🦺

方法论重构

ChatGPT

目标 — 把“AI思维”变成你的第二天性

你想要“全面重构思维模式和方法论，把AI思维带入生活的方方面面”。好的——把它拆成：心态（Mindset）→ 方法（Frameworks）→ 技能（Tools & Habits）→ 实战路线（Step-by-step roadmap）→ 评价与迭代。下面是一套可执行、具体、可检验的路线图与工具、示例与模板，直接照做即可开始变革。

一、核心心态（必须先建立的思维基础）

  1. 数据驱动但不盲从：用数据和模型来分辨可能性、概率与验证，但保留人类价值判断与常识。
  1. 实验者心态：把想法当作小实验，快速验证、从失败里学习。
  1. 分层抽象思维：把问题拆到不同层（概念→策略→流程→工具），优先在策略/流程层做可复用改进。
  1. “Prompt-first”思维：学会用问题和提示（prompt）驱动AI，用好问题比盲靠答案更重要。
  1. 工具与规则分离：把方法论（为什么、何时、怎么想）与具体工具（哪款AI/插件）分开，以免工具迭代导致方法丧失。
  1. 长期-短期双轨：短期用AI提升效率（自动化、检索、草稿），长期构建认知资本（模型思维、因果链、体系化知识）。

二、AI思维的核心方法论（可复用框架）

以下每个都是可以应用于工作、学习、决策、人际、创作的“通用模板”。

1) 问题拆解模板（P-D-R）

  • P（Problem）: 明确问题和期望输出（谁、何时、为何、何种形式）。
  • D（Data）: 明确可用信息/数据/假设与缺口。
  • R（Resolve）: 给出可执行方案（小步快跑、衡量指标、回滚策略）。

2) 3C 决策框架（Context, Criteria, Check）

  • Context：背景与约束。
  • Criteria：用哪些衡量标准决定好坏（时间、成本、风险、影响）。
  • Check：生成候选方案并用Criteria打分；若AI给建议，把“为什么”和“不确定性”问清楚。

3) AI-Assisted Loop（AIAL）

一个持续改进循环：
Define → Prompt → Generate → Verify → Implement → Measure → Iterate。
每一环都写出验收条件（验收是数值或具体样例）。

4) 模板化生产（Build Once, Reuse Many）

把常用任务（周报、邮件、合同、复盘、教学片段）制作成“Prompt + 验证规则 + 结果模板”，存入个人知识库，可重复调用或微调。

三、必须掌握的技能与工具组合（按优先级）

工具会变，但下面的技能长期适用。

技能（思考层面）

  • 高质量提问（Prompt Engineering）：学会用角色、约束、格式、例子来构造问题。
  • 信息验证：快速核对事实、来源、日期、矛盾点。
  • 因果推理与反事实思考：不是只看相关，而问“为什么会这样”。
  • 模型化（建模）能力：能把现象抽象成变量与关系，做简单计算/估算。
  • 系统性复盘：量化改进点，把经验写成可传的知识。

工具（执行层面，类别指引）

  • 通用大模型助手（写作、头脑风暴、编程）：选择能导出、能插入上下文/记忆的工具。
  • 笔记 + 知识库（Obsidian/Notion/Logseq 等）：存放Prompt模板、实验记录、复盘。
  • 自动化平台（Make/IFTTT/Zapier/本地脚本）：把重复任务自动化。
  • 搜索与事实核验工具（学会并行用多源搜索与数据库/官方文档验证）。
  • 专用微型代理（Personal Agents）：为日常任务设定小助手（邮件分类、会议纪要草拟、购前对比）。
  • 可视化/建模工具（Excalidraw, diagrams.net, 简单的电子表格）：做系统图与因果图。

四、90天可操作路线（分解到周）

这是一个可复制的快速成长计划，既有学习也有实践与产出。

第0周（启动）

  • 目标：确定你要改造的5个生活/工作场景（例如：早晨决策、周报、项目规划、学习新技能、理财）。
  • 输出：一页“场景清单 + 期望改进指标”（例如：节省时间20%、决策错误率降低30%）。

第1–2周（基础训练）

  • 学：每日30–60分钟学习Prompt工程与AIAL循环（看案例、练题）。
  • 做：在每个场景用P-D-R 模板写一个首要问题；把它交给AI，记录3个不同Prompt与输出。
  • 存：把最有效的Prompt与评估标准存进知识库。

