摘要本文从作者使用人工智能体OpenCode编写彩色爱心图案的亲身经历出发对比了两种截然不同的AI使用方式一种是「提问、复制、提交」的被动模式只能得到结果却难以增长知识另一种是「检索、辨析、验证、内化」的主动模式能够真正将AI的解答转化为自身能力。文章结合STM32中PWM波形驱动电机的学习案例详细拆解了后一种模式的四个步骤并指出理性使用AI、保持独立思考的重要性。目前人类正在经历第四次工业革命。这场革命主角就是人工智能 Artificial Intelligence简称为“AI”。但AI不是仅仅用于前沿科技我们的日常生活中也经常会使用例如上网购物前先问AI去筛选产品品牌出门旅游时先问AI规划旅游路径碰到问题时也习惯性地先问AI寻求解决方案。可见AI几乎已经渗透到我们生活的方方面面。而作为AI的升级版智能体进一步提升了我们学习与生活的效率带来更多便利。如果把AI比作一个知识库极为丰富的超级大脑那么人工智能体就是为这个超级大脑装上了一双极为灵活的双手。AI只能像一位顾问一样为我们提供建议而人工智能体却能像一位工人一样为我们真正做事。鉴于AI与人工智能有一定相似度所以我可以举人工智能体的例子。高考后的暑假我了解到氛围编程vibe coding便打算使用OpenCode一款面向编程的人工智能体它能够根据用户需求直接生成代码并整理成文件夹便于项目管理编写一段代码来渲染漂亮的彩色爱心图案。但这个过程并不容易。一开始我给出的提示词是D:\git远程仓库\opencode_produce\opencode_8.22\opencode_8.22在这个路径下给我写一个c语言打印爱心的程序用什么字符填充由我自己来决定要渐变式的和必要的注释。然后open code写出了相对应的代码但是在VS2026是支持C语言等多语言的集成开发环境上运行出的结果却和我想的结果不一样运行出的图案不像是爱心而更像一个米老鼠的头像然后我总结上一次提示词的不精确之处精准指出了我对结果不满意之处接着继续输入提示词Opencode输出相应代码最后再运行。发现不足之后再循环上面的过程。吹钟。最终做到了满意的彩色爱心。通过这种方法我用open code写出了炸弹爆炸的代码效果如下从上面的过程也可以看出我使用AI的过程就是「提问 复制 提交 提问 复制 提交 提问......」这也是我们绝大部分人使用AI时的使用过程。而该过程只能让我们得到一个结果而我们却几乎没有从中获取真正的知识并融入我们的大脑。这只会让我们愈发依赖AI而无法扩展我们的知识和提升我们的能力。所以我们应该以什么方式去使用AI呢我想应该是「检索 辨析 验证 内化」下面我对一个循环中的四步进行深度解析1. 检索你主动向AI发起提问、查询获取相关知识点、解题思路、资料。2. 辨析仔细读AI给出的回答拆解它的逻辑分清哪些部分是合理的我们的重点是要找出里面的疑点、矛盾、表述不清的地方主动向AI追问。3. 验证动手实操、代入例子、换方法验算检验AI给出的结论、答案到底对不对此处也可以让AI自己去验证自己之前的结果是否正确。4. 内化脱离AI独立复述原理、独立做题做到同类题型自己可以写出完整解答。此步便是将上述三步使用AI的过程转化成自己。总结检索 找AI要答案辨析 推敲AI的思路验证 检查对错内化 脱离AI自己会做。下面举个案例当我在学习单片机STM32时PWM波的输出是驱动电机的主要方式但网络上也没有对其比较好的讲解这时便可以求助AI。检索我先输入提示词STM32中的TIM定时器如何输出PWM波形这个波形如何驱动电机运转然后AI会给出相关内容及解答。辨析先根据已知的相关知识我对AI给出的答案进行阅读与辨析将我认为AI错误的地方反向输出给AI让AI再次重新判断。然后AI会根据我再次提出的问题进行针对性的解答。