学习/备考神器！用 AI 十倍速学习任何知识🔥

Hytidel聊商业（文章更多干货）·约 8 分钟阅读

2026年10月4日10月4日

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前言

AI 一定会颠覆现在的教育。

我们在学习、备考的时候，经常会遇到以下问题：

在读完一份材料之前，我们无法知道这份材料是否值得我们读。
考试可能只考教材上的部分小节，但如果直接跳过不用考的小节，我们可能会担心错过对后面要考的小节有用的信息，比如前置知识点等。
我们在阅读材料的时候，跟随作者的思路感觉很流畅，会给人一种“自己已经懂了的错觉”，但其实自己可能并没有懂，因为这只完成了输入，并没有完成输出。
人类的阅读是线性的，也就是把材料从前往后读一遍，但这种阅读顺序未必是最优的，比如把相关的小节合并在一起学习可以提高掌握程度。
学校和老师采用标准的教材和统一的授课，忽略了对每个学生的学习水平的适配。
部分教材的编排不合理，存在“递归学习”的现象，即：在学习 A 的时候，发现要先学 B；在学 B 的时候，发现要先学 C 和 D。这会增大对领域不熟悉的学习者的学习难度——因为他们不知道有哪些前置知识，以及在哪里可以学到它们。
一个学习主题可能涉及多份学习材料，需要在它们之间频繁切换，这会增大学习者的学习阻力。

……

为解决该问题，受博主 @dontbesilent 的「交互式学习」和「dbskill 的 /dbs-learning」启发，我做了一套「用 AI 交互式学习的工具」。

快来跟我一起，偷偷用 AI 学习，然后惊艳所有人！

【开源仓库】

我会持续将我对「AI 赋能学习/教学/科研」的探索开源到 GitHub 仓库。该仓库的核心目的是提供思路，大家可以基于我写的 demo 进行二次开发。

GitHub 仓库地址：https://github.com/HytidelLegend/htd-ai-augmented-educationd

理论基础

布鲁姆认知目标分类：把学习目标分为记忆、理解、应用、分析、评价、创造六个层级。导师据此安排课程递进，新概念通常从记忆或理解开始，再根据掌握情况逐步提高要求。

苏格拉底式提问与支架教学：通过一个关键问题引导学习者说清定义、前提、机制和适用边界。回答不完整时先给最少提示，再继续追问，逐步帮助学习者独立推理。

反事实检查：通过改变关键前提、检查相关与因果、寻找边界或反例，检验推理是否成立。它用于审视结论的依据和适用范围；超出材料支持的推断会标为资料外解释。

1 提炼知识点

本次要学习的材料是曾仕强教授的一篇 26 分钟的演讲《曾仕强：放空自己，让老天帮你，从此告别焦虑无助！》（B站搜：BV1bxNP6zEAs），我事先通过语音转文字将其转为逐字稿。

[00:00:00] 一个人碰到困难的时候，他还有那种意愿想要突破，只是感觉到无能为力的时候，叫做无力感。

[00:00:10] 等到挫折很多很多。

[00:00:13] 他连突破的愿望都没有了，安于现实，就这么办吧，那就叫做无助感。

[00:00:24] 无力感久了以后就会变成无助感。

……

演示只使用了一份学习材料，实际使用中也可以传入多份学习材料。

先调用 build-curriculum-navigation skill，提炼知识点。

agent 会先询问用户的学习目的和对学习材料的了解情况。

然后，agent 将阅读学习材料，提炼出其中的知识点并识别知识点的前驱后继关系，建立知识点的依赖图。具体地，

如果依赖图是有向无环图（DAG），则所有合法的拓扑序列就是可能的学习顺序。
如果依赖图不是 DAG，先进行 Tarjan 算法找到强连通分量，也就是依赖图中的环所在。然后 agent 根据语义，给出删除有向边的破环建议，经用户确认后执行，将图变为 DAG。

可以看到 agent 提炼出了 29 个要点。接下来 agent 会出几道选择题，通过二分法来评估学习者的学习水平。如果你看不懂题目，不要乱蒙一个，而是选择最后一个选项。