第3–4周（自动化与模版化）

  • 目标：将1–2个重复任务实现半自动化（比如：会议纪要草稿、常规邮件回复）。
  • 步骤：写Prompt → 写后处理规则（比如检查事实、替换姓名）→ 用自动化平台连接（例如：当收到某类邮件则触发模板）。
  • 测量：记录时间节省与错误率。

第5–8周（深度应用与代理）

  • 目标：为1个复杂场景（例如：项目计划或学习路径）构建Personal Agent工作流（检索资料→生成计划→分解任务→提醒）。
  • 做法：画出流程图（输入、处理、输出），实现自动化（用脚本或No-code）。
  • 测量：项目完成速度、质量、阻塞次数。

第9–12周（反事实与模型化）

  • 目标：在至少2个决策上使用“因果模型 + 反事实分析”（例如：换一个产品策略会如何？）
  • 输出：书面复盘，量化预期 vs 实际，并把结论落成规则（若 X 则 Y）。

持续（每周/每月）

  • 每周：一次小实验（新的Prompt/自动化），一次复盘（10–20分钟）。
  • 每月：把有价值的模板与代理更新到知识库，分享给他人或导出成手册（强制写成“可执行”的步骤）。

五：具体实用模板（拷贝即用）

A. 高质量Prompt通用骨架

你是[角色/专家，例如：产品经理、校对专家、金融分析师]。
目标：帮我完成[具体任务]，输出格式：[列点/表格/邮件/计划]。
约束条件：
- 字数/时限：[例如：不超过300字]
- 风格：[如：正式/简洁/亲和/学术]
输入信息：[在此粘贴相关背景、数据、示例]
请附带：
1) 关键假设（列出3条）
2) 不确定性与需要验证的点（列出2条）
3) 下一步行动建议（列出3条，含优先级）

B. 决策打分表（Excel/Notion可复制）

列：方案 | 时间成本 | 金钱成本 | 风险 | 预期价值 | 总分（用权重）
权重示例：时间0.2、成本0.2、风险0.3、价值0.3。给分后自动算总分并排序。

C. 会议纪要自动化Prompt

你是会议纪要助手。下面是会议录音/转写文本（粘贴）。请：
1. 提取3点关键决策（谁负责，截止日）
2. 提取5条行动项（任务、负责人、优先级）
3. 用一段80字的会议摘要写给未出席者
格式：决策/行动项/摘要

六：如何验证与评估效果（量化指标）

为你的每个场景设置1–3个关键指标（KPI），并记录基线（改造前）：
  • 时间节省（小时/周）
  • 错误/返工率（次数/月）
  • 决策速度（天/次）与满意度（1–5分）
  • 产出质量（评估表或他人评分）
      • 持续记录，至少每月复盘一次，调整Prompt或流程。

七：风险、伦理与安全（别忽视这点）

  • 事实核验：AI可能“自信地胡说”。把“核验步骤”写进流程（要求引用来源、列de出置信度）。
  • 隐私：不要把敏感数据随意放进外部模型；对敏感场景使用本地或企业级模型/加密流程。
  • 过度外包：保持核心判断权在你手里。AI是助理，不是最终决策者。
  • 技能退化：持续保留手工技能（例如写作、数学估算），把AI作为扩展器而非替代。

八：进阶策略（6–12个月）

  1. 构建个人知识图谱：用工具把你的Prompt、实验、复盘连接成图谱，形成可导航的认知资产。
  1. 训练/微调专用模型：把你频繁任务的数据/话术/偏好用于微调（或使用私人记忆功能），提高个性化效果。
  1. 团队级落地：把成功的模板、代理做成团队手册和自动化流，形成协作标准。
  1. 认知杠杆：把AI用于提高“认知杠杆”——把你在少数决定上加倍投入，借助AI把这些决定的影响放大。

九：示例场景快速演练（2分钟读懂）

  • 早晨决策：每天早上用Prompt把昨天关键数据/邮件摘要出来 + 推荐3件今日优先做的事（并给出时长估算）。
  • 学习新技能：用AI生成90天学习计划（分周目标、资源、检查点），每周自动生成测验与复盘。
  • 写作/创作：把写作任务分成：大纲→章节草稿→润色→校对。每一步用不同Prompt并写清验收标准。
  • 理财：用Prompt把月度消费自动归类、列出3个可节省项并计算潜在节省额。

