学习人工智能，让你的技能提升10倍（完整新手指南）

AI 是你能获得的最新、最棒的高价值技能。

但它不像其它技能。

你现在被劝去学的大多数「高收入」技能——比如邮件营销、社交媒体、网页设计、编程，等等——都注定会随技术演进而改变，而那正在发生。

AI 是新的元技能之一，当你把它和你拥有的任何数字技能配对时，它会变得 10 倍更有价值。

现在，你们有些人持怀疑态度。

「Dan，你不是写了大概 5 封 newsletter，讲 AI 不会取代创意工作吗？」

没错，而许多人误读它，以为我反 AI，因为他们非黑即白地想。

「AI 会毁了世界、毁掉所有创造力、夺走我们的意义感来源。」

不，它只会毁掉那些已经是机器、被一个培育「有用工人」的系统所 conditioned 的人的人生。那些不追求自己的路、不创造自己的作品、不找到自己的意义感的人。

「用 AI 的人越多，他们会变得越蠢。」

是的，有些人，如果他们把自己的思考外包给 AI。现实是，AI 能大幅锐化你的思考、帮你学得更快、并从你人生里移除大量忙活——让你聚焦在你享受的事上。你的手艺。

问题是，95% 的人不懂 AI 最基础的 basics。

他们往里打一句话，就指望它改变人生。

AI 是一项技能。

而技能这东西，你需要学它、练它、并在你人生里落实它。

所以，我想给你一节关于 AI 现状的迷你大师课。

那样，你就能比大多数会晚一拍才跟上的人，更快改变你的人生和工作。

我们要：

拆开 AI 怎么运作的绝对 basics

解释 AI 不同的模型、工具和用例（因为大多数人以为 ChatGPT 是唯一存在的东西）

学习怎么写有效的提示词，从任务思维切换到系统思维

我会给你一个写更有效提示词的提示词，好让你领先 99% 用 AI 的人

学习 AI 的用例，去每周省下几个小时的工作、改善你的生活质量、并增加你创作成功的机会

我还会展示我怎么写提示词，10 秒写出 15 条爆款社媒帖子。

以及怎么把任何人的语感复制到分毫不差，或生成能赚钱的生意点子。

我们有很多要聊的。

这部分的第一块，你也许觉得无聊。

但如果你来这里是为了学，你明白学习不总是好玩。它需要努力，并且即便它不像你习惯的那样是一连串廉价的多巴胺击中，也要待得住。学习的大部分，是感觉自己什么都没学到。

拿出你的笔记，我们开始。

AI 模型与工具的基础

这部分我会尽量简短。

其实我让 AI 把这部分压缩到一半长度，因为我不在乎技术写作。

如果你只关心学怎么写提示词、并在你工作流里落实 AI，你可以跳到前面。

如果你不是在建 AI、或给 AI 公司干活，你可能不需要懂所有内部运作，就像你不需要懂怎么建邮件营销软件才能用它，但对宏观理解有帮助。

如果想深入 LLM，去看安德烈·卡帕西的视频。作为 OpenAI 的创始成员，他懂行。

基础模型

大语言模型（LLM）就是我们今天叫的「AI」。

当你和它聊天，你的文本被转换成「token」来处理。把 token 想成词的碎片——有时是一个完整的词，有时是词的一部分。比如，「chatting」可能被拆成「chat」和「ting」作为分开的 token。这就是 AI 消化文本的方式，大多数模型一次处理几千个 token。

每一次新聊天，开启一个新鲜的上下文窗口，决定 AI 能访问或记住哪些 token。你和 AI 聊得越多，token 流越大，而如果你超出了上下文窗口（ChatGPT 4o 有 128k token 的上下文窗口），它就开始忘记里面的东西，因为被挤出去了。