倘若是AI错了它会及时给出修正答案倘若是我的理解错误便可帮助我正确的深入的理解。验证根据AI给出的理论结合自己的理解我便可以结合相关硬件模块及代码用PWM波形驱动真实的电机。这可以验证我的理解是否正确。内化验证无误后我会在笔记本上将我对PWM驱动电机的理解进行文字化表述加深自己的记忆并内化为自己的知识也方便之后的回顾。相信根据这个例子我们可以对「检索 辨析 验证 内化」这个过程有更深的理解。在之后使用ai的过程中也可以刻意的根据这个步骤去操作。当前AI大模型及AI智能体的出现无疑是人类的一大进步无论是对于国家前沿科技还是百姓日常生活AI几乎已经成为不可替代的“全能助手”。但是AI就像一把双刃剑有好的效果也有坏的影响。坏的影响便是人们愈加依赖于AI甚至无条件相信AI给出的所有结果并不加以辨别是否出现了AI幻觉。更有甚者会使用AI去做违法犯罪的事情。而更加关键的是这种坏的影响是隐性的这恰恰会使人缺少警惕性。所以如何使用AI如何判断AI的正误已经成为当下使用AI的过程中最关键的问题。上文所提到的两种AI使用过程可能最终结果是类似的但对于使用者知识的扩展和能力的提升却是天差地别。前者「提问 复制 提交」的模式如果只会提问复制提交、完全不去深究原理长期下来容易弱化独立思考能力。而后者「检索 辨析 验证 内化」的模式能够让使用者运用AI实现真正的从发现问题、思考问题到解决问题、内化问题最终不仅仅是得出的结果更是对自我知识的扩展与能力的提升。现在互联网上一直在大力吹捧AI多么多么强大但让AI强大的并不是AI本身而是使用者的强大而这一定程度上取决于使用者使用AI的模式这里指的就是「检索 辨析 验证 内化」的过程。所以让我们理性看待AI让AI成为我们的工具而不是让AI弱化我们独立思考的能力。「检索 辨析 验证 内化」的AI运用过程是这句话最好的践行。以上便是这篇博客的所有内容十分感谢您的阅读希望你能对我的文章感兴趣谢谢 AI微反思
摘要本文从作者使用人工智能体OpenCode编写彩色爱心图案的亲身经历出发对比了两种截然不同的AI使用方式一种是「提问、复制、提交」的被动模式只能得到结果却难以增长知识另一种是「检索、辨析、验证、内化」的主动模式能够真正将AI的解答转化为自身能力。文章结合STM32中PWM波形驱动电机的学习案例详细拆解了后一种模式的四个步骤并指出理性使用AI、保持独立思考的重要性。目前人类正在经历第四次工业革命。这场革命主角就是人工智能 Artificial Intelligence简称为“AI”。但AI不是仅仅用于前沿科技我们的日常生活中也经常会使用例如上网购物前先问AI去筛选产品品牌出门旅游时先问AI规划旅游路径碰到问题时也习惯性地先问AI寻求解决方案。可见AI几乎已经渗透到我们生活的方方面面。而作为AI的升级版智能体进一步提升了我们学习与生活的效率带来更多便利。如果把AI比作一个知识库极为丰富的超级大脑那么人工智能体就是为这个超级大脑装上了一双极为灵活的双手。AI只能像一位顾问一样为我们提供建议而人工智能体却能像一位工人一样为我们真正做事。鉴于AI与人工智能有一定相似度所以我可以举人工智能体的例子。高考后的暑假我了解到氛围编程vibe coding便打算使用OpenCode一款面向编程的人工智能体它能够根据用户需求直接生成代码并整理成文件夹便于项目管理编写一段代码来渲染漂亮的彩色爱心图案。但这个过程并不容易。一开始我给出的提示词是D:\git远程仓库\opencode_produce\opencode_8.22\opencode_8.22在这个路径下给我写一个c语言打印爱心的程序用什么字符填充由我自己来决定要渐变式的和必要的注释。然后open code写出了相对应的代码但是在VS2026是支持C语言等多语言的集成开发环境上运行出的结果却和我想的结果不一样运行出的图案不像是爱心而更像一个米老鼠的头像然后我总结上一次提示词的不精确之处精准指出了我对结果不满意之处接着继续输入提示词Opencode输出相应代码最后再运行。