🤖 AI 与未来

学会 AI,让任何技能提升 10 倍(完整入门指南)

Learn AI To 10x Any Other Skill (Full Beginner Guide)

中文导读

AI 是当下最值得掌握的元技能,但 95% 的人根本不知道如何正确使用它。Dan Koe 在这篇完整的初学者指南中,从 AI 的基础原理讲起,拆解了 LLM 的工作方式、主流模型的差异,以及最关键的——如何写出真正有效的提示词。他提出了一个核心转变:从"任务思维"升级为"系统思维"。通过五部分提示词框架(系统、背景、指令、示例、约束),你可以构建可复用的 AI 工作流,将写作、学习、创意生成、客户分析等工作效率提升 10 倍。AI 不会让你变懒,但会让那些懂得驾驭它的人,把时间全部投入到真正热爱的事情上。

AI 是你现在能获取的最新、最有价值的高价值技能。

但它与其他技能不同。

你被告知现在要学习的大多数"高收入"技能——比如电子邮件营销、社交媒体、网页设计、编程等——都会随着技术的发展而改变,而这正在发生。

AI 是新的元技能之一,与你拥有的任何数字技能配对时,价值会提升 10 倍。

现在,你们中的一些人持怀疑态度。

"Dan,你不是写了大约 5 篇关于 AI 不会取代创意工作的通讯吗?"

正确,很多人误解了这一点,认为我反对 AI,因为他们用非黑即白的方式思考。

"AI 将摧毁世界,毁掉所有创造力,夺走我们的目的来源。"

不,它只会毁掉那些已经是被系统培育的有用工人的机器的人的生活。那些不追求自己道路、不创造自己工作、不找到自己目的的人。

"越多人使用 AI,他们就会变得越愚蠢。"

是的,对于一些人,如果他们将思考外包给 AI 的话。现实是 AI 可以极大地锐化你的思维,帮助你更快地学习,并从你的生活中去除很多繁琐的工作——让你专注于你喜欢的事情。你的手艺。

问题是,95% 的人不理解 AI 的纯粹基础知识。

他们向它输入一句话,期望它改变他们的生活。

AI 是一种技能。

关于技能的事情是你需要学习它们、练习它们,并在你的生活中实施它们。

所以,我想给你一个关于 AI 现状的迷你大师课。

这样,你就可以比大多数将会迟到的人更快地改变你的生活和工作。

我们将:

  • 分解 AI 工作原理的绝对基础
  • 解释不同的模型、工具和 AI 的使用案例(因为大多数人认为 ChatGPT 是唯一存在的东西)
  • 学习如何通过从任务思维转变为系统思维来编写有效的提示词
  • 我会给你一个编写更有效提示词的提示词,这样你就可以领先于 99% 使用 AI 的人
  • 学习 AI 的使用案例,每周节省多个小时的工作,提高你的生活质量,并增加你创意成功的机会

我还会向你展示我如何编写在 10 秒内写出 15 条病毒式社交帖子的提示词。

以及如何完美复制任何人的声音或生成有利可图的商业想法。

我们有很多要谈的。

这的第一部分对你来说可能很无聊。

但如果你在这里学习,你就明白学习并不总是有趣的。它需要努力,即使它不是你习惯的那种持续的廉价多巴胺冲击,也要坚持下去。大多数学习感觉像你什么都没学到。

拿出你的笔记,让我们开始吧。

AI 模型和工具的基础知识

我会尽量简短地介绍这部分。

我实际上让 AI 将这一部分压缩到了一半大小,因为我不喜欢技术写作。

如果你只关心学习如何编写提示词并在你的工作流程中实施 AI,你可以跳过这部分。

如果你不是在构建 AI,或者不为 AI 公司工作,你可能不需要了解所有内部工作原理,就像你不需要知道如何构建电子邮件营销软件才能使用它一样,但有一个大局理解是有帮助的。

如果你想深入了解 LLM,请查看 Andrej Karpathy 的视频。作为 OpenAI 的创始成员,他非常了解这些。

基础模型

LLM(大型语言模型)是我们今天所说的"AI"。

当你与一个聊天时,你的文本被转换成"令牌"进行处理。把令牌想象成单词的片段——有时是完整的单词,有时是其中的一部分。例如,"chatting"可能被分解为"chat"和"ting"作为单独的令牌。这就是 AI 消化文本的方式,大多数模型一次处理数千个令牌。

每次新聊天都会开始一个新的"上下文窗口",决定 AI 可以访问或记住哪些令牌。你与 AI 聊天越多,令牌流就越大,如果你超过上下文窗口(ChatGPT 4o 有 128k 令牌上下文窗口),它可能开始忘记里面的内容,因为它被推出去了。

