xiaohack's Blog - 知识获取
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items: 利用 AI Skills 来快速获取知识！！！（修改调整内容）
items: 我们是如何学习的？关于学习的 N 个「关键词」
items: 像是一个 V2 的分身，气氛很好，有点难得。

利用 AI Skills 来快速获取知识！！！（修改调整内容）
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date: 2026-01-21T22:06:52+08:00
description: 2026-01-21 更新公告*添加因为某些网站有反爬机制无法访问的情况，优化了输出的内容* YuJunZhiXue/StudyAnalysis-Skills： 深度解析链接、文档或代码，生成 “全能导师级” 的教学笔记github 访问不了的各位可以查看 giteeyangyuhou/StudyAnalysis-Skills本人目前正在修改，由于有的网站有反爬机制，比如知乎，正在尝试修改 SKills如果可以的各位尽可能 star 一下注意如果不生成文件，请将 SKills 中的 data 文件删除，这是最重要的，让他重新自己创建即可！！！下面部分是在 Skill 中的调用方式 此部分是用来看何时启动 skill 的 何时调用 (When to use)当出现以下任一场景时，请立即激活本技能：显式学习指令：用户明确要求：“学习这个”、“深度分析”、“深度学习”、“解析”、“解释这个概念”、“存入知识库”。用户要求：“把这个讲清楚”、“教我怎么用”、“总结并生成笔记”。关键词触发：只要用户提到 “学习” 或 “分析” 配合某个对象，必须激活。复杂多模态输入：用户提供了一个或多个 URL 链接（尤其是包含大量信息或图片的链接）。用户上传了文档文件（PDF, Word, Markdown, TXT）。用户上传了图片（PNG, JPG），且图片内容包含大量文字或图表（如架构图、思维导图）。混合输入：同时包含链接、文字描述和图片。代码深度解析：用户选中或上传了代码文件，并询问：“这段代码是怎么跑的？”、“架构是怎样的？”。隐式教学需求：用户表示困惑：“我不理解这个概念”、“太难了，看不懂”。用户需要降维打击：“用大白话解释一下”、“给个小白能懂的例子”。实话说，我也经常被那些长得离谱的技术文档搞得头大。再加上现在的技术更新太快，资料一个接一个，代码库看的两眼迷茫。尤其是每次想静下心学点东西的时候，没过半小时就放弃了，这种感觉真的很让人沮丧。在记忆心理学里，这被称为 **“认知负荷”**。我们的大脑在同一时间能处理的信息量是非常有限的。如果资料里充斥着大量冗余信息、凌乱的逻辑，大脑会消耗掉绝大部分能量来理清这些噪音，导致你根本没力气去真正 “学习”。所以我开始尝试把这些 “费劲” 的环节交给 Skills 来处理。比如当我面对一个几万字的 GitHub 项目文档时，我不会直接去读，而是先运行我编写的 knowledge-absorberSkills 。这个 Skills 帮我完成了最痛苦的部分：自动过滤掉啰嗦的客套话和重复的背景说明。只抓住最核心的架构逻辑和关键 API。把深奥的术语换成小白都能听懂的直白话语。功能基本上就是给链接，给图片，给文档，给 PDF 给你读取，如果是长文本会自己截断，然后会生成 Html 和 md 两个格式文件，比如说你不爱看 md，可以直接把 html 拖入到浏览器观看 比如这篇文章很多字，看不懂说的什么那么使用 SKills 来完成 效果图如下：说到底，现在的知识获取已经不是拼体力，而是拼谁更会利用工具来 “武装自己”。把那些繁琐、消耗能量的活儿交给 AI，交给 Skills，把最宝贵的注意力留给真正的思考。这才是这个时代最不焦虑的学习方式。祝愿大家能够有完美的知识获取体验！！！📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1494565原作者： Y_yuHou转载时间： 2026/1/21 22:06:50

我们是如何学习的？关于学习的 N 个「关键词」
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date: 2026-01-18T12:12:46+08:00
