若飞：用 Claude Code 搭建自己的 AI 学习系统 — Digest

一句话总结

AI 学习稀缺的不是答案，缺的是一个能持续暴露问题的环境。 Claude Code 维护”学习工作台” = 4 文件 + CLAUDE.md 长期陪练规则 + 3 周节奏 + 4 验收，把”答案机”升级为”能留下能力的学习系统”。

速查表

核心命题：AI 时代学习关键 = 能不能给自己搭一个”暴露问题的系统”（不是更快解释） 核心金句：① AI 可以提高当场完成度，不等于提高了长期学习 ② 看懂答案和自己答出来，中间隔着一道很深的沟 ③ 答案不能提前出现 ④ 能讲出来只说明理解一部分，能换题做出来才说明能力开始长出来 4 文件 = 学习契约/资源/错题集/测试卷（30 分钟启动） 3 周节奏 = D1 契约 / D2 资源 / 每天故障复现 / W2 错题重练 / W3 小项目 4 个小验收 = 24h 闭卷复述 / 换题能做 / 错误数减少 / 小项目落地 CLAUDE.md 5 条 = 先提示→再追问→再检查→最后才揭示 学习卡 5 元素 = 1 句话解决 + 5 概念 + 5 例子 + 3 误区 + 3 速答题 错误记录 3 段 = 错误 + 原因 + 下次动作

3 个最实操的 prompt 模板

写学习契约（先不讲解）：> 我想学习【主题】。请先帮我建立学习契约，5 个问题（水平/用途/时间/目标/本轮不学），问完后给 3-5 阶段 + 完成标准 + 一项练习。

筛资料（不超 5 个）：> 我要学习【主题】，目标是【用途】。请帮我筛 3-5 资源（权威/按序/明确本轮不看），设计 7 天路径。不要超过 5 个。

出测验（答案不提前）：> 我刚学完【主题】里【具体范围】。请扮演严格考官，一次 1 道，10 分制，答错先追问不急进。不要一次性给出答案。

反直觉 5 个

  1. 第一天清楚解释 ≠ 第二天复述能力（理解感 ≠ 能力）
  2. 无护栏 AI 访问 = 当场表现好，被拿走后独立表现可能变差
  3. 资源越多 ≠ 推进（实际可能只是不断换入口）
  4. 完整回答不一定是好事（默认值要调成”先提示→再追问→再检查→最后才揭示”）
  5. 目标错就走错得更快（AI 会顺着目标走，目标错了它帮你更高效地走错）

5 个对 Seetong 团队可借鉴动作

  1. Seetong 新人 onboarding 第一周 = “Seetong 学习契约”（不准”看完文档”，要”能独立完成 X 模块全流程”）
  2. TAPD 需求模板加”完成标准”必填字段（模糊表述打回，可验收表述才通过）
  3. Seetong 周报加”学习卡”+”错误复盘”两版块（学习卡 5 元素 + 错误复盘 ≤ 3 条）
  4. OpenClaw SOUL.md 加 learning-