主要玩家和模型包括:

  • OpenAI(ChatGPT)
  • Anthropic(Claude)
  • Google(Gemini)
  • xAI(Grok)
  • Meta(Llama)
  • LeChat(Mistral)
  • Deepseek(V3)

每家公司随着时间推移发布改进的模型(如 Claude Sonnet 3.7 或 ChatGPT 4.5)。模型的差异基于:

  • **预训练**:模型从通常已有 6 个月以上历史的数据中学习,这意味着它们不知道最近的事件,除非连接到搜索。就像它们读了互联网直到某个特定日期然后停止了。
  • **后训练**:决定个性和语气(比较 ChatGPT 4o 和 4.5,或者尝试 Grok 的"无过滤模式")
  • **上下文窗口**:AI 在一次对话中可以"记住"的文本量。像 Gemini 这样的一些模型可以一次处理整本书,而其他模型可能会忘记长对话的早期部分。
  • **定价**:差异很大(Deepseek V3 和 Gemini 比 Claude 便宜)

不同的模型在不同的任务上表现出色。Claude Sonnet 在写作和编程方面占主导地位,但将其用于大量信息处理可能比 Gemini 更昂贵。

我建议尝试免费层级,或者使用允许你在模型之间切换的软件,以便为你需要的任务使用任何模型。Kortex 本周将推出这个功能。

思考模型

当基础模型不够用时,"推理"或"思考"模型,如 ChatGPT o1、Claude Sonnet 3.7(在思考模式下)或 Deepseek R1,提供额外的处理能力。

这些模型更昂贵,但通过可见的"思考"过程模拟类人问题解决:

当你需要对复杂写作或超出基础知识的专业编程进行更深入的分析时,它们值得花费。

工具

尽管有这些能力,LLM 有局限性:

  • 无法访问当前信息
  • 一次处理一个提示词
  • 除非特别指示,否则是通用的

互联网搜索和 DeepResearch 工具解决了这些差距。Perplexity 作为"类固醇版 Google 搜索"脱颖而出——以出色的 UI 提供高度相关的信息。我现在比 Google 搜索更多地使用这个。

DeepResearch,在 Perplexity、ChatGPT 和其他工具中可用,将互联网搜索与扩展思考能力结合起来。它输出全面的研究和来源供探索和事实核查,在正确指示时为作家和研究人员节省数小时。

包装器

包装器将 LLM 与专业工具集成,用于特定工作流程。

这是大多数初创公司现在正在构建的,因为它们可以采用基础模型并使其对特定用例更有效。

  • **Perplexity**:将多个 LLM 与互联网搜索结合(截至 1 月 ARR 为 8000 万美元)
  • **Cursor**:带有可以访问你代码库的 AI 的编程 IDE(在不到 2 年内从 100 万美元增长到 1 亿美元 ARR——比 OpenAI 更快)
  • **Kortex**:你的工作、笔记、亮点和想法的中央枢纽,你可以快速用 AI 引用。

虽然你可以在工作旁边使用 ChatGPT,但这些专业包装器有更多的提示工程和不同的 UI,使它们在特定情况下更有用。

把 OpenAI 想象成新的沃尔玛,把包装器想象成新的健康补充品商店。

学习这项新技能——提示词工程

在 AI 方面变得"好"是关于从任务思考者转变为系统思考者。

当你编写提示词,或者一串提示词来实现某件事,比如写 15 条社交媒体帖子,你是在用书面文字构建一个系统。

类似于编写代码:

  • 你对项目有一个愿景
  • 你理解到达那里的步骤
  • 你尽你所知执行任务,直到完成

AI 不会改变实现某件事的过程,它只是帮助更快地完成,有更多可用的知识,并且可能帮助克服或避免盲点。它帮助以速度做出更高质量的决策。

所以,如果你学会如何使用 AI,你可以更快地构建、更快地学习,并降低失败的可能性。

但这带来了一个陷阱:

AI 不能弥补能力的缺乏。

AI 不是你一直在无意识地寻找的快速致富票,这可能是你阅读这篇文章的原因。

向 AI 输入一句话,希望它一次性完成你想要完成的任何任务,这是愚蠢的,不会让你走到任何地方。

当然,如果你只是在搜索信息以获得快速答案,向 Perplexity 输入一句话就完全没问题。

但对于大多数其他用例,你需要更长更详细的内容。

如何写出绝佳的提示词

有 2 种类型的提示词:

  • **系统或元提示词** —— 你发送的第一个提示词,用于框架整个聊天或你试图实现的任务。
  • **后续提示词** —— 更短的提示词,用于精炼输出或进一步挖掘。

