新手学习路径

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新手学习路径

用户5788

6月9日修改

💡

这一章解决一个新手最常问的问题：「我从 0 开始，到底该怎么学 AI？」给你的不是泛泛书单，而是一份能照着走的路线图：​

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6 阶段路径地图（认知 → 工具 → 实战 → Prompt → 工作流 → 进阶）​

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每阶段做什么、用多久、过关标志是什么​

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不同背景（程序员 / 内容创作者 / 学生 / 职场人 / 完全小白）各自的切入点​

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学不下去、卡壳、迷茫时的自救手册​

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从中级跨到高级的 4 个真实转折点​

1. 总览：从 0 到能用 AI 干活的 6 阶段

大多数人学 AI 学不下去，是因为「不知道下一步该学什么」。这张图给你定锚——你现在在哪、下一步去哪、最终要到哪。​

画板

阶段

核心目标

建议时长

过关标志

1. 认知建立

知道 AI 是什么 / 不是什么

1 周

能给别人讲清楚「AI 不是搜索引擎」

2. 工具上手

装好 / 用好 1-2 个主流 AI 工具

2 周

每天用 AI > 30 分钟，且能解决具体问题

3. 实战 5 场景

覆盖写文 / 写码 / 学习 / 翻译 / 总结

2-3 周

5 个场景每个都有 1 个真实成果

4. Prompt 进阶

写出能复用 + 稳定输出的 Prompt

2 周

有自己的 Prompt 库 ≥ 20 条

5. 工作流嵌入

把 AI 嵌入日常工作流

1 个月

关掉 AI 后觉得效率明显下降

6. 进阶选择

决定专攻 Coding / Agent / 自动化 / 训练

持续

有自己的"主战场"方向

2. 阶段 1：认知建立（第 1 周）

这一周不动手，只建立正确认知。绝大多数后期踩的坑，根源都在这一周认知没建好。​

📚

这一周要搞懂的 7 个概念：

1.
大模型（LLM）是什么、不是什么​

2.
Token / 上下文窗口的物理边界​

3.
Prompt 不是"问问题"是"结构化指令"​

4.
幻觉的本质：概率最优 ≠ 事实最优​

5.
Agent / 工作流 / Skill / MCP 概念区分​

6.
RAG vs Fine-tune vs 直接 Prompt 三条路​

7.
ChatGPT / Claude / DeepSeek / Gemini 分工​

推荐学习方式：把 01.1 章节 7 篇文章读一遍。每篇 10-15 分钟，一周读完，每天读 1-2 篇足够。​

3. 阶段 2：工具上手（第 2-3 周）

第 1 周建好认知，第 2-3 周要把工具用熟。新手最常见的错误是「装了 10 个工具但每个都没深用」——这个阶段重点是聚焦 1-2 个。​

画板

首选组合

覆盖场景

月成本

ChatGPT Plus + Claude Pro

日常对话 + 长上下文 + 写作

$40

Claude Pro + Claude Code

对话 + Coding 自动化

$20-100

ChatGPT Plus + Cursor

对话 + IDE 写码

$40

DeepSeek 网页 + 通义千问

大陆稳定使用

$10-20

4. 阶段 3：实战 5 个场景（第 4-6 周）

把 AI 套到 5 个真实场景里跑一遍。每个场景都要拿出实实在在的"成果"——不是"我试过了"，是"我用 AI 完成了 XX"。​

场景

具体任务建议

过关标志

① 写作

写 1 篇 2000 字的文章 / 报告 / 简历

有成品能发出去

② 编程

用 AI 写 / 调一段实用脚本（自动化日常任务）

脚本跑通且自己看懂

③ 学习

让 AI 当你某个新领域的"私教"

能跟 AI 进行 30 分钟深度对话

④ 翻译 / 摘要

翻译 / 总结 5 篇英文资料

输出质量稳定可用

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