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      AI時代,為什么你又焦慮又學不進去?這個人破解了專注力的秘密

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      你有沒有這樣的經歷:

      收藏了30個Claude Code教程,一個都沒看完(我從后臺的轉發數據和文章閱讀時長能看出不少端倪)。

      關注了20個AI博主,每天刷到推送,點開看兩眼就關了(這次先別這樣...求你了)。

      買了3個AI課程,躺在收藏夾里吃灰(閱讀原文里還有我的知識星球鏈接,歡迎繼續買)。

      不是你不想學。是你"學不進去"。

      打開教程,看3分鐘就想刷手機。看文檔,看一段就走神。聽課程,聽一半就開始想別的事。

      我之前也這樣。

      前段時間聽了《科技早知道》播客采訪《上癮》作者 Nir Eyal 的一期內容,他說了一句話,讓我醍醐灌頂:

      “分心不是性格缺陷,不是你大腦有問題。僅僅是你沒有學會處理不適。”

      學不進去,不是你笨,也不是教程不好。是你的專注力沒訓練。

      今天我們就聊聊,AI時代為什么更容易學不進去,以及怎么解決。

      AI時代的"學不進去"陷阱 信息爆炸 ≠ 學習效率

      2022年底,你想學AI的話,基本上就等于去了解chatgpt就好了; 2024年底,學編程等于學Cursor,以及了解下Claude 3.5模型,你基本不需要關注其他AI編程產品和模型。

      而在今天,非常奇怪的,明明工具和模型能力都更強了,但是你想學AI編程的話,100個教程都看不完。

      Cursor 教程、Claude Code 文檔、Prompt 工程、AI Agent、MCP 服務器…每天都有新東西出來。

      信息越多,反而越學不進去。

      為什么?

      打開B站,搜"Cursor教程",出來200個視頻。你不知道該看哪個。看了3個開頭,還是不知道選哪個。最后什么都沒看,關掉了。這就是選擇過載。

      每個教程都看一點,沒一個看深。Cursor 看了3節,覺得簡單,去看 Claude Code 了。Claude Code 看了2節,又出了新工具,又去追新了。結果是:什么都知道一點,什么都不會用。

      還有更麻煩的:看到新工具發布,就怕錯過。看到別人在用,就覺得自己該學。但學了一半,又出新的了,又去追…永遠在追,永遠學不會。

      AI工具的"學習陷阱"

      AI工具本來是幫你學習的,但也可能讓你更學不進去。

      場景1:看 Cursor 教程。

      打開視頻,前3分鐘還在看。

      第5分鐘,想起來要回個消息,拿起手機。

      第10分鐘,刷到一條AI新聞,點進去看了20分鐘。

      回來發現:視頻已經播到30分鐘了,完全不知道講了啥。

      關掉,下次再看。下次永遠不會來。

      場景2:學 Claude Code。

      打開官方文檔,看到一半。

      想起來:“我是不是該試試?”

      打開 Claude Code,試了5分鐘,遇到問題。

      又想起來:“我還沒看完文檔呢。”

      回去繼續看文檔,看一會兒又想試試…

      來回切換10次,最后什么都沒學會。

      本質是什么?

      不是教程不好,是你的注意力被碎片化了。

      每次切換任務,大腦都要重新加載上下文。就像電腦切換程序,要消耗內存一樣。

      你學了3小時,有效學習時間可能只有30分鐘。

      "學不進去"的真相:你沒學會處理不適


      Nir Eyal 寫了《上癮》和《不可打擾》這兩本書,在斯坦福教課。他有個觀點,我覺得說得特別透:

      “分心不是性格缺陷,不是你大腦有問題。僅僅是你沒有學會處理不適。”

      什么意思?

      學習本質上是"認知負荷",會產生不適感。

      你看復雜的技術文檔,大腦會覺得"累"。看不懂的代碼,大腦會覺得"煩"。學新概念,大腦會覺得"難"。

      這種不適感一來,本能反應是什么?逃避。

      怎么逃避?刷手機、切換任務、找個借口休息。

      你以為是"學不進去",其實是大腦在逃避不適。

      Nir Eyal 說,大部分人沒意識到這是"不適感",只是覺得"學不進去",然后就真的不學了。

      但如果你知道這是不適感,就可以提前規劃應對方式。

      "學不進去"背后有幾種不適:

