一、拥抱AI，让AI为你学习效率加速
近几年，AI越来越智能且强大，通过不断的接触使用，我一直有一个强烈的感受：这个时代，真正拉开人与人差距的，不再只是知识储备，而是一个人能不能快速学习、整合信息，并把知识转化为行动和价值的能力；尤其是在AI快速发展的今天，信息获取已经变得越来越容易，当你打开Chapgpt、deepseek、Kimi、豆包等智能体，你几乎能问到你想知道的一切。过去，一个人也许有许多求知欲，但瓶颈却卡到知识的获取渠道，但是现在几乎你想学的任何东西，你都能够通过互联网和llm(大语言模型)来获取。
近两年来，我学习了很多东西，像一块海绵一样通过AI疯狂的吸引知识的水分，当然基于我原有感兴趣的领域，我自己本身是一家世界500强公司的经营分析师，但我不太满足于本职的领域的一些工作，接触到AI的那一天起，仿佛人生打开了潘多拉魔盒，我不停的折腾AI工具，当然我本身已有一定的编程基础，但站在现有的角度看，没编程基础的人都可以来利用AI工具做出很多有趣的东西。
然后来说说我自己利用AI做了哪些加速学习的事情吧。首先，你得学习一些AI的工具才能使用AI的能力，我用的比较多的就是Chatgpt、deepseek、kimi、claude code 、codex 、cursor这些，几乎市场上主流的AI工具我都尝试了一遍，当然借助这些工具，我能提升对于我感兴趣的领域的学习效率。
先谈谈我感兴趣的领域吧，读书、英语、投资研究、全栈开发、数据分析……
读书
本人有时比较懒，可能在网上刷信息时会接受到一些信息，这些书怎么怎么样，但是由于我自己没读过，我也不知道他主要说的是什么？我会有一个想法，让AI先读，然后让AI提练出精华的部分，我再去看，所以我搞了个AI速读系统，只要是我知道名字的书，我在网上搜寻到电子版之后，格式不限，我就直接丢给我这个系统，让它先读帮我提炼输出报告，如果我对于这本书或者哪个部分有兴趣，我就会去看它告诉我的那些章节，或者我直接根本就不看，直接看他提炼给我的精华就行，效率拉满，直接上实图吧。
英语学习
为了学英文，我用了Chatgpt和Codex，利用Chatgpt来练口语，用Codex来学习词汇、短语和阅读，自己写一段提示词，然后让llm(大语言模型)给你出题来学习单词，当然如果是你已经熟悉的单词，可以直接跟它说过滤掉，如果是你不熟悉的，直接告诉他这几个单词的序号，然后llm会将这些单词记录在我的obsidian中，然后目前我是分了两个模式，一个是learning mode 主要是学习单词、短语，AI会给你单词、短语、然后出题测试，就这种循环；还有一个是read mode，主要是大段的阅读，然后llm会给你出题，比如说这段材料的主要意思是什么之类，通过几句话来描述，当然这个过程中是全英文沟通，没有中文，最近通过这种方式，感觉英语能力有很大提升，比以前那种传统的记忆方式，起码提升了5倍的学习效率。
投资研究
为了深入研究股票市场及公司财务，我用cursor + claude code 搭建了一套量化系统，当然不是那种高频的量化，主要是收集a股市场上所有上市公司的财务信息以及日线级别的OHLCV(开盘、最高、最低、收盘、成交量)数据，然后结合这些去做一些数据类的分析，一方面满足我对于探索数据的喜好以及去寻找发现是否有好的交易机会去做一点投资；另一方面我还能够通过llm来学习一些金融和量化的一些知识，以下是我通过llm来生成的金融和量化生成的学习资料和在研究a股量化时一些文件部分截图，一般我会主要通过生成一些jupyter notebook文件来学习，因为本身就是数据分析师，对于这种即时可见的分析就会更有好感，然后还可以通过手动修改来即时研究不同代码逻辑和参数会最终导致什么不同的结果，爽感十足。
全栈开发
这个现在来说也比较简单了，因为原本就有python编程的初级全栈的基础，现在利用AI直接提速，一个人就把需求、设计、前端、后端、测试、布署、运维的活全干了，然后我的网站就变成了现在上线的这个样子，数据实验基地（https://datalabbase.com/）。 因为平时也有工作，更新得也不是太频繁，但是好在我在网上已经把我的小破站搭建完了，而且我能不断的去迭代网站，有了AI现在发布也很简单了，在本地开发好，然后通过一些脚本直接在服务器端更新网站。
数据分析
因为自己本身就是数据分析师，各类的数据分析技能我一般手动，当然如果有一些比较麻烦的事情，我可能会让AI直接弄，比如说一些数据清洗之类的，还有一些比如说我会去更AI探讨一些问题，比如说用什么机器学习模型去匹配我现有数据之类的问题。
总之，概述以上，我发现我现在越来越离不开AI的能力了，因为它能极大的提升我的效率和拓宽我的学习和认知的边界。
二、从“学习知识”转向“构建系统”
以前的学习方式，更像是：看到一个感兴趣的主题 → 搜索资料 → 看文章 → 做笔记。但是这种方式有一个问题：学习结束以后，知识很容易沉淀成碎片，今天研究AI，明天研究投资，后天学习英语；每个方向看起来都很努力，但几年以后回头看，会发现自己拥有很多信息，却没有形成自己的资产。
所以我开始调整自己的学习方式，我不再把目标设定为“学习更多知识”。而是建立一个系统：输入 → 理解 → 连接 → 输出 → 形成资产。我将它们全部打包放进我的obsidian中，形成我的第二大脑，这是我的obsidian中的关系图谱缩略图。
三、从输入者变成创造者
过去很长时间，我最大的习惯是学习，比如看文章、看视频、研究工具。但后来我发现：如果没有输出，学习很容易变成一种自我满足，所以我想把自己的思考公开表达出来。
我开始尝试建立自己的内容系统，例如通过我的网站Datalabbase和微信公众号以及其它的一些平台来记录分享我对于数据分析、投资研究及学习其它各类领域的一些心得，通过文章或视频把自己的思考沉淀下来。
因为一篇文章，本质上就是一次思考压缩。它迫使自己去回答：我理解了什么？我的观点是什么？我能不能解释给别人？
四、普通人在AI时代最大的机会
很多人担心：AI会不会替代人？我的理解是，AI更可能替代那些只执行标准任务的人。但是，对于能够使用AI进行学习、思考、创造的人来说，AI反而会成为巨大的杠杆。过去，一个人学习一个新领域，需要几年时间；未来，一个人如果能够合理的利用AI工具，便可以快速进入多个领域。AI时代，最重要的能力可能不是记住多少知识，而是持续学习的能力、建立系统的能力和创造价值的能力。
在这个AI疯狂生长的年代，我希望每个人都能够不断完善自己的个人学习操作系统，让AI帮助我们学习，让我们的人生加速。最后，这里没有广告，只有真心祝福，感谢国产deepseek和kimi，让我用到了高性价比的大语言模型，祝中国的AI发展如日中天。