用 Codex 和 Claude 做东西有个陷阱,对于像我这样不懂技术的人来说,给 AI 命令后,它哐哐猛做,然后输出一个上千字的回复,上面充斥着各种看不懂的术语和技术逻辑。
我能做的,几乎只有点个同意。
最后做完了,我也没感觉这东西是自己做的,更没感到自己学到啥东西。
这就导致我用 AI 做东西的天花板很低,没办法做稍微复杂点的东西,因为根本没办法真正去决策评判技术路线。
为了解决这个问题。我做了个能「边做边学」的 Skill,叫 build-to-learn。
它能把我的一个产品需求,分解成一个个小的 MVP,然后一个个去完成。
在我和它完成每一个 MVP 时,它会教我其中的技术原理和逻辑,还会检测我是否真的懂了这件事,方法是让我复述理解,然后它从「我的回复」和「正确答案」的差异中,找到我具体哪里没懂,或者哪里有误解。然后针对性教我。
这样,我不仅跟着它做好一个一个 MVP,慢慢做出产品,还能真正建立了技术认知。
我还让它每次输出只讲一个点,避免那种长篇累牍式的、根本看不懂的回复。
这一点真的对我这种 ADHD 很重要……
然后我还让它把每一步学习和实践的关键点都记录到 Obsidian 里,方便后续复习。
这个 Skill 本身不难,我就把这个理念分享一下。理解了,就可以搭建适合自己的 Skill。不过,想要的话我也能分享。
总之 Build to learn 起来,干中学!
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