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12 携手GPT:顶级自学者的养成

你好,我是键盘,我们继续驯服 GPT。

提到高效自学,你应该听过鼎鼎大名的“费曼学习法”。它是一种以教代学的方式,简洁有效。这节课我们就来看看,携手GPT,能给“费曼学习法”注入什么新的活力,把自己养成一位顶级自学者。

课程主要会使用到我打造的“智学三件套”,分别是ChatGPT、费曼学习法、可视化辅助。其中,费曼学习法是核心,GPT是我们的随身辅导,也是将prompt的知识投入实践中不可或缺的角色。另外,我还会用信息可视化辅助,贯穿实例。

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为什么是“费曼学习法”?

为什么要用费曼学习法配合GPT完成自学呢?除了最开始说的“费曼学习法”的核心是以教代学,能教会一个不懂的人就说明自己真的学懂了。另外,它还有2个特点。

  1. 大道归简:这个方法只有寥寥几步,看了就能懂。

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  1. 实打实有效:主动学习,再传授他人,新知识内容留存率高达90%。

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既然这么有效,那自学方法就非它莫属了。

从学习金字塔研究中也可以看到,使用可视化方案的平均学习留存率也比单纯阅读高出一倍,所以我也特意在这节课的“智学三件套”中加入了可视化辅助。

拿下“智学三件套”

接下来,我们就选取一个具备可视化应用潜力的概念“Mermaid”,结合GPT和费曼四步自学法来吃透它,完成概念即学即用的挑战。

步骤一,速懂概念(Concept)

概念是学习的起点。这里我提供4个方法,帮助你比别人更快地将了解到的概念投入到实际应用当中。

✦ 快速了解:一句prompt,五个要素

自学的第一步,永远是快速了解一个概念。明确你的学习目标,结合已经掌握的技巧(比如基础的Markdown加粗)就能形成一个清晰、明确的prompt。这里我们要挑战的是用一句话囊括提问5要素,写最少的字,拿最好的结果。

比如我要学习的是借助可视化来提升学习体验的美人鱼图Mermaid。

💬 prompt

我是小白,请用通俗易懂的语言讲解 Mermaid,提供5个应用实例,要点加粗。

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使用Mermaid,不需要深入了解复杂的图表语言,就能让创建和分享变得轻而易举。既然已经知道了什么是Mermaid,那我们先拿来用了再说,代码由GPT代劳,边用边学。

💬 prompt

#马上用起来
请用 Mermaid……

✦ 深度设计:获取行动指导,不局限于信息

单纯获取信息,对GPT来讲就是牛刀杀鸡。所以这种不需要“立人设”的直接提问,我通常都会结合前面分享过的SII思维框架来做更深度的设计。

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还是Mermaid的概念,这次我们可以让GPT给出一些洞察和行动上的指导。

💬 prompt

我想了解一下 Mermaid,需要包含以下细节:

1、是什么?用通俗易懂的语言讲解。
2、帮我在 Mermaid 和 prompt 之间建立类比,以便我更好理解。
3、官方文档。如果有,请用[🔗官方文档](URL)的方式渲染出来。
4、应用。它在工作和学习上有什么应用价值?给出3个实例。

要求:要点加粗,请一步一步思考。

🤖️ ChatGPT

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你看,GPT提供了 Mermaid官方文档,过去扫一遍就能看到所有支持的代码和信息图范例,点击右上角的 💻 Live Editor,还可以通过自己实践的方式去感受。这里可以直观看到,它是一种简洁的标记语言,能够生成一系列的信息图。另一种体验方式是寻找其他支持的工具,比如Web端的Notion、Mac上的Typora,都是可以的。

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✦ 顶级辅导:GPT 信息可视化

除此之外,你还可以尽可能地使用可视化手段帮助自己直观理解,提升学习的保留率。小到最简单的加粗,大到视频输出,都可以轻松地指挥ChatGPT去执行。比如说你连费曼学习法都没听过,怎么玩?没关系,让GPT先用通俗易懂的方式讲解,顺便想个办法画出来。