      物理不適:眼睛累、腦子累、坐久了不舒服。這時候你會想站起來、想看手機、想喝水。

      認知不適:內容太難、看不懂、跟不上節奏。你會想跳過、想看簡單的、想換個教程。

      情緒不適:焦慮(怕學不會)、挫敗感(又看不懂)、FOMO(該不該學別的?)。你會想放棄、想逃避、想做點"容易的事"。

      關鍵是:你要識別這是不適感,而不是"我學不進去"。

      識別之后,就可以用方法對抗它。

      預先規劃:對抗"學不進去"的唯一方法

      Nir Eyal 說過一句話:“The antidote to impulsiveness is forethought.” 翻譯過來就是:預先規劃,是抵御所有分心的唯一方法。

      不是"想學就學"(靠沖動),而是提前規劃好學什么、學多久、怎么學。在不適感來臨之前,就決定好應對方式。

      聽起來簡單,但大部分人都做反了。

      看到 Cursor 教程,突然想學,打開就看。看了10分鐘,覺得累,關掉了。下次再說。下次永遠不會來。

      有個更好的方法:Time Boxing(時間盒子)

      方法1:Time Boxing 你的學習時間

      你以前可能是這樣:

      "今天要學完 Cursor 教程。"結果沒有時間限制,1小時能拖成3小時。

      "看完這一章。"不知道要多久,看到一半就累了。

      "我先看看。"沒有明確計劃,看了10分鐘就放棄。

      換成 Time Boxing 的方式:

      今天9-10點:看 Cursor 第1-3節。到10點就停,即使沒看完。

      10-10:15點:休息。

      10:15-11點:動手實踐剛才學的內容。

      為什么這樣更有效?

      固定時間會產生緊迫感。你知道只有1小時,注意力會更集中。

      到點就停,避免完美主義。很多人學不進去,是因為"必須看完"的壓力太大。

      Time Boxing 的規則是:到點就停,看不完也沒關系,明天繼續。這個規則能解決拖延癥。

      之前總想"一次看完",結果一次都沒看完。現在每天看1小時,2周就能看完。

      預留休息時間,不會有負罪感。學習的時候,休息會覺得"我怎么又休息了?"但如果在 Time Box 里預留休息時間,休息就是計劃的一部分,不是偷懶。

      具體怎么做?

      學 Claude Code 可以這樣:每天早上9-10點只看官方文檔,不動手試。10-11點只動手實踐,不看文檔。

      分離"輸入"和"輸出",避免頻繁切換。

      很多人看一半就想試,試一半又回去看,來回切換,大腦很累。

      如果9-10點只看,10-11點只試,輸入和輸出分開,效率會高很多。

      方法2:"10分鐘法則"對抗學習沖動


      Time Boxing 管的是大框架,"10分鐘法則"管的是臨時沖動。

      場景:你看文檔看到一半,想刷手機。

      以前你可能是:"忍住!不能看!"每次都要掙扎,成功率大概30%。

      換成10分鐘法則:"等10分鐘,10分鐘后還想看就看。"設個定時器,繼續看文檔。

      10分鐘后,沖動可能已經消退了。即使沒消退,也多學了10分鐘。

      為什么這樣更輕松?

      "忍住不看"是對抗沖動,很累。"等10分鐘"是延遲沖動,心理負擔小得多。

      大部分沖動10分鐘就消失了。手機通知、想刷微博、想看新聞,10分鐘后你可能已經忘了。

      10分鐘法則最壞的情況是:10分鐘后你還是去刷手機了。但至少你多學了10分鐘,總比立刻放棄強。

      我用這個方法看技術文檔,只要想分心,就用10分鐘法則。實踐下來,成功率大概70%。

      方法3:預先規劃"不適感"的應對方式

      學習之前,提前想好:如果不適感來了,我該怎么辦?

      物理不適怎么辦?

      • 眼睛累 → 設定番茄鐘,25分鐘休息5分鐘

      • 坐久了不舒服 → 站起來學(站立桌或者走動一下)

      • 腦子累 → 切換到動手實踐(輸出比輸入輕松)

      認知不適怎么辦?

      • 看不懂 → 不跳過,馬上用 ChatGPT 問(提前打開)

      • 太難 → 先看簡單的,再回來看難的(調整順序)

      • 概念太抽象 → 找個例子,自己試一遍

      情緒不適怎么辦?