主要玩家和模型包括：

OpenAI（ChatGPT）

Anthropic（Claude）

Google（Gemini）

xAI（Grok）

Meta（Llama）

LeChat（Mistral）

Deepseek（V3）

每家公司随时间发布改进的模型（比如 Claude Sonnet 3.7 或 ChatGPT 4.5）。模型因以下而不同：

预训练：模型从通常 6 个月以上旧的数据里学习，意味着它们不知道近期事件，除非连上搜索。就像它们读到某个具体日期为止的互联网，然后停了。

后训练：决定个性和语气（对比 ChatGPT 4o 和 4.5，或试试 Grok 的「无过滤模式」）

上下文窗口：AI 在一次对话里能「记住」的文本量。有些模型如 Gemini 能一次处理整本书，而另一些可能忘掉长对话里更早的部分。

定价：范围很广（Deepseek V3 和 Gemini 比 Claude 便宜）

不同模型在不同任务上各擅胜场。Claude Sonnet 统治写作和编程，但用它做大规模信息处理，会比 Gemini 贵。

我建议用免费档、或用允许你在模型间切换、以便为你的任务用任意一个的软件来实验。Kortex 这周就有这功能。

思考模型

当基础模型不够，像 ChatGPT o1、Claude Sonnet 3.7（思考模式）、或 Deepseek R1 这样的「推理」或「思考」模型，提供额外的处理力。

这些模型更贵，但用可见的「思考」过程，模拟类人的问题解决：

当你需要为复杂的写作、或超出基础知识的专门编程做更深入的分析时，它们值那个价。

工具

尽管有能力，LLM 有局限：

不能访问当前信息

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，填补了这些缺口。Perplexity 作为「加了类固醇的谷歌搜索」脱颖而出——交付高度相关的信息，配上优秀的 UI。我现在用这个比用谷歌搜索多得多。

DeepResearch，在 Perplexity、ChatGPT 等里可用，把互联网搜索和延伸思考能力结合。它吐出全面的研究和来源去探索和事实核查，当被正确指示时，为写作者和研究者省下数小时。