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用时尚的美人鱼还是复古字符画?不重要。只要你想,一个概念就够了。

✦ 逐步深入:提升保留率

费曼学习法是一套靠主动学习来对抗熵增的方法,从前面的可视化呈现可以看到,费曼学习法的终点是“简化知识”。这就意味着除了主动地了解、内化知识,你还需要增加一些调整,不断练习,进一步提升学习保留率。比如让GPT提供Mermaid的更多挑战,那么我只需要按照GPT的建议,直接上手练习就好。

💬 prompt

现在我已经了解通过支持 Mermaid 渲染工具,可以将 ChatGPT生成的代码渲染成对应的图片。
请为我提供一系列关于应用 Mermaid 的挑战,以增强我的学习保留率和深入理解。
目标领域:工作规划和辅助化教学的应用。

🤖️ ChatGPT

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这里你可以用上“迭代”的技巧,不断调整你的学习情况,通过修改背景信息来深入了解。

步骤二,教给他人(Teach)

原版费曼学习法里定义的是“教给一个不了解的人”,比如这套课程,“教给GPT”就可以用到提供输出模板、示例调教、有效否定3策略等等这些技巧。

如果你想让GPT完成“教给他人”这一步,那么可以用“共情”的方法提升GPT的输出效果。因为只有明确对方是谁,才能针对性地组织合适的讲解方式。角色扮演、背景补充和参数表达等等就是为AI增加共情而准备的。

这里我们不说具体的技巧,直接说“教给他人”的有效思路。

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✦ 用黄金圈说服他人

所谓“教给他人”,在工作中就是说服你的leader。当你使用GPT来交付成果文件时,典型如PPT设计,通常会面临“说服”难题。别着急,黄金圈(Golden Circle)可以帮你有效解决。

在基础课程案例中剧透过的黄金圈是一套由内而外的说服框架。内核是驱动行为的理念,再延伸到怎么做,最后才是表面的“是什么”。也就是先说为何“非这样不可”,再说解决方案。只要是用GPT输出材料,都可以这么做,关键是加入一段 套用 Golen Circle 讲解 XX

💬 prompt

让我们套用“Golden Circle”思维,用Markdown的方式来谈谈Markdown :
## Why
为什么使用ChatGPT要用markdown,用表格解释
## How
写prompt的过程中,怎么让markdown的使用变简单?
列出输出,重点加粗:
## What
Talk is cheap,show me your code.

🤖️ ChatGPT

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✦ 发现不足,再学习

教别人这一步,你一定会遇到理解不深的地方。没关系,回来免费重修。下面我用Bard来做一个延伸学习。

Bard有联网配图的可视化能力,迁移GPT的方法就能直接拿到图文讲解。如果遇到理解不深的地方,做一个快速补充就好。这里需要借助沉浸式翻译解决英语的阻碍,提供中文翻译。使用方法是 //你的中文prompt 加按三次空格。

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💬 prompt

#1 ChatGPT 版本
用通俗易懂的方式讲解 Golden Circle

#2 //用插件的格式写好你的prompt
//输出一张“黄金圈”的图片,并用通俗易懂的方式讲解

#3 使用"沉浸式翻译"插件,点击三次空格,完成转译
Output an image of the "Golden Circle" and provide a clear and easily understandable explanation

🤖️ Google Bard

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这个图片是搜索得来的,意味着信息源通常还有作者的理解,这就是一个补充学习的途径了。接下来再通过插件自带的右键功能切换到双语模式,无障碍迁移GPT能力和快速补充学习的效果就达到了。

继续说服和再学习这个过程,直到发现“原来我整明白了”,那就可以进入回顾阶段了。

步骤三,回顾(Review)

回顾这个环节可以用一句话总结——站在实践的角度去查漏补缺。

✦ 追问:补全知识网

随着学习和实践,坑也越来越深,然而我们已经把GPT打造成随身的万能助理,没在怕的,让TA来帮我们进修就可以。同样还是Mermaid学习这个例子,假设现在我是一位AI辅助教学产品的项目经理,要怎么用Mermaid图表来提升自己的计划管理和组织效率呢?重点是哪些图表呢?想知道的话,就可以用这个模版来追问,有针对性地查漏补缺。