description: Matrix 首页推荐 Matrix 是少数派的写作社区，我们主张分享真实的产品体验，有实用价值的经验与思考。我们会不定期挑选 Matrix 最优质的文章，展示来自用户的最真实的体验和观点。 文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。学而不思则罔，思而不学则殆。对于「学习」这件事的思考，从古至今，从未中断。如果说《关于学习一些流传甚广的误读和迷思》主要在破除错误认知，那么这篇文章，我们就从最基础的问题，来聊聊「学习」到底是怎么一回事，以及和学习有关的一些关键词。前两部分，关于学习的「哲学视角」和「微观机制」保留了一些学术概念和抽象术语，便于讲清楚学习为什么发生。如果对「如何学习」这个实践话题更感兴趣，可以跳过前两部分，从第三部分的应用板块直接看起。哲学视角：我们的知识来自先天，还是后天？在脑科学蓬勃发展之前，人们对心智、理解、知识就有不少思考。尤其是文艺复兴之后，欧洲进入启蒙时代，理性主义大行其道。这个时代的哲学主流思潮是「认识论」，核心主题就是去探索人类如何认识世界、如何学习和获取知识。其中有三个里程碑式的观点，构成了我们理解「人如何学习」的三种底层假设1，对后来的脑科学也影响重大。第一种假设：大脑是一张白纸/白板，全靠后天经验。这个观点最有名的倡导者是英国经验主义哲学家洛克。他认为，人刚出生时，大脑就像一块空空的白板。我们拥有的知识，全都是后天通过感官体验，一笔一划写上去的。这个观点非常符合直觉，也是近代教育理论的主流——因为它暗示了每个人都是平等的，只要教育得当，任何人都能成才。第二种假设：大脑有「天赋观念」，学习是对内在真理的挖掘。这个观点来自法国哲学家、数学家笛卡尔，还有那句著名的「我思故我在」。笛卡尔认为，感官经验是不可靠的（比如幻觉、错觉），上帝在造人时，已经把最完美的知识印在了我们的灵魂里，比如几何公理、因果律等，这些都是「天赋观念」。我们要做的，就是排除外界干扰，通过纯粹的理性思考（我思），去重新发现这些真理。不愧是数学家的世界观。第三种假设：大脑预设了先天形式，内容依赖后天经验。德国哲学家康德在《纯粹理性批判》中做了一个精妙的综合。他认为，知识的内容来自后天的经验，但知识的形式来自先天的理性。换言之，大脑自带一套整理归纳的逻辑形式，就像一台电脑预装了操作系统。这其中包括时间和空间，这是我们感知的框架；还包括因果律等先验逻辑，这是我们思考的逻辑。只有依赖这些认知框架，我们才有可能从后天经验中积累具体知识。从左到右依次是洛克、笛卡尔和康德以这三类观点为代表，后世对人如何认识世界的问题争论了数百年。直到 20 世纪下半叶，随着脑成像技术和计算机科学的发展，终于迎来了科学的论断：洛克的「白板说」观点是错误的。相对而言，康德和笛卡尔的看法更接近真相。人类的大脑不仅有出厂设置，而且这套设置非常复杂。现代神经科学证明，刚出生的婴儿就表现出惊人的能力——他们天生就有数感、懂得概率、甚至理解基本的物理定律，比如知道物体不会凭空消失。因此，学习并不是在一片空白上随意堆砌经验，而是基于我们的先天预装系统，通过与环境的互动，不断修正预测、调整参数的过程。从这个角度来看，人脑可以说是一个「先天结构」与「后天可塑性」完美融合的精妙设计。如果没有先天的预装系统，全靠后天从零开始学习探索，人类很难在短短几年发展出语言、数学这类高级的智能。反之，先天的出厂设置把一切都规定得死死的，大脑就失去了更多的可能性，难以产生卓越的创造力。正是现有的大脑结构，才让我们既学得快，又能灵活适应各种复杂的环境。微观层面：「学习」到底是如何发生的？高中生物告诉我们：大脑中的基本细胞结构是神经元，而神经元之间的信息传输，是通过突触完成的。这里面有两个关键信息。典型的神经元结构（关注「突触」「轴突」「髓鞘」的位置）神经元神经元是我们大脑的出厂配置。人脑大约有 860 亿个神经元，这个数量在出生时差不多就定型了。尽管成年后部分脑区仍有生成新的神经元的能力，但它对总体数量来说影响不大。突触神经元不是独立存在的，它们通过身上数量众多2的突触彼此联结，形成神经通路。有个很经典的比喻：每个神经元就像一个八爪鱼，有很多的触手。当两只八爪鱼的触角握在一起时（实际上不会完全接触，中间有小的间隙），这个连接部位就是「突触」。突触的连接是高度动态，且后天可塑的。你可以把它理解为大脑的参数。每当我们学习时，突触及周围的结构就会进行相应的变化和调整。所以人的一生中，我们的突触一直在不断改变，而这些改变对应的现象，就是我们所说的「学习」。突触传递信息图解（高中生物课本截图）这里有一个常见的误解：既然突触和学习有关，是不是随着大脑发育，突触数量也会随之增多呢？并非如此。大脑中的突触数量，不是随年龄越来越多，而是呈倒 U 型曲线。在 1~2 岁（婴儿时期）达到巅峰，这时的突触数量大约…

我们是如何学习的？关于学习的 N 个「关键词」
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date: 2026-01-14T18:41:34+08:00
