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给好奇心，一条可以走的路
不用一次学完所有内容。从一个问题开始，理解之后做一次小练习，再继续往前走。
01 / 先理解，再使用
先弄清楚模型在做什么，以及哪些地方需要自己判断。这一步不要求掌握复杂公式，只需要建立一个能指导日常使用的基本认识。
- 先认识大语言模型：理解它的基本工作方式、适合的任务与能力边界。
- 理解上下文与 Token：知道输入如何组织，为什么长对话需要整理。
完成一个小练习： 选一段熟悉的原文，让 AI 总结，再用原文检查它有没有遗漏前提。
02 / 把问题问清楚
学会用明确的任务、背景、材料和格式与模型沟通。先完成一个短任务，再把有效的方法积累成模板。
- 写清楚，才有好回答：把模糊请求变成具体的任务说明。
- 给 AI 的回答做一次事实核查：让每个重要结论都有可以核对的依据。
完成一个小练习： 为同一个任务写两个版本的提示词，记录结果差异，选出更符合目标的版本。
03 / 让知识用起来
把所学方法放进自己的真实任务里。可以是整理阅读记录、解释一段代码，也可以是探索如何从自己的资料中查找答案。
- 建立自己的 AI 学习工作流：把提问、核对、实践和记录串成一个小闭环。
- 用 RAG 连接自己的知识：了解检索与生成如何配合，为后续开发建立概念地图。
完成一个小练习： 用一篇短笔记记录当前问题、实际步骤、观察结果与下一步。
按自己的节奏来
已经熟悉的内容可以直接跳过。每一步都能停下来实践，遇到不懂的概念，也可以回到前面的笔记重新翻阅。