十：立即可做的3件事（马上行动）

  1. 今天挑1个场景（例如：邮件），用上方“高质量Prompt”做一次，保存到知识库。
  1. 设1个KPI（例如：节省邮件时间30%），本周末测一次。
  1. 做一次小实验：把会议纪要Prompt放进你的工具链，试运行一次并复盘。
如果你愿意，我可以现在帮你做下面几件事中的任意一项（立刻输出可用结果）：
  • 为你列出的某个具体场景写出 3 个可直接拷贝的 Prompt（含后处理规则与验收标准）。
  • 帮你把上面的90天计划细化成每天任务（把你提供的 5 个场景作为输入）。
  • 帮你写一个团队/个人用的Prompt模板库（Markdown 格式），适合直接导入 Notion/Obsidian。
告诉我你想先从哪一项开始，或者直接把你要改造的 5 个场景贴过来（例如：晨间计划、每周报、项目提案、读书笔记、家庭预算），我马上为你生成第一批可复用 Prompt + 验收表。
Gemini
这是一个非常有远见且充满勇气的决定。重构思维模式不仅仅是学习如何使用工具，更是一场认知的升级。在AI时代，人与工具的关系不再是“驾驶员与汽车”，而是“指挥官与参谋团”。
要摆脱固有思维的限制，我们需要将传统的“线性、执行型”思维，转变为“指数级、编排型”思维。以下是我为你梳理的AI时代思维重构见解与详细实施路线图。

一、 核心见解：从“执行者”到“架构师”的跃迁

在过去，个人的价值很大程度上取决于**“存量知识”（你记得多少）和“执行技能”（你做得多快）。在AI时代，这两个维度被无限贬值。新的核心价值在于“定义问题的能力”和“鉴赏判断的能力”**。
你需要建立以下三个新的认知支柱：
1. 从“如何做 (How)”转向“要什么 (What & Why)”
◦ 旧思维： 我需要花费10小时学会如何写这段代码/画这张图。
◦ AI思维： 我需要清晰地定义我要实现的功能/画面风格，然后让AI去执行“如何做”。你的核心竞争力是提出精准的需求和愿景。
2. 拥抱“概率性”与“迭代”
◦ 旧思维： 追求完美主义，不仅要一次做对，还要完全掌控细节。
◦ AI思维： AI本质是概率模型。你需要习惯“快速生成原型 -> 批判性反馈 -> 迭代优化”的循环。不再追求一次成型的完美，而是追求高速迭代的演进。
3. 外挂大脑与“人机耦合”
◦ 旧思维： 依靠自己的大脑处理所有信息，记忆力是瓶颈。
◦ AI思维： 将记忆、整理、初步分析外包给AI。你的大脑只负责最高级的决策、情感连接和创造性整合。你不再是一个人战斗，你是一个团队。

二、 思维重构路线图 (The Roadmap)

这是一个分阶段的实施计划，旨在将你的思维模式从传统型平滑过渡到AI增强型。

第一阶段：解构与觉察 (Deconstruction)

目标：打破“必须亲力亲为”的执念，识别生活中可以被AI重构的环节。
• 思维训练：
◦ “这真的是我的工作吗？”：每当你开始一项任务（写邮件、做计划、查资料）时，停下来问自己：这一步是需要“人类灵魂”的创造，还是机械的重复？如果是后者，尝试交给AI。
◦ 剥离“知识诅咒”：不要因为自己“擅长”某事就坚持自己做。哪怕你擅长翻译，如果AI能完成80%，你也应该让AI先做，你只做最后的20%润色。
• 行动清单：
◦ 建立一个“AI外包清单”，记录每天哪些重复性脑力劳动可以被替代。
◦ 每天强制自己使用AI解决一个以前从未想过用AI解决的问题（比如：帮我制定冰箱剩余食材的食谱，或者模拟面试官向我提问）。

第二阶段：提示工程思维 (Prompt Engineering Mindset)

目标：学会结构化表达，将模糊的想法转化为机器可理解的指令。
这不仅是写Prompt的技巧，更是一种逻辑梳理能力。
• 思维模型：CRIS (Context, Role, Instruction, Specificity)
◦ Context (背景)：我必须提供充足的上下文，而不是孤立的命令。
◦ Role (角色)：我需要定义AI的身份（它是专家、批评家还是小白？）。
◦ Instruction (指令)：利用链式思维（Chain of Thought），一步步引导AI。
◦ Specificity (标准)：明确成功的标准是什么（字数、格式、语气）。
• 生活应用：
◦ 在与人沟通时也采用这种模式。你会发现，当你能写好Prompt时，你给人类同事下达的任务也会变得异常清晰。

第三阶段：人机协同工作流 (Symbiosis Workflow)

目标：将AI嵌入到决策和创造的“闭环”中，形成“半人马”模式。
• 新的工作流：
1. 发散 (Human + AI)： 你提出核心概念，AI提供10种可能得发散方向。
2. 收敛 (Human)： 你凭借直觉和经验，挑选最靠谱的2个方向。
3. 执行 (AI)： AI快速生成草稿或原型。
4. 精修 (Human)： 你进行最后的情感注入、逻辑修正和价值判断。
• 方法论：苏格拉底式对话
◦ 不要只把AI当搜索引擎，把它当教练。
◦ 示例： “我想学习宏观经济学，请你作为这一领域的顶尖教授，通过向我提问的方式来测试我的认知，并根据我的回答纠正我的盲区。”

第四阶段：系统化与自动化 (Systematization)

目标：构建个人专属的AI代理系统。
• 思维升级： 从“手动对话”升级为“构建流程”。
• 行动：
◦ 使用支持知识库的AI工具（如NotebookLM, Custom GPTs）建立“个人第二大脑”。上传你的日记、过往文章、读书笔记，让AI基于你过去的思想来辅助你现在的思考。
◦ 设置自动化流（Workflow），例如：RSS订阅新闻 -> AI自动摘要并提取关键点 -> 发送到你的笔记软件。

三、 场景实战：将AI思维带入生活的方方面面

为了全面重构，我们需要具体的场景演练：

1. 学习与认知升级

• 费曼技巧增强版： 学习新概念时，让AI充当“五岁小孩”，你尝试向它解释。如果它听不懂或指出逻辑漏洞，说明你没懂。
• 跨学科连接： “请用量子力学的概念来解释在这个商业案例中发生的变化。” 利用AI强大的联想能力，打破学科壁垒，通过类比激发灵感。

2. 决策辅助

• 魔鬼代言人： 在做重大决定（买房、跳槽）前，把你的理由告诉AI，并要求：“请扮演一个极其挑剔的批评家，找出我逻辑中的漏洞和幸存者偏差。”
• 模拟沙盘： “我打算和老板谈加薪，我的策略是... 请模拟我的老板，预演可能的反驳和刁难。”

3. 情绪与自我关怀

• 客观的镜子： 当你情绪低落或焦虑时，向AI描述你的感受。AI没有偏见，往往能提供一种“抽离的、认知的”视角，帮你把情绪（Emotion）和事实（Fact）剥离开来。

四、 总结与对比表
维度传统思维 (Legacy Mindset)AI思维 (AI Mindset)能力定义记忆力、算力、执行力提问力、鉴赏力、整合力知识获取囤积式学习 (Just-in-case)调用式学习 (Just-in-time)工作方式线性、单线程、亲力亲为并行、迭代、人机协作对待错误避免错误，追求确定性快速试错，拥抱概率性自我定位独立的工匠系统的指挥官
维度
传统思维 (Legacy Mindset)
AI思维 (AI Mindset)
能力定义
记忆力、算力、执行力
提问力、鉴赏力、整合力
知识获取
囤积式学习 (Just-in-case)
调用式学习 (Just-in-time)
工作方式
线性、单线程、亲力亲为
并行、迭代、人机协作
对待错误
避免错误，追求确定性
快速试错，拥抱概率性
自我定位
独立的工匠
系统的指挥官
Notion
这是一份基于你现有背景（PM、机器人行业、目前正在进行的AI培训师及内容创作项目）的AI时代思维重构与落地路线图。
打破固有思维模式的核心，是从“执行者（Doer）”转变为“架构师（Architect）”。在AI时代，你的核心竞争力不再是单纯的产出速度，而是提问的能力、判断的品味以及系统搭建的能力。
以下是为你定制的四个阶段重构路线：

第一阶段：认知重构 —— 从“人肉电池”到“超级个体”

核心转变：不再把AI仅仅当成搜索引擎或翻译工具，而是将其视为你的外挂大脑和全能实习生。
  1. 确立“人机协作”的元认知
      • 旧思维：遇到问题 -> 自己搜资料 -> 自己整理 -> 自己输出。
      • AI新思维：遇到问题 -> 定义任务标准（Prompt） -> 指派AI完成初稿/调研 -> 你进行审核与迭代。
      • 你的实践场景：在你的 中，不要只教学生“怎么用ChatGPT写CV”，而是教他们“如何像面试官一样思考，并指挥AI模拟面试”。你已经在 📜Prompts à utiliser en séance 中尝试了角色扮演（Role Prompting），这是非常好的开端。
  1. 建立“先咨询，后动手”的习惯
      • 在开始任何复杂任务（如 或 准备 面试）之前，先与AI进行一轮“苏格拉底式对话”。
      • Prompt示例：“我是一名资深PM，即将面试一家AGV行业的公司。请作为一名严苛的面试官，挑战我的项目经历，并指出我逻辑中的漏洞。”——利用AI不仅生成答案，更要用它来寻找盲区。

第二阶段：工作流重构 —— 将SOP（标准作业程序）代码化

核心转变：将你作为PM擅长的流程管理能力，转化为AI可执行的Prompt工程。
  1. SOP的Prompt化
      • 你已经在 中运用了“矩阵运营”思维。下一步是将这些手动流程自动化。
      • 落地动作：完善你的 。不仅是生成标题，而是建立一套工作流：
        • Input：原始视频素材/灵感。
        • Process 1 (AI)：提取3个爆款钩子（Hook）。
        • Process 2 (AI)：根据 的规则（如15-40s时长、黄金3秒法则）检查脚本。
        • Output：生成符合SEO的标题和描述。
  1. 建立个人Prompt库（你的数字资产）
      • 你保存了 模板，这很好。不要让它空着。
      • 行动：将你日常调试好的、效果好的Prompt（例如用于 优化的Prompt）标准化存入库中。
      • 原则：Every recurring task should have a prompt.（任何重复发生的任务，都应该对应一个Prompt。）

第三阶段：知识管理重构 —— 打造“能聊天的”第二大脑

核心转变：从“收藏家”变为“连接者”。不仅是存储信息，而是让AI帮你调用信息。
  1. 让笔记“活”起来
      • 你目前的 和 结构很完整。但在AI时代，Tags（标签）的重要性下降，Context（语境）的重要性上升。
      • 落地动作：在记录 或 时，多写“思考过程”和“背景”，而不仅仅是结论。因为未来的AI（如Notion AI）能通过语义理解帮你检索，不需要你死记硬背放在哪个文件夹里。
  1. AI辅助复盘
      • 利用你现有的 中的“周复盘”模块。
      • 新玩法：每周将你的“Daily Tracker”和“学习记录”投喂给AI，让它帮你分析：“基于我本周的时间记录，我的精力分配是否符合我‘找工作’和‘AI转型’的战略优先级？有哪些低效能的时间黑洞？”

第四阶段：生活哲学重构 —— 终身学习与反脆弱

核心转变：拥抱不确定性，培养“AI无法替代”的软技能。
  1. 深耕“高触感”领域
      • 在你的
        AI时代软技能         笔记中提到了“同理心”、“影响力”和“决策力”。这些是AI的弱项。
      • 在面试（如 ）或做培训（）时，利用AI处理信息（硬技能），你自己专注于建立信任、讲故事和理解他人情绪（软技能）。
  1. 微习惯养成
      • 每天留出15分钟“AI探索时间”（不仅仅是刷新闻，而是动手测）。
      • 任务：今天就去完善你的 计划，尝试配置一个简单的自动化工作流（比如：监控特定职位的招聘信息并自动汇总到Notion）。

总结：你的下一步行动建议

  1. 整理Prompt库：去 ，把你目前在用的关于简历修改、视频脚本生成的Prompt由“草稿”变为“结构化资产”。
  1. 优化工作流：在 中，明确哪一步是必须人做的，哪一步是完全可以AI代劳的，并在页面上标注出来。
  1. 复盘与迭代：在下次 的周复盘中，增加一个问题：“这周有什么工作是我本可以用AI完成但没有用的？”
这种重构不是一蹴而就的，它需要你在每一个具体的任务（找工作、做视频、讲课）中不断地自我觉察和刻意练习。你已经具备了非常好的系统基础，现在需要的是将AI作为这个系统的核心驱动引擎。
AI时代软技能
Agent的未来范式探索