别让它讲，让它考你
怎么提问，才能让 AI 真的教会你一件事。四个部件，加上你自己给的比方，再让它把问题交还给你。
你对 AI 说「给我讲讲幂等」。它讲得很顺。你读得很顺。读完觉得自己懂了。第二天自己写支付回调，同一笔通知来两次，还是会扣两次钱。
顺畅感经常被当成理解。真正学到东西的过程通常带卡顿：你得停下来，从脑子里取一次，发现取不出来，再回去补。一路顺畅，往往说明还在已知区域里打转。
「讲给我听」这种提问，默认产物就是一篇通顺讲义。讲义负责覆盖，不负责检查你有没有接住。
四个部件，缺哪个，回答的形态就会少一块。每个部件给一句能直接抄的模板。
我已经懂：______。请从这里开始讲，前面我会的部分一带而过。
给锚点。它从你的已知出发，少做入门铺垫。空着这一句，它只能从零讲，前面两段你会觉得在重复已知。
我要用它做：______。请把例子落到这个场景里。
给场景。答案落到你的具体情况上。空着这一句，例子会停在教科书分类，你的接口从哪改，文里没有。
讲完出三道题考我，题出完先不要给答案。
要求验证。你得从脑子里取一次。主动回忆指的就是取出来这件事。空着这一句，你只有阅读，没有提取。
指出我在这个概念上哪里可能理解错，尤其是和相邻概念缠在一起的地方。
要求预警。它主动标出易错点。空着这一句，相邻概念缠在一起时，你可能把错的理解写进笔记。
这四个部件改的是回答必须交付的形状。锚点压缩开头，场景绑定例子，出题把提取动作加进来，预警在你把错误理解存进笔记之前先亮灯。这是提问写法上的经验，不是某次实验的结论。
从脑子里取出来，和再读一遍，是两种动作。出题这一条逼你做前一种。差别你自己做一遍就有体感，这里不编保留率之类的数字。
你让它打个比方。它自己挑了一个。幂等被比成 HTTP 的 PUT 和 POST。你对这两个词同样不熟。比方讲完，你多记住了一个同样陌生的词。
类比能接住你，前提是源领域已经在你脑子里。它不知道你熟悉什么，只能从公共题库里抽一个。
模板抄这一句：请用我熟悉的 ______ 打比方。
空里填你已经会的东西。你在做外卖订单，就写请用同一张配送单被系统派了两次来打比方。你在做对账，就写请用同一张支票被交进柜台两次来打比方。你熟悉的是业务或日常事物，陌生概念从那边映射过来。
比方的价值在映射，不在修辞。源领域是你的，映射才能落在你能检查的经验上。源领域也是新的，你等于同时学两样东西。这是使用经验。
四个部件齐了，它仍可能一口气讲完。你一路点头。点头的时候没有卡顿，卡顿被它的流畅盖过去了。
苏格拉底式追问，就是让它把下一步推理变成一个问句，交还给你。往下想的活儿在你这边。
模板抄这一句：先别直接讲完。每次只问我一个问题，根据我的回答再决定下一步。我卡住了再给提示，先不要给结论。
可以和四个部件一起用。先让它按锚点和场景定位你在哪，再开始反问。
你答得出来的部分，说明已经在你脑子里。答不出来的部分，才是下一句该讲的。这是教学经验。讲完之后要判断自己过没过，用的是另一套判据，见 怎么判断真学会了。
提问里还可以要求它标注不确定。它会一本正经说错话，语气和说对话时一样。这一条怎么写进提问，见 它会一本正经骗你，三道防线。
我想搞懂【概念】。 我已经懂：【一句话锚点】。 我要用它做：【具体场景】。 请用我熟悉的【事物】打比方。 讲完出三道题考我，题出完先不要给答案。 指出我在这个概念上哪里可能理解错。 先别直接讲完，每次只问我一个问题。 拿不准的地方请标明确定还是推测。
把方括号换成你正在学的那一件事，就可以发出去。最后两句是反问和不确定标注，前面四句是四个部件。
常见做法
丢一句「给我讲讲 X」。几秒钟得到一篇通顺讲义。读的时候没有卡顿，动手的时候才发现例子和自己的场景对不上，也没有题可用来自测。
代价：快，顺，第二天对不上这一页的做法
四个部件加上你给的比方，再要求它反问。提问要多写几句。回答变长，当场会被考住。只想快速摸一眼词义的时候，这套写法偏重。
代价：慢，小问题不必四件全开拿你正在学的一个概念套一遍
按四个部件各填一句，再加上一个你熟悉的比方，发给 AI。
看回答里哪一段是「给我讲讲」时没有的：场景例子、三道题、易错点。把你答不上来的那道题记下来，那一题就是下一轮的入口。