💬 prompt 模版

列出[]和对应的应用场景。
我是[背景],应该[怎么做],[目标]
输出模版:
细节

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注意,输出的部分你不需要通篇阅读,一眼就能扫到重点。这里Emoji的作用和量化评估技巧的价值再次凸显。

✦ 挖掘结合点:增加挑战

在GPT提供的Mermaid官方文档中,我们会发现有四象限图(Quadrant Chart)这一个应用类型。四象限工作法你或多或少也听过,工作和学习都能用,事项有多重要、多紧急,一目了然。同理,四象限图也让GPT帮你输出一下。

💬 prompt

请用4象限工作法帮我把下面的事项归类,生成mermaid的quadrantChart代码。
<事项>

🤖️ ChatGPT

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再比如我想通过时间线(Timeline Diagram)来了解经济学方面的知识,这里涉及时效性的历史数据,所以我用上了联网插件WebPilot。

💬 prompt

用Mermaid的timeline代码输出经济学理论的发展历程

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第一次输出了甘特图,还挺好看,先记着,找机会用。可是我想要的是Timeline呀?分析一下,可能的原因是Timeline是在2011年之后才出的新特性,所以我们调整一下prompt,补充一个参考链接。

💬 prompt

请用Timeline Diagram的方式,而不是gantt
参考链接:https://mermaid.js.org/syntax/timeline.html

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这次就解决了目标难题了。先学再教,拿去搭配自己的讲解资料简直美滋滋。

关于深挖结合点,我的发现是:先取悦自己,比直接着眼于工作的效果要好得多。不需要等老板说“咱们用ChatGPT来改造点什么”才急匆匆地寻找解决方案。自己的需求往往也是源于工作上的痛点,解决之后自然会反哺。

✦ 打破常规

我在Mermaid的应用里还发现了一个用法——带情绪表情的用户旅程图。结合GPT在结果中做量化评估的能力,就有了一个路子比较野的玩法,用户旅程图+量化评估。

观察官方用户旅程图,其实就是行为的分类,叠加每个类别的用户评价,本质是“谁对于什么的评价”。我们抓重点来设计prompt,比如我的目标是针对Emoji、色彩、Markdown、GIF、数据图表、甘特图、流程图进行分类,并给每个手段的可视化效果分打分。

针对以下可视化手段进行分类:
Emoji、色彩、Markdown、GIF、数据图表、甘特图、流程图

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应用场景是“产品设计的需求复盘”,请用1-5分对它们的作用做评估,然后输出 User Journey Diagram 代码

🤖️ ChatGPT

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粘贴代码,一张异化的“量化打分图”就出来了,在GPT所有涉及量化评估的结果中都可以用起来。叫什么图不重要,关键是它的本质契合什么场景。

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步骤四,简化(Simplify)

费曼学习法的最后节点是简化。我们以“顶级GPT自学者”为例对关键点做一个提炼,一个是思路的提炼,一个prompt的提炼。这两个技巧用在其他知识的学习上也是可以的。

✦ 内化知识,尝试反推,找到最基本的规律

想要简化,可以从把握新知识的基本规律入手,把它融入到自己的知识体系当中。

比如说设计综合人设所借鉴的思维树(ToT),它的本质是GPT的思维链(CoT),思维链又是关于“一步一步思考”的,“思考”就是体现智能的“推理”,“推理”源于描述模式的识别和最大概率计算。当我们解决“有效否定”时,问题的根源又是描述模式的识别和最大概率计算。

可以说,思维树、思维链、思考、推理、有效否定,其实都是描述模式的识别和最大概率的计算。从这个起点和链条出发,理解并构建自己的知识体系,就可以解决“消化不良”的问题。掌握了规律,你就可以从容应对混乱和未知