我们将专注于元提示词,因为这对你来说会产生最大的差异。

一个好的元提示词可以用很多方式编写,但我喜欢用 5 个部分来写:

  • **系统** —— 分配一个角色和任务描述。
  • **背景** —— 参考信息或你想做什么的期望。
  • **指令** —— 完成任务的详细指令。
  • **示例(可选)** —— 如果你有特定的示例,比如社交帖子模板,你可以像我们下面那样添加它们。
  • **约束** —— 要避免或包含的可能没有被考虑到的内容。
  • **输出** —— 你希望输出如何格式化,与示例不同。

这里有一个我制作的内容摘要提示词的例子,用于总结书籍和 YouTube 视频,因为大多数通用 AI 摘要很糟糕,不能给你有用的信息。

另一方面,这给了我在想要引用来源进行深入和细致写作时所需的确切内容。

关于这个的美妙之处在于,你可以写一次提示词,将其存储在像 Kortex 这样的软件的笔记或文档中,并在需要时引用它。

更美妙的是,我有一个提示词,你可以用它来为你写更好的提示词。

我们讨论的大多数提示词都会在那里。

是的,它在电子邮件墙后面,因为我想将它们包含在一个带有说明的课程式平台中。

所以,任何时候你想创建一个提示词,首先将元提示词创建器粘贴到 AI 工具中,最好是像 Claude 3.7 或 ChatGPT o1 这样的推理模型。

现在,你需要精炼几次才能让它恰到好处,所以让我们走过这个过程。

如果我想让 AI 帮我写一批病毒式社交媒体帖子,我会这样做:

1)尽可能多地提供细节。

把 AI 想象成一个没有特定信息的聪明人。

如果你问他们,他们可以以不错的质量做某事,但要使其令人难以置信,你需要给他们具体的指令和细节。

1.5)或者写一份关于你如何写帖子的简短指南。

这可能需要一些时间,但记住,如果你把提示词写对了,你可以一遍又一遍地使用它——节省数小时又数小时的工作时间。

我将元提示词创建器粘贴到 Claude Sonnet 中(很快也会在 Kortex 内部)。

然后,我将我自己写的一个我知道可以更好的之前的提示词放入其中。

2)测试并精炼。

初始输出还可以。但我知道有了示例可以更好。

所以,我搜索了我自己的收藏文件,并在 X 上搜索了我自己的最佳表现帖子,以及我喜欢的其他人的帖子。

我在提示词的"指令"部分下添加了一个"示例"子部分,然后再次尝试。

结果好多了。

3)确定输出。

有时 AI 的格式会很混乱。

对于社交帖子,它们都混在一起,没有换行或分隔。它起作用了,但我希望它们都看起来像实际的帖子。

这里有一个我让 kAI 使用社交帖子提示词从两周前的通讯中提取想法的例子。

虽然这些帖子还不错,听起来像我,但我把这作为提取我本来就会从通讯中提取的想法的一种方式。当你有潜在的推文时,更容易"用推文思考"。

使用这个提示词几次后,继续做细微调整,直到它保持一致。

如何每周节省数小时——AI 使用案例

我无法放弃我的写作。

我太喜欢它了(尽管我让 AI 压缩了这封信的第一部分……我不喜欢写技术性的东西)。

所以这让我思考 AI 应该用于什么:

AI 应该用于增强你喜爱的创意工作,并自动化你讨厌的繁琐工作。

对于一些人来说,他们的繁琐工作可能是写作。他们可能讨厌它。如果他们想让 AI 输出一堆 SEO 文章或写一堆社交帖子,我不认为这是问题。

AI 应该用于帮助你专注于并更好地执行你的手艺。

所以,为了找出 AI 如何最好地帮助你,写出这些:

  • 你每天做什么?
  • 哪些部分你喜欢,不想放弃?
  • 哪些部分你讨厌,不需要创造力?
  • 你如何将 AI 融入你的日常生活,并建立一个提示词库来帮助你更快地完成你讨厌的工作?

即使 AI 不能节省你在创意工作上的时间,这重要吗?因为更好的信息提高了那项工作的质量。

以下是一些潜在的使用案例,但还有很多你可以为自己创建提示词的。

当你创建提示词时,将它们存储在你的笔记应用中,这样你就可以快速访问它们。

使用案例 1——新的 Google 搜索

如果 AI 模型现在没有将你的生产力提高至少 2 倍,你要么使用错误,要么没有改变你当前的习惯来偏向 AI。

对于我这个年龄的人,你可能理解你妈妈问你一个问题,你立即想到"她为什么不直接 Google 搜索?"的挣扎。

作为孩子,我的一代和我之前的人有一个自然的生产力超能力,因为我们可以访问 Google。我们可以找到新机会,探索我们的好奇心,并在不翻阅教科书或给能回答它的专家写信的情况下得到问题的答案。

