创建&使用费曼学习技能，让 AI 帮你快速学习新领域知识（实战教程）

看完一篇文章、学习一个知识，当时感觉懂了。

过三天，有人问你，你发现说不清楚。

又或者准备运用这个知识，尝试解决问题，又觉得似是而非。

这不是记忆力的问题，是你从来没有真正理解过它。

有个方法专门解决这件事：费曼学习法。

核心只有一句话："如果你不能用简单的语言解释一件事，说明你还没真正理解它。"

下面一步一步详细讲解如何实践：

创建属于你自己的学习导师，让 AI 帮你把费曼学习法变成可以反复用的流程。

01

找找有没有现成的技能

搜索是否有“费曼学习方法”的技能

搜索结果是没有，ArkClaw 建议可以帮我创建一个。

我想知道它是否知道这个学习法，于是让它：“先阐述费曼学习的具体做法，然后创建费曼学习技能”

它还是知道的。

创建技能成功：

02

避免幻觉

技能本身没问题，但 AI 在解释具体知识的时候，给的内容"听起来像那么回事"，却没有办法保证准确。

这就是大模型的幻觉问题：它可能用非常自信的语气，讲出一个不准确的东西。

所以我问了它怎么避免：“学习是需要权威信息，官方教材或者靠谱的信息来源，请如何在技能中体现？”

它也很快补充了权威信息来源的要求

学习任何政策类、法律类、医疗类等等内容，必须先找到官方的原始文件，把原文贴进来，让 AI 帮我理解原文，而不是让 AI 凭空解释。

有了这条规则之后，这个技能才算真正完整。

03

现场实用：测算社保养老金

技能创建完成，先找一个真实场景验证一下。

正好看到有朋友在讨论社保养老金怎么计算，我就拿这个来试试刚刚创建的新技能：

先找到社保网站的官方解释，然后对它说

现在学习北京社保关于退休后领取养老金如何计算。这是社保网站的测算说明地址： https://fuwu.rsj.beijing.gov.cn/oldjbylbxdy/index7.html

它明确了来源后，进入 AI 导师的节奏：让我讲解如何计算的。

于是，我在它的提问中，一点一点的把这个计算过程给讲明白：

养老金 = ‌基础养老金 + 个人账户养老金 + 过渡性养老金‌‌，基础养老金=（退休时上年度本市职工月平均工资 + 本人指数化月平均缴费工资） ÷ 2 × 缴费年限 × 1%

从开始到中间它陆续提问了一些我没讲到的地方：

直到最后，它认为我把所有内容补充完整，让我再用一个生活化类比，比如："北京养老金计算就像..." 帮普通人更快理解这个逻辑。

回复后，它帮我总结了一份笔记：

整个过程不到半个小时，我就用费曼学习法，在AI助手（ArkClaw）里创建了一个技能，

并且用这个技能引导我自己复述了这个怎么计算养老金，还生成了总结文字。

再通过这篇文章：OpenClaw + Obsidian：最小成本搭建 AI 记忆同步系统介绍的方法，把相关的记忆和产出同步到了本地电脑。

04

发散拓展：学习英语语法、单词

社保是政策类的例子，我们还可以试试学英语能不能用上。

用费曼学习法技能怎么做？

把手头的英语教材（比如《新概念英语》）的相关章节拍下来或上传到 ArkClaw。

AI 会让你先解释，再追问：

• 虚拟语气和普通条件句有什么区别？

• 为什么这里要用 "were" 而不是 "was"？

• 你能造一个句子吗？

造不出句子，就是没学会。

造出来了，AI 还会追问你"为什么这样造"。

直到你能把底层逻辑说清楚为止。

费曼学习法的核心：是把"输入"变成"输出"来检验。

AI 在这里做的事，是帮你完成这个检验动作。

让你输出表述，找出和权威资料之间的差别，二次、三次反复追问，再让你输出，直至没有差距。

一个人学东西，很容易欺骗自己"我懂了"。有 AI 在旁边追问，这个自我欺骗就很难持续。

你可以把它应用到更多的场景中。

05

AI 放大你能力的效率工具

用上 AI 助手之后，我用它接管了全部的代码编程、文档输出工作，完成了很多之前想做的一些设想的事。

以前看到一个思路，可能就是想想，放那里时间长了，就搁置了。

现在 AI 工具把动手这件事的门槛降低了：

有想法，先寻找技能 -> 没有技能，就先创建技能 -> 再使用技能，发现有不足之处，改进 -> 再实践，再改进，迭代，直到有阶段性成果。

但门槛低了，依赖也就深了。

今天一早，我的日常主力 AI 助手 WorkBuddy 就遭遇登录异常（后来大概 11:35 修复）。

还好我有其他的 AI 工具：ArkClaw，Trae 能工作。

用户群里有人抱怨：“老板问我为什么一天了还没产出，我不敢说话”。

AI 助手一旦无法使用，很多人日常工作就干不了。

一、AI 正在成为基础设施。

就像水、电、网络一样，大模型刚出来时，就有专家预言过这一天。我们现在正在见证它一步步变成现实。

二、最坏的情况也没那么糟。

即便哪天所有 AI 供应商都出了问题，大不了退回到大模型出现之前：

程序员手写代码，打工人手写 PPT，研究员手动收集资料、思考提炼。

那只不过是现在习以为常的日常。

如果用费曼学习法技能，你会用它学什么？

欢迎评论区留言。

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