套壳应用

套壳应用把 LLM 和针对特定工作流的专门工具整合。

这正是如今大多数创业公司在建的，因为他们能拿基础模型，让它们对特定用例更有效。

Perplexity：把多个 LLM 和互联网搜索结合（截至一月 ARR 8000 万美元）

Cursor：能访问你代码库的 AI 编程 IDE（不到 2 年从 100 万 ARR 长到 1 亿 ARR——比 OpenAI 还快）

Kortex：一个你工作、笔记、高亮和想法的中心枢纽，你能用 AI 快速引用。

虽然你能在工作旁用 ChatGPT，这些专门的套壳应用有更多的提示词工程和不同的 UI，让它们在特定情况下更有用。

把 OpenAI 想成新的沃尔玛，套壳应用想成新的保健品店。

学这项新技能——提示词工程

变得「擅长」AI，是关于从任务思考者切换到系统思考者。

当你写提示词，或一串提示词去达成某事，比如写 15 条社媒帖子，你是在用书面文字建一个系统。

类似于写代码：

你对项目有个愿景

你理解抵达那里的步骤

你尽你所能执行任务，直到完成

AI 不改变达成某事的过程，它只帮忙做得更快、有更可用的知识、并作为一个整体帮忙克服或避开盲点。它帮忙以速度做出更高质量的决策。

所以，如果你学怎么用 AI，你能建得更快、学得更快、并降低失败的概率。

但那带来一个陷阱：

AI 弥补不了能力的缺失。

AI 不是你潜意识里一直找的、快速致富的门票，大概也是你读这个的原因。

往 AI 里打一句话，指望它一次性搞定你想完成的任何任务，是蠢的，会让你一事无成。

当然，如果你只是搜信息要个快速答案，往 Perplexity 里丢一句话完全没问题。

但对大多数其它用例，你需要长得多、详细得多的东西。

怎么写炸裂的提示词

有 2 类提示词：

一个系统或元提示词——你发的第一条提示词，为整个聊天或你想达成的任务定框架。

后续提示词——更短的提示词，去精炼输出或挖更深。

我们会聚焦元提示词，因为它对你差别最大。

一个好的元提示词，可以用很多方式写，但我喜欢用 5 部分来写：

系统——指派一个角色和对任务的描述。

背景信息——引用的信息，或对你想做的事的期待。

指令——完成任务的详细指令。

例子（可选）——如果你有具体例子，比如社媒帖子模板，你可以像我们下面这样加进去。

约束——什么要避免或要包含，而那可能没被考虑到。

输出——你想要输出被怎么格式化，不同于例子。

这里有一个内容摘要提示词的例子，我做它是为了摘要书和 YouTube 视频，因为大多数通用 AI 摘要都很烂，不给你有用的信息。

另一方面，这个给我 Exactly 我需要的，用于当我想要引用一个信息源时、做深入而细腻的写作。

这个美妙之处在于，你可以把提示词写一次，存在 Kortex 这类软件的笔记或文档里，需要时用它。

更美妙的是，我有一个提示词，你能用来为你写更好的提示词。

我们讨论的大多数提示词，会在那里。

是的，它在邮箱墙后面，因为我想把它们放进一个带讲解的课程式平台。

所以，任何时候你想创建一个提示词，先把元提示词生成器粘进一个 AI 工具，最好是一个推理模型，比如 Claude 3.7 或 ChatGPT o1。

现在，你得精炼它几次，才能刚刚好，所以我们走一遍过程。

如果我想让 AI 帮我写一批爆款社媒帖子，我会这么做：

1) 给尽可能多的细节。

把 AI 想成一个没有具体信息的聪明人。

如果你 ask 他，他能以像样的质量产出一个东西，但要让它不可思议，你需要给他具体的指令和细节。

1.5) 或者，给自己写一份怎么写帖子的简短指南。

这也许花点时间，但记住，如果你把提示词搞对了，你能一遍遍用它——从你工作时间里削掉一个又一个小时。

我把元提示词生成器粘进 Claude Sonnet（很快也会在 Kortex 里）。

然后，我把一条我自己之前写过、知道能更好的提示词，放进它。

2) 测试并精炼。

初始输出还行。但我知道加上例子会更好。

所以，我翻了自己的灵感素材库，并在 X 上搜了自己表现最好的帖子，连同我从别人那里喜欢的一些。

我在提示词的「指令」部分下，加了一个「例子」小节，再试了一次。

结果好得多。

3) 搞定输出。

有时 AI 会把格式搞乱。

对社媒帖子，它把它们全搅在一起，没有空行或分隔。它能用，但我想让它们全以真实帖子的样子出来。

这是我让 kAI 用社媒帖子提示词、从我两周前的 newsletter 里拉想法的例子。

虽然帖子还行、也像我，但我把它当作拉想法的方式——那些想法我本来就会从 newsletter 里拉。当你有潜在的推文在那儿，用推文「思考」更容易。

你用了这个提示词几次后，继续做细微调整，直到它稳定。

怎么每周省下几个小时——AI 用例

我没法放弃我的写作。

我太享受了（尽管我让 AI 压缩了这封信的第一节……我不喜欢写技术东西）。

那让我想到 AI 该被用于什么：

AI 该被用于增强你爱的创意工作，并自动化你恨的忙活。

对有些人，他们的忙活可能是写作。他们可能恨它。如果他们想让 AI 吐一堆 SEO 文章、或为他们写一堆社媒帖子，我不觉得那是问题。