      • 焦慮 → 提醒自己"學不會很正常,慢慢來"

      • 挫敗感 → 看看之前學會的東西(建立信心)

      • FOMO → 告訴自己"學好一個,再學下一個"

      關鍵是:不是"遇到不適再想辦法",而是"提前規劃好應對方式"。

      就像打游戲,你不是血量為0再喝藥,而是提前帶好藥。

      學習也一樣。不適感一定會來,提前準備好應對方式,就不會被打亂。

      結合 AI 工具的"學得進去"系統

      AI工具強大,但也更容易讓人分心。怎么辦?用 Time Boxing 和預先規劃。

      陷阱1:邊學邊試,永遠學不深

      很多人學 AI 工具,喜歡邊學邊試。看教程看一半,想試試。試了一半,發現不會,回去看教程。來回切換,大腦疲勞,學不進去。

      怎么解決? 分離"輸入"和"輸出"。9-10點只看教程,不動手。10-11點只動手試,不看教程。

      大腦在"輸入模式"和"輸出模式"之間切換,需要消耗能量。如果你固定1小時輸入、1小時輸出,切換次數少,效率更高。

      陷阱2:追新工具,什么都學不深

      Cursor 剛學會,又出了 Claude Code。Claude Code 剛上手,又出了新功能。每個都學一點,沒一個精通。

      怎么解決? 預先規劃,設定"學習禁區"。這個月只學 Cursor,其他工具不看。新工具出來,先記在 Notion 里,學完當前的再說。學一個工具,至少用2周,做一個真實項目。

      FOMO 是情緒不適,要提前規劃應對方式。

      看到新工具,你會焦慮:"我是不是該學這個?"這是情緒不適。

      提前告訴自己:"記下來,學完當前的再說。"有了這個規則,就不會每次都糾結。

      陷阱3:看了100個教程,還是不會用

      很多人教程看了很多,就是不會用。為什么?沒有動手實踐。

      怎么解決? 強制輸出。看1小時教程,必須跟1小時實踐。學完一個工具,必須做一個小項目。做完項目,必須寫一篇筆記或文章。

      輸出倒逼輸入。你要寫筆記,就必須真的理解。你要做項目,就必須真的會用。看教程可以蒙混過關,做項目不行。

      學任何工具,都應該強制自己做個小項目。學 Claude Code,就用它重構一個老項目。學 MCP,就自己寫個 MCP 服務器。不做項目,就等于沒學。

      專注力是AI時代的新學習力

      AI時代有個悖論:

      AI 讓學習門檻降低了(有AI教你),但學習成功率反而下降了(學不進去的人更多)。

      為什么?

      因為信息太多,注意力被稀釋了。

      AI 工具雖然強大,但也更容易分心。

      真正稀缺的不是工具,是專注力。

      Nir Eyal 的播客里有個聽眾評論,我覺得說得特別好:“你做的產品首先是你自己很需要的,這本身就是極大優勢。”

      應用到學習也一樣:不是"AI讓你學什么",而是"你真正需要學什么"。

      這需要專注力去思考:我到底要解決什么問題?

      看到 Cursor 火了,就學 Cursor。學了一半,發現用不上,放棄了。這是盲目學習。

      我想用 AI 提升開發效率,所以學 Cursor。學完就用在真實項目上。這是專注學習。差異在哪?后者有明確目標,更容易學進去。

      Nir Eyal 還說過:“意志力不是能力,是情感事物。”(Willpower is emotional, not ability.)靠意志力學習,每次都要和沖動做斗爭,太累了。

      真正有效的是:預先規劃,建立系統。 不是"我要自律",而是"我設計一個讓分心變難的系統"。Time Boxing 就是這樣一個系統。

      從"學不進去"到"學得進去"

      學不進去,不是你笨,是專注力沒訓練。

      AI時代信息爆炸,專注力比任何時候都重要。

      你可以從明天開始試試:

      1. Time Boxing 你的學習時間。 選一個 AI 工具(Cursor/Claude Code/…) 每天固定時間學1小時(比如早上9-10點) 到點就停,不完美主義

      2. 用"10分鐘法則"對抗分心沖動。 想刷手機 → 等10分鐘 想切換任務 → 等10分鐘 10分鐘后,沖動可能已經消退了

      3. 預先規劃"不適感"的應對方式。 眼睛累怎么辦?腦子累怎么辦?看不懂怎么辦? 提前想好,不適來了直接執行

      4. 強制輸出。 學完必須做個小項目 做完必須寫筆記或文章 不輸出=沒學會

      學得進去的人,不是意志力更強,而是更會管理注意力。

      從今天開始,訓練你的專注力。

      參考資料

      • 播客:《What’s Next|科技早知道》S9E33

      • 嘉賓:Nir Eyal(《上癮》Hooked 和《不可打擾》Indistractable 作者)

      • 官網:www.nirandfar.com

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