✦ 浓缩精华:指令集

前面我们学着把prompt从简陋修到简洁,再从简洁写到复杂,现在就要反过来大繁归简了。比如面对引入 变量 之后的综合人设prompt,一些小伙伴开始叫苦不迭。那么有没有一种最简单的方式,能在日常使用中大放异彩呢?只要将所有需求分门别类,最少冗余的指令集,走你。

💬 prompt

#做什么 ▸ /指令 ▸ 确认并开始
你将构建一个Mermaid快速上手指南,使用以下指令来触发对应的模块讲解:

/type:输出支持的图表全类型。
/code:列表输出语法规律。
/style:提炼样式的规律。

请回复 👌 表示已经明白,然后响应/type

完整实例如下,感受简洁的力量。

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同样,针对上一节提到的“减少变量嵌套”又有了更极致的玩法——把系统性的变量调整为线性对话。

💬 prompt

……用0-10分给我的答案做评估—— >继续下1题,直到我说“停”,用表格给我一个综合计分和测试结论。

融合前面的判断技巧和暗号,喊“停”就输出一个整体评估。“数量”这个变量完全由行为来控制,非常顺滑。

小黑板

这节课我们携手GPT,给“费曼学习法”注入了新的活力。通过结合GPT和Mermaid的可视化能力,我们对已经掌握的知识进行了重组再简化,点亮了2个新能力。

  1. 从一个概念出发,即可实现运用。
  2. 写最少的prompt,拿最好的结果。

费曼这套主动以教代学的高效自学法主要路径是“概念 ▸ 教他人 ▸ 回顾 ▸ 简化”,简洁有力,童叟无欺。在学习和应用prompt工程这种实践科学的时候,会是不可多得的好帮手。它要怎么和GPT联动呢?总结一下。

概念:通过掌握最小冗余提问来快速开始。融合SII,深度设计prompt,获得行动指导。借助建立联结和逐步深入来加深理解,提升知识保留率。我也建议你挖掘GPT的信息可视化能力,让学习更加直观、有效。

教他人:我们把人类的“共情”能力迁移到GPT的交流中,教它更好地“做人”。掌握使用黄金圈来做方案、讲方案的套路,就能更好地说服他人。再次清理知识盲区的时候,我也给你分享了沉浸式翻译工具,让英语不再成为阻碍。

回顾:站在实践的角度去查漏补缺,不断修正自己的背景信息来追问,补全知识网。这里我提供了一个思路,与其纠结GPT在的工作上的效用,先取悦自己,效果通常更好。主动挖掘能给自己正反馈的结合场景,偶尔也要试着打破常规,给GPT点亮更多可能性。

简化:这个环节是关于知识的融会贯通。首先是尝试反推,找到最基本的规律,锤炼自己轻松应对复杂的能力。其次,吃透最少冗余策略,更多的思考,更少的劳作。

一图秒懂:

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踏浪扬帆

尝试简化更多已经掌握的prompt知识,写到上一节的输入法里面,随时召唤。

期待在评论区看到你的思考或感受分享,也欢迎你将这节课分享给感兴趣的朋友们,戳此加入课程交流群,我们下节课再会。

精选留言(6)
  • 程序员小跃 👍(1) 💬(4)

    干货太足了,我发现我在用的GPT真的是大材小用

    2023-11-25

  • peter 👍(1) 💬(1)

    请教老师两个问题: Q1:有能唱歌的AI产品吗?能够根据某种人声把一首歌唱出来。 Q2:Bard怎么使用?也是一个网站吗?能否提供一下官网。

    2023-06-27

  • Geek_fb1f27 👍(0) 💬(1)

    听老师的课,两个感觉:老师好厉害!我怎么看不太懂,要怀疑自己的智力了🤦‍♂️

    2024-03-29

  • 陈东 👍(0) 💬(1)

    JER 的智学三件套,也是使用mermaid语言编写的吗?有没有相关教程推荐?

    2023-09-23

  • 一鸣 👍(0) 💬(0)

    嗯,过;下一章。

    2024-07-23

  • 201 👍(0) 💬(0)

    嗯,过;下一章。

    2024-06-03