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学习 AI 规划表（自用分享）
1. 学提示工程：
学习基础框架：CRISPE（Capacity, Role, Insight, Statement, Personality, Experiment）或 RTF（Role, Task, Format）。
技巧：
▪ 思维链：让AI“一步一步思考”。
▪ 少样本提示：给AI几个例子，让它模仿。
▪ 分步骤处理：复杂任务拆解成多个步骤与AI交互。
2. 学技术原理
理解神经网络的思想。
理解“训练”和“推理”。
知道“Token”、“上下文长度”等常见术语的含义。
相关课程：吴恩达的《机器学习》公开课（前几节即可），或看一些技术播客/专栏的通俗解读。
3. 关注行业动态
新闻：关注OpenAI、Google（Gemini）、Anthropic（Claude）、微软、百度（文心一言）等巨头的动态。
新工具：定期浏览Product Hunt、Future Tools等网站，保持对新兴工具的敏感度。
社区：加入相关的Discord群组、Reddit版块、微信/知识星球社群，看看高手们在玩什么。
4. 专注打造工作流
1/ 拆解爆款：将爆款内容丢给 AI，根据 AI的分析结果，总结成可复用的“爆款公式”或“内容模板”。
2/ 批量初稿：针对选定选题，用模板让AI生成3-5个不同方向的初稿。让AI为同一个内容生成10个不同角度、不同风格的标题/开头，你来选择最满意的那个。
3/AI内测：将初稿丢给AI，让它模拟用户视角进行“内测”评审，分析哪里最吸引人哪里最无聊。
4/ 复盘优化：发布后，将真实的用户评论反馈给AI，让它分析情绪，为下一次创作提供优化建议。
5. 分析提示词
“假设你是一位拥有10年经验的[平台/领域]顶级运营专家，请从以下维度，深度拆解这段内容为何能成为爆款：
1./标题策略：分析标题使用了哪些技巧？（如：数字、悬念、冲突、利益点、情绪词等）
2. /结构框架：文章/视频的结构是怎样的？（如：总分总、提出问题-分析问题-解决方案、金字塔原理）
3. /内容钩子：开篇前3句是如何抓住读者注意力的？
4. /情绪价值：内容引发了用户的哪种情绪？（好奇、共鸣、焦虑、愉悦、利他？）
5. /文案技巧：使用了哪些修辞手法和句式？（金句、排比、反问、故事化等）
6. /互动设计：在哪些地方刻意引导了用户评论、点赞或转发？
7. /关键词与标签：分析了其中隐藏了哪些高频词汇和热门标签？”
6. 其他分析方式：
比较分析：将3个爆款和3个普通内容一起扔给AI，让它对比差异。Prompt示例：“以下是3篇爆款和3篇普通内容的标题，请对比分析它们在情绪、关键词、结构上的核心差异。”
跨平台分析：将同一个主题在B站（长视频）和抖音（短视频）的爆款文案给AI，让它分析不同平台的内容偏好和结构差异。
7.油管频道
吴恩达，帮你建立AI系统性思维；
Andrej Karpathy（李飞飞学生），用通俗语言解释复杂AI原理；
Greg Isenberg，分享AI创业实战思路；
Matt Wolfe，每周盘点最新AI热点和工具；
AI Explained，深度解读AI论文与技术报告。这些博主覆盖从入门到前沿的不同学习阶段，值得AI爱好者关注。
官方或顶级机构频道，如 YC、Google DeepMind、OpenAI 和 Anthropic，这些频道提供行业大佬的深度访谈、技术发布和硬核演讲。
个人创作者频道Karpathy（深入浅出讲解AI原理）和 Tina Huang（分享AI工具使用与编程技巧），将AI知识付诸实践。
1. 学提示工程：
学习基础框架：CRISPE（Capacity, Role, Insight, Statement, Personality, Experiment）或 RTF（Role, Task, Format）。
技巧：
▪ 思维链：让AI“一步一步思考”。
▪ 少样本提示：给AI几个例子，让它模仿。
▪ 分步骤处理：复杂任务拆解成多个步骤与AI交互。
2. 学技术原理
理解神经网络的思想。
理解“训练”和“推理”。
知道“Token”、“上下文长度”等常见术语的含义。
相关课程：吴恩达的《机器学习》公开课（前几节即可），或看一些技术播客/专栏的通俗解读。
3. 关注行业动态
新闻：关注OpenAI、Google（Gemini）、Anthropic（Claude）、微软、百度（文心一言）等巨头的动态。
新工具：定期浏览Product Hunt、Future Tools等网站，保持对新兴工具的敏感度。
社区：加入相关的Discord群组、Reddit版块、微信/知识星球社群，看看高手们在玩什么。
4. 专注打造工作流
1/ 拆解爆款：将爆款内容丢给 AI，根据 AI的分析结果，总结成可复用的“爆款公式”或“内容模板”。
2/ 批量初稿：针对选定选题，用模板让AI生成3-5个不同方向的初稿。让AI为同一个内容生成10个不同角度、不同风格的标题/开头，你来选择最满意的那个。
3/AI内测：将初稿丢给AI，让它模拟用户视角进行“内测”评审，分析哪里最吸引人哪里最无聊。
4/ 复盘优化：发布后，将真实的用户评论反馈给AI，让它分析情绪，为下一次创作提供优化建议。
5. 分析提示词
“假设你是一位拥有10年经验的[平台/领域]顶级运营专家，请从以下维度，深度拆解这段内容为何能成为爆款：
1./标题策略：分析标题使用了哪些技巧？（如：数字、悬念、冲突、利益点、情绪词等）
2. /结构框架：文章/视频的结构是怎样的？（如：总分总、提出问题-分析问题-解决方案、金字塔原理）
3. /内容钩子：开篇前3句是如何抓住读者注意力的？
4. /情绪价值：内容引发了用户的哪种情绪？（好奇、共鸣、焦虑、愉悦、利他？）
5. /文案技巧：使用了哪些修辞手法和句式？（金句、排比、反问、故事化等）
6. /互动设计：在哪些地方刻意引导了用户评论、点赞或转发？
7. /关键词与标签：分析了其中隐藏了哪些高频词汇和热门标签？”
6. 其他分析方式：
比较分析：将3个爆款和3个普通内容一起扔给AI，让它对比差异。Prompt示例：“以下是3篇爆款和3篇普通内容的标题，请对比分析它们在情绪、关键词、结构上的核心差异。”
跨平台分析：将同一个主题在B站（长视频）和抖音（短视频）的爆款文案给AI，让它分析不同平台的内容偏好和结构差异。
7.油管频道
吴恩达，帮你建立AI系统性思维；
Andrej Karpathy（李飞飞学生），用通俗语言解释复杂AI原理；
Greg Isenberg，分享AI创业实战思路；
Matt Wolfe，每周盘点最新AI热点和工具；
AI Explained，深度解读AI论文与技术报告。这些博主覆盖从入门到前沿的不同学习阶段，值得AI爱好者关注。
官方或顶级机构频道，如 YC、Google DeepMind、OpenAI 和 Anthropic，这些频道提供行业大佬的深度访谈、技术发布和硬核演讲。
个人创作者频道Karpathy（深入浅出讲解AI原理）和 Tina Huang（分享AI工具使用与编程技巧），将AI知识付诸实践。
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