这一步是为了在知识点的依赖图的基础上，考虑用户水平、目标匹配、背景匹配、难度平缓、主题连续等因素，确定最适合用户的学习顺序。

选择题评估完毕后，agent 给出了学习顺序，分为主线和支线。

2 开启交互式学习

2.1 规划学习路线

调用 interactive-tutor skill，agent 会基于 build-curriculum-navigation skill 的运行结果规划学习路线，开启交互式学习。

在交互式学习的项目目录（下面简称“项目目录”）下，学习路线.md 展示了所有要学习的知识点的信息和课程安排。

2.2 可交互前端页面

在提供的 applications/交互式学习/ 的前端页面中，你可以很直观地看到知识点依赖图、课程依赖图。

点击你想学的知识点，右边金色的线是这个知识点的学习路线，左边高亮的部分是与这个知识点有关的课程。

点击你想学的课程，左边展示了学习路线，右边高亮的部分是这节课的知识点和前置知识点。

你还可以通过「右键-屏蔽后续学习」来屏蔽掉你不想学的部分，比如考试不考的知识点。

这样你就可以针对性地学习你想学的部分，不需要看完整本书了。

3 生成讲义

agent 会生成每一节课的讲义，保存在项目目录的课程/ 下。

讲义开头是本课学习的知识点，如果需要前置知识的话，也会一并列出。

随后是概述本节课的内容，比如本节讲无力感与无助感的区别。

讲义的正文部分引用学习材料中的原文，并进行深入讲解，详细程度堪比经验丰富的私教。

讲解部分之后，安排了几道习题来检验你的学习情况。

你可以直接在讲义里作答（写入讲义的 Markdown），也可以在与 agent 的聊天窗口中作答，后者的作答也会自动同步到讲义里。

我们尝试作答习题，暂时不管最后的学习反馈（后续会提到）：第一题显然选 A，第二题我就承认我举不出例子。

可以看到，agent 并没有直接告诉我第二题的答案，而是引导我举一个学习例子。

我就给它举了一个例子，他告诉我这个例子是合适的，它反映的是无力感。它让我再补充一个对照例子，显然它是想让我总结一下无助感的表现。

最后，它判定我两题都正确。

4 播客

继续让 AI 生成下一个小节的内容，这次开启播客功能，它会生成一段音频，两个人以一问一答的形式讲解这节课的内容。

该功能支持自定义音色，你可以克隆你的 idol 的音色来增加你的学习热情。

你可以在文章开头的视频中听到这段播客。

5 学习路线可视化

继续学习讲义内容，作答习题，然后继续生成下一节课。

如果本节课需要前置知识的话，会展示在讲义的开头。

当前的学习进度会自动同步到学习路线的文档中，你可以在前端页面里看到你现在在图中的哪个位置，既能直观地了解自己的学习进度，又能避免学习过程中过于深入细节，导致遗忘整体的学习路线。

6 学习反馈

在作答讲义中的习题之后，可以评价一下这节课对你来说会不会太难，以及是否还有其他反馈。后续 AI 在生成讲义的时候会根据你的反馈调整课程的节奏。

7 总结、笔记本、错题本

我们在学完一节课之后，agent 会自动帮我们总结这节课的核心内容（项目目录下的总结.md），这样我们就不用手动整理了。

如果你有要补充的要点，可以直接在聊天里跟 agent 说把什么东西记录到笔记本（项目目录下的笔记本.md）里面，非常方便。

与此同时，如果你在前面的课后习题中回答错误或回答不够好，agent 会自动把它整理到错题本（项目目录下的错题本.md）中——它不是只复制粘贴，而是会总结出我这道题做错了的背后，是哪些知识点掌握得不好。

8 主线与支线

与知识点相似，课程也分为主线和支线。在学习遇到支线的时候，agent 会询问你是继续主线，还是选择支线。默认是先把所有的主线课程学完，然后再学习支线，跟打游戏差不多。

9 学习报告

每学完一节课，AI 都会自动更新学习报告（项目目录下的学习报告.md）。

等学完你想学的部分之后，学习报告连同前面的总结、笔记本、错题本就可以直接拿来复盘，不需要自己再从头看一遍内容。

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关于作者

Hytidel | 03 年创业者 & 商业操盘手 & 声乐爱好者 | 商业战略咨询 & AI赋能学习/教育/科研 & 企业AI转型

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