发现不足之后再循环上面的过程。吹钟。最终做到了满意的彩色爱心。通过这种方法我用open code写出了炸弹爆炸的代码效果如下从上面的过程也可以看出我使用AI的过程就是「提问 复制 提交 提问 复制 提交 提问......」这也是我们绝大部分人使用AI时的使用过程。而该过程只能让我们得到一个结果而我们却几乎没有从中获取真正的知识并融入我们的大脑。这只会让我们愈发依赖AI而无法扩展我们的知识和提升我们的能力。所以我们应该以什么方式去使用AI呢我想应该是「检索 辨析 验证 内化」下面我对一个循环中的四步进行深度解析1. 检索你主动向AI发起提问、查询获取相关知识点、解题思路、资料。2. 辨析仔细读AI给出的回答拆解它的逻辑分清哪些部分是合理的我们的重点是要找出里面的疑点、矛盾、表述不清的地方主动向AI追问。3. 验证动手实操、代入例子、换方法验算检验AI给出的结论、答案到底对不对此处也可以让AI自己去验证自己之前的结果是否正确。4. 内化脱离AI独立复述原理、独立做题做到同类题型自己可以写出完整解答。此步便是将上述三步使用AI的过程转化成自己。总结检索 找AI要答案辨析 推敲AI的思路验证 检查对错内化 脱离AI自己会做。下面举个案例当我在学习单片机STM32时PWM波的输出是驱动电机的主要方式但网络上也没有对其比较好的讲解这时便可以求助AI。检索我先输入提示词STM32中的TIM定时器如何输出PWM波形这个波形如何驱动电机运转然后AI会给出相关内容及解答。辨析先根据已知的相关知识我对AI给出的答案进行阅读与辨析将我认为AI错误的地方反向输出给AI让AI再次重新判断。然后AI会根据我再次提出的问题进行针对性的解答。倘若是AI错了它会及时给出修正答案倘若是我的理解错误便可帮助我正确的深入的理解。验证根据AI给出的理论结合自己的理解我便可以结合相关硬件模块及代码用PWM波形驱动真实的电机。这可以验证我的理解是否正确。内化验证无误后我会在笔记本上将我对PWM驱动电机的理解进行文字化表述加深自己的记忆并内化为自己的知识也方便之后的回顾。相信根据这个例子我们可以对「检索 辨析 验证 内化」这个过程有更深的理解。在之后使用ai的过程中也可以刻意的根据这个步骤去操作。当前AI大模型及AI智能体的出现无疑是人类的一大进步无论是对于国家前沿科技还是百姓日常生活AI几乎已经成为不可替代的“全能助手”。但是AI就像一把双刃剑有好的效果也有坏的影响。坏的影响便是人们愈加依赖于AI甚至无条件相信AI给出的所有结果并不加以辨别是否出现了AI幻觉。更有甚者会使用AI去做违法犯罪的事情。而更加关键的是这种坏的影响是隐性的这恰恰会使人缺少警惕性。所以如何使用AI如何判断AI的正误已经成为当下使用AI的过程中最关键的问题。上文所提到的两种AI使用过程可能最终结果是类似的但对于使用者知识的扩展和能力的提升却是天差地别。前者「提问 复制 提交」的模式如果只会提问复制提交、完全不去深究原理长期下来容易弱化独立思考能力。而后者「检索 辨析 验证 内化」的模式能够让使用者运用AI实现真正的从发现问题、思考问题到解决问题、内化问题最终不仅仅是得出的结果更是对自我知识的扩展与能力的提升。现在互联网上一直在大力吹捧AI多么多么强大但让AI强大的并不是AI本身而是使用者的强大而这一定程度上取决于使用者使用AI的模式这里指的就是「检索 辨析 验证 内化」的过程。所以让我们理性看待AI让AI成为我们的工具而不是让AI弱化我们独立思考的能力。「检索 辨析 验证 内化」的AI运用过程是这句话最好的践行。以上便是这篇博客的所有内容十分感谢您的阅读希望你能对我的文章感兴趣谢谢