AI 该被用于帮你聚焦、并更好地做你的手艺。

所以，为了找出 AI 最能怎么帮你的方式，写下这个：

你每天做什么？

哪些部分你爱、不想放弃？

哪些部分你恨、且不需要创造力？

你怎么把 AI 织进你的日常，并建一个提示词库，帮你更快熬过你恨的工作？

即便 AI 没在你的创意工作上省时间，那要紧吗？因为更好的信息，提升了那工作的质量。

下面是几个潜在用例，但还有更多你能为自己写提示词的。

当你建提示词，把它们存在你的笔记 app 里，以便快速访问。

用例 1——新的谷歌搜索

如果现在的 AI 模型没让你的生产力至少翻倍，你要么用错了，要么还没把当前习惯改成偏向 AI。

对和我差不多岁数的人，你大概懂那种挣扎：你妈问你一个问题，你立刻想，「她为什么不直接谷歌一下？」

作为孩子，我这一代和前几代，有个天然的生产力超能力，因为我们有谷歌。我们能找到新机会、探索好奇、并得到问题答案，而不用翻教科书、或给能回答的专家寄信。

那是每个个体都拥有的、疯狂量的力量。

这对你也许像个「 lame」的 AI 用例，但我向你保证，它是所有里面最有力的。

想象谷歌搜索对你人生做过什么，再把那影响乘以 10 倍。

这是你做的：

重新训练你的习惯，每当你会问谷歌一个问题，就去开一个 AI 工具。

用一个像 Perplexity 的搜索工具快速问问题——你也可以继续往搜索里加东西，挖更深。

在电脑上时，用一个像 Kortex 的工具，你能按 Alt 或 Option+C，在做事时开一个浮动的 AI 聊天。

当你卡在 Photoshop、Canva、Figma、剪视频、写帖子、编程、或无论你在做的什么，选对模型、问你的问题，更快克服问题。

用例 2——学得更快 & 智力对练伙伴

如果成功是拥有正确知识并落实它的问题，AI 至少能帮上第一部分。

不管你是不是：

学一门新语言

试图理解一本艰涩的书

试图在 PDF 里找一个具体信息并摘要它

AI 能被当作智力对练伙伴。

你能把一本书的章节粘进一个 AI 模型，让你读时让它深挖具体概念。

你能写一个提示词，把 AI 变成语言教练，教你想进度、并考你。

你能把整本 PDF 喂给像 Gemini 这样的模型，找到你要的信息，而不用翻页或做书签。

我准备写一整封单独的信，讲怎么用 AI 读书，因为我听过一些挺蠢的说法，说「AI 会让读书变得无关紧要」。

用例 3——创意工作或开生意的点子生成

如果你在写一本书、newsletter、YouTube 脚本、或任何需要创意点子的东西，有几件事你能做：

喂给 AI 一个灵感来源，比如一章书或一个社媒帖子，让它拆开结构和为什么管用。

给 AI 你的目标受众，让它基于每个，给 10 个相关痛点、10 个渴望、和 20 个标题或帖子想法。

像我们上面那样，建一个写帖子、提纲或完整文章的提示词，用那些去拉潜在想法。我的 newsletter 和 YT 脚本提示词，在我的提示词与模板库里。

写作时，让 AI 用另一个人的语感重写具体句子或小节，比如一个斯多葛哲学家，去拿到对那想法的不同角度。

当你想开始新东西，比如一门生意或创业，有很多东西要考量。这想法可行吗？值得追求吗？市场上有竞争者吗？

你能用或建像「生意点子分析」这样的提示词，一次拿到所有信息。AI 能比你我研究快得多。

用例 4——客户画像 & 语感拆解

如果你是个写作者，懒得聚焦营销、写落地页、促销和其它东西，你能在这上面玩得很有创意。

提取一个 YouTube 视频，用一个提示词拆开结构、风格和语感，去基于它写 YouTube 脚本。

建一个客户画像，你在用 AI 创造营销材料时随时能引用。就像拿上面的 YouTube 脚本，让它专门为你的客户画像创造内容。

最后，也是我最爱的，是基于一篇参考性写作，做一个完整的语感拆解。

你能把任何书的一章、newsletter、或转录稿，喂进那个详尽的语感拆解提示词，然后存在你的笔记里备用。

然后，你能把它和像提纲框架、几个想法这样的东西配对，让 AI 完全像那个人那样写。

相当疯狂。说真的，试试这个。

用例 5——个人成长 & 清晰认知

我想你们大多数人都见过之前的信和视频里，那个战略顾问提示词有多棒。

但你能用它做多得多的事。

你能让它把你的目标，拆成可执行的任务和习惯。

你能直接对着 AI 写日记，让它告诉你关于你自己的事，好的和坏的。

你能让它识别你问题的根本原因，并给你一个修复它们的洞见。

你能让 AI 变成一个逻辑问题解决者，把你的情绪从混合里移除。

我就停在这里，因为我现在只是在拿潜在用例轰炸你，大概会变得 overwhelming。

我想让你做的是这个：

想想那些你需要做、但不想做的事，比如：

为 SEO 写博客帖子

在社媒上保持活跃（创意写作不是人人都行）

订机票、雇个私人助理、或组织任务

然后开始宏观地想，你能建的那一系列提示词，帮你更快熬过那些事，或完全自动化它们。

我希望这封信有帮助，也希望你有几个酷东西可以试 🙂