：目的是什么？问题出在哪？为什么要你改？
- Where：在哪个场景用？数据来自哪？和哪个上下文关联？
- When：时间范围是多少？优先顺序怎么排？时间多精确？
- How：分几步做？用什么方式与语气表达？格式怎么规范？
- How Much：多少字？多详细？要几个结果（解释/方案/例子）？
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▪关键概念：善用 AI 提问的四步走
1. 明确你正在从事或想要从事的某个领域。
2. 列出这个领域的关键概念，先穷举，然后从中筛选出最重要的一批，比如 20 个。
3. 用概念 × 5W2H，生成一系列问题。
4. 拿这些问题挨个问 AI。其中同一个概念的问题，可以放在一组对话中，便于深入这个概念。
举个例子：
1. 定一个领域：个人 IP
2. 《纳瓦尔宝典》中提到了“杠杆”这个概念，对个人 IP 来说，属于关键概念之一。
3. 5W2H 中的 how much × 杠杆，可以得出一个问题“现代社会中，个体发展要学会借助杠杆，比如媒体是杠杆，代码是杠杆，还有哪些杠杆，列 30 个杠杆给我，每个简述理由”。
4. 拿这个问题去问 AI，开启深度思考。
如果你不知道某个领域的关键概念有哪些，可以把领域告诉 AI，让它列一批概念，你根据自己的了解来选。
如果你不知道自己要从事什么领域，可以把你的经历、能力、资源、梦想、目标、限制条件说给 AI 听，让它来帮你选定领域。
这样做的好处是：领域是你在做的，概念是关键的，问题是与你息息相关的，处理问题的 AI 是强大的，所以，据此得到的答案，是强大的 AI 为你手头在做的领域生成的关键的、与你息息相关的内容。你会直接感受到 AI 对你的帮助。
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▪一种问法：出处×概念×领域×用途×5W2H
出处：《入关》后记
概念：边缘人
领域：写作
用途：选题
5W2H：Who
问题：《入关》一书作者在后记中自述：大概是 2021 年的某一天，我在重读《冬泳》。“东北文学”几乎是我这两年唯一会心无旁骛看的小说。我在东北文学中结识了一大群“边缘人”，他们风尘仆仆，目标渺茫，被时代抛弃。于是，我也想着给同一地域却不同时代的“边缘人”写一部书。他们生存于明亡清兴时代的辽东，自况“我东人”，在历史上被称作“辽人”。在写作时，如何以“边缘人”为选题写作，有哪些“边缘人”？列出中国历史中 40 种边缘人，再列出当代中国社会的 40 种边缘人。
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▪IPO：如何用 AI 做方案
利用 IPO，我负责 input（输入问题）和 output（输入模板），processing（处理问题）则交给 AI。两点连一线，我抓住开头的 input 和 结尾的 output，AI 负责 processing 这条线。
在 input 时，先定我想解决什么事，然后围绕这件事有哪些问题，一一列下来。这时候先不急着问，先把脑子里就这件事的问题都倒出来，直到没有问题为止。然后把列出的问题排序，我觉得 AI 要先回答什么问题，后回答什么问题。
为什么先不急着问？因为做一件事涉及到多个问题，多个问题串起来，才能搞定一件事。如果急着问，可能会陷入某个问题中，反而影响真正搞定这件事。
比如“如何做小红书”是一件事，关于这件事可以拆为许多问题。如果陷入“如何做某种样式的图”这个问题，最后还是做不好小红书，就没有搞定事情。排在这个问题之前，还有“我做小红书是为了干什么？如果是获客，客群是谁？”、“如果涨粉了，如何引导到私域？”、“如果有人想付钱给我，我卖什么产品或服务给他？”，诸如此类都是更优先的问题。
关于 output，就是为 AI 的回答设定一个容器，这个容器可能是一页纸清单，可能是一张商业模式画布，也可能是一份多维表格，或者是一个知识库，再或者是一门课程。总之，要给 AI 生成的内容一个去处，或者说一个容器。
如果不设定一个去处，AI 回答了再多，也派不上用场。比如关于做小红书，你问了 30 个问题，AI 对每个问题回答了 2000 字，加起来就有 6 万字。如果把这 6 万字做成一份文档，或许可以用来引流，但是对于你做好一个小红书账号而言，是没有帮助的，因为没有形成一个适合你的可操作方案。这样的话，和买了几本教你做小红书的书放在那儿，又有什么区别？用 AI 的意义又在哪里呢？
要指导行动，6 万字不如从 6 万字里面提取的一页纸清单有用。要想行动，得“定下来”。我有一份《1000 个项目宝典》不如一份《某个项目的行动方案》有用。为什么？因为我没有资源和时间去开干 1000 个项目，最终还是要“定下来”一个项目，并且“定下来”这个项目的操作细节。
那么这一页纸清单是什么样的，里面应该包括什么，我得清楚。这就是事先想好容器，才能以终为始。比如说，如何做小红书的行动方案，这一页纸清单里面要包括账号名、身份标签、目标客群、内容主题、内容结构、做图风格、选题来源、热点来源、相关的小红书话题标签、引流方法、防封注意点、承接产品，等等。这些用一页或两页 A4 纸就能放得下。这一页纸清单，是给内行看的门道，而那 6 万字文档，是给外行看的热闹。
当然，容器也不一定只有一个，至少可以有两个容器。一个容器是一份多维表格，用于记录向 AI 问过的问题与每个问题的回答，用于日后查考，一个容器是一页纸清单，用于指导行动。
抓住这一头一尾的 input 与 output，剩下的就交给 AI 发挥了。如果不知道 input 和 output 怎么办，或者说不知道问哪些问题，也不知道最终用什么容器来装这些回答，那么可以先就这两个问题问一下 AI，让 AI 帮助你澄清全部问题，帮助你设定合适的容器。
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▪一张多维表+一本书+一页纸
一种大力出奇迹的做法：围绕自己手头做的领域，每天问 AI 10 个问题，100 天就有 1000 个问题。
这些问题，差不多能这个领域相关的问题都问了个遍。
而每天问 10 个问题，不用一小时，这一小时，你不花在这件事上，也会花在刷微信群、发呆、看抖音等事情上，不知不觉也就过去了。
100 天，也不过就三个多月，这 100 天，不抽点时间做这件事，也就过去了。
一边问，一边做三份东西：一张多维表+一本书+一页纸。
一张多维表，用字段把问题分类，便于梳理问题之间的层级与联系。
一本书，相当于《千问千答》，回答关于这个领域的一切。因为足够全面，所以有不懂的就去查。
一页纸，基于自身条件，提取有用的信息，形成供自己落地执行的方案。因为足够简单，所以可以张贴在视线可及之处，时时提醒。
实际上，很多项目，不用问 1000 个问题，有 300 个问题就足以涵盖各方面了。一天问 30 个问题，花 10 天时间足矣。
这一番大力操作之后，对这个领域的理解，完全不一样，对手头事情的信心，完全不一样。
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我很喜欢 AI 的一点：它总能用一个精准概念，描述一件充满细节的事情，令人恍然大悟。比如它说“雍正用密折突破了信息茧房”。可不是嘛，人人都有信息茧房，皇帝也不例外。这一点，值得人类向 AI 学习，遇到一个问题、一件事情、一段文本，先试图用一个概念来描述，当越描述越精准的时候，思考力就提高了。
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就一个话题，和 AI 聊，在追问了 100 个问题后，看到它在深度思考中写道：“这个人堪称首席抬杠官”。
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文件驱动 AI
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