这是每个人都拥有的疯狂力量。

这对你来说可能看起来像一个"无聊"的 AI 使用案例,但我向你保证,它是所有使用案例中最强大的。

想象一下 Google 搜索对你的生活做了什么,然后将那个效果乘以 10 倍。

以下是你要做的:

  • 重新训练你的习惯,每当你会问 Google 一个问题时,打开一个 AI 工具。
  • 使用像 Perplexity 这样的搜索工具快速提问——你也可以继续添加到搜索中以深入挖掘。
  • 在你的电脑上,使用像 Kortex 这样的工具,你可以按 Alt 或 Option+C 打开一个浮动 AI 聊天,同时工作。

当你在 Photoshop、Canva、Figma、编辑视频、写帖子、编程或任何你正在做的事情中卡住时,选择正确的模型并提问,以更快地克服问题。

使用案例 2——更快学习和智识辩论伙伴

如果成功是拥有正确的知识并实施它,AI 至少可以帮助第一部分。

无论你是:

  • 学习一门新语言
  • 试图理解一本厚重的书
  • 尝试在 PDF 中找到特定信息并总结它

AI 可以被视为智识辩论伙伴。

你可以将书的章节粘贴到 AI 模型中,并在阅读时要求它深入探讨特定概念。

你可以写一个提示词,将 AI 变成一个教你并测试你进度的语言教练。

你可以将整个 PDF 输入像 Gemini 这样的模型,找到你需要的信息,而不需要滚动页面或有书签。

我将写一封完全独立的关于如何用 AI 读书的信,因为我听到了一些相当愚蠢的观点,说"AI 将使读书变得无关紧要"。

使用案例 3——创意工作或开始业务的想法生成

如果你在写书、通讯、YouTube 脚本或任何需要创意想法的东西,有几件事你可以做:

  • 给 AI 一个灵感来源,比如书的章节或社交帖子,并要求它分解其结构以及为什么它有效。
  • 给 AI 你的目标受众,并要求它提供 10 个相关痛点、10 个欲望,以及基于每个的 20 个标题或帖子想法。
  • 创建一个提示词来写帖子、大纲或完整的作品,就像我们上面做的那样,并使用那些来提取潜在的想法。我在我的提示词和模板库中有我的通讯和 YT 脚本提示词。
  • 当你在写作时,要求 AI 以另一个人的声音重写特定的句子或部分,比如斯多葛哲学家,以获得对这个想法的不同角度。

当你想开始新的东西,比如业务或初创公司时,有很多事情需要考虑。这个想法可行吗?值得追求吗?市场上有竞争对手吗?

你可以使用或创建像商业想法分析提示词这样的提示词,一次获取所有信息。AI 可以比你更快地研究。

使用案例 4——客户画像和声音分析

如果你是一个不关心专注于营销、写落地页、促销和其他事情的作家,你可以在这方面发挥相当大的创意。

  • 提取一个 YouTube 视频,并有一个提示词分解结构、风格和声音,以基于此写 YouTube 脚本。
  • 创建一个客户画像,你可以在任何时候用 AI 创建营销材料时引用。比如取上面的 YouTube 脚本,让它专门为你的客户画像创建内容。

最后,也是我最喜欢的,是基于参考写作创建完整的声音分析。

你可以将任何书的章节、通讯或文字记录输入到广泛的声音分析提示词中,然后将其存储在你的笔记中以备后用。

然后,你可以将其与大纲框架、一些想法配对,让 AI 完全按照那个人的方式写作。

相当疯狂。说真的,试试这个。

使用案例 5——个人成长和清晰

我认为你们大多数人已经看到了之前信件和视频中战略顾问提示词有多棒。

但你可以用它做更多的事情。

  • 你可以让它将你的目标分解成可操作的任务和习惯。
  • 你可以直接向 AI 写日记,并要求它告诉你关于你自己的事情,好的和坏的。
  • 你可以让它识别你问题的根本原因,并给你一个解决它们的洞见。
  • 你可以让 AI 成为一个逻辑问题解决者,从混合中去除你的情绪。

我会在这里停下来,因为我只是在用潜在的使用案例轰炸你,这可能会变得不知所措。

我希望你做的是:

思考你需要做但不想做的事情,比如:

  • 为 SEO 写博客文章
  • 在社交媒体上保持活跃(创意写作不适合每个人)
  • 预订航班、雇用个人助理或组织任务

并开始从大局思考你可以创建的一系列提示词,帮助你更快地完成这些事情,或者完全自动化它们。

我希望这封信有帮助,我希望你有一些很酷的东西可以尝试 🙂