description: Matrix 首页推荐 Matrix 是少数派的写作社区，我们主张分享真实的产品体验，有实用价值的经验与思考。我们会不定期挑选 Matrix 最优质的文章，展示来自用户的最真实的体验和观点。 文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。学而不思则罔，思而不学则殆。对于「学习」这件事的思考，从古至今，从未中断。如果说《关于学习一些流传甚广的误读和迷思》主要在破除错误认知，那么这篇文章，我们就从最基础的问题，来聊聊「学习」到底是怎么一回事，以及和学习有关的一些关键词。前两部分，关于学习的「哲学视角」和「微观机制」保留了一些学术概念和抽象术语，便于讲清楚学习为什么发生。如果对「如何学习」这个实践话题更感兴趣，可以跳过前两部分，从第三部分的应用板块直接看起。哲学视角：我们的知识来自先天，还是后天？在脑科学蓬勃发展之前，人们对心智、理解、知识就有不少思考。尤其是文艺复兴之后，欧洲进入启蒙时代，理性主义大行其道。这个时代的哲学主流思潮是「认识论」，核心主题就是去探索人类如何认识世界、如何学习和获取知识。其中有三个里程碑式的观点，构成了我们理解「人如何学习」的三种底层假设1，对后来的脑科学也影响重大。第一种假设：大脑是一张白纸/白板，全靠后天经验。这个观点最有名的倡导者是英国经验主义哲学家洛克。他认为，人刚出生时，大脑就像一块空空的白板。我们拥有的知识，全都是后天通过感官体验，一笔一划写上去的。这个观点非常符合直觉，也是近代教育理论的主流——因为它暗示了每个人都是平等的，只要教育得当，任何人都能成才。第二种假设：大脑有「天赋观念」，学习是对内在真理的挖掘。这个观点来自法国哲学家、数学家笛卡尔，还有那句著名的「我思故我在」。笛卡尔认为，感官经验是不可靠的（比如幻觉、错觉），上帝在造人时，已经把最完美的知识印在了我们的灵魂里，比如几何公理、因果律等，这些都是「天赋观念」。我们要做的，就是排除外界干扰，通过纯粹的理性思考（我思），去重新发现这些真理。不愧是数学家的世界观。第三种假设：大脑预设了先天形式，内容依赖后天经验。德国哲学家康德在《纯粹理性批判》中做了一个精妙的综合。他认为，知识的内容来自后天的经验，但知识的形式来自先天的理性。换言之，大脑自带一套整理归纳的逻辑形式，就像一台电脑预装了操作系统。这其中包括时间和空间，这是我们感知的框架；还包括因果律等先验逻辑，这是我们思考的逻辑。只有依赖这些认知框架，我们才有可能从后天经验中积累具体知识。从左到右依次是洛克、笛卡尔和康德以这三类观点为代表，后世对人如何认识世界的问题争论了数百年。直到 20 世纪下半叶，随着脑成像技术和计算机科学的发展，终于迎来了科学的论断：洛克的「白板说」观点是错误的。相对而言，康德和笛卡尔的看法更接近真相。人类的大脑不仅有出厂设置，而且这套设置非常复杂。现代神经科学证明，刚出生的婴儿就表现出惊人的能力——他们天生就有数感、懂得概率、甚至理解基本的物理定律，比如知道物体不会凭空消失。因此，学习并不是在一片空白上随意堆砌经验，而是基于我们的先天预装系统，通过与环境的互动，不断修正预测、调整参数的过程。从这个角度来看，人脑可以说是一个「先天结构」与「后天可塑性」完美融合的精妙设计。如果没有先天的预装系统，全靠后天从零开始学习探索，人类很难在短短几年发展出语言、数学这类高级的智能。反之，先天的出厂设置把一切都规定得死死的，大脑就失去了更多的可能性，难以产生卓越的创造力。正是现有的大脑结构，才让我们既学得快，又能灵活适应各种复杂的环境。微观层面：「学习」到底是如何发生的？高中生物告诉我们：大脑中的基本细胞结构是神经元，而神经元之间的信息传输，是通过突触完成的。这里面有两个关键信息。典型的神经元结构（关注「突触」「轴突」「髓鞘」的位置）神经元神经元是我们大脑的出厂配置。人脑大约有 860 亿个神经元，这个数量在出生时差不多就定型了。尽管成年后部分脑区仍有生成新的神经元的能力，但它对总体数量来说影响不大。突触神经元不是独立存在的，它们通过身上数量众多2的突触彼此联结，形成神经通路。有个很经典的比喻：每个神经元就像一个八爪鱼，有很多的触手。当两只八爪鱼的触角握在一起时（实际上不会完全接触，中间有小的间隙），这个连接部位就是「突触」。突触的连接是高度动态，且后天可塑的。你可以把它理解为大脑的参数。每当我们学习时，突触及周围的结构就会进行相应的变化和调整。所以人的一生中，我们的突触一直在不断改变，而这些改变对应的现象，就是我们所说的「学习」。突触传递信息图解（高中生物课本截图）这里有一个常见的误解：既然突触和学习有关，是不是随着大脑发育，突触数量也会随之增多呢？并非如此。大脑中的突触数量，不是随年龄越来越多，而是呈倒 U 型曲线。在 1~2 岁（婴儿时期）达到巅峰，这时的突触数量大约…

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date: 2026-01-10T02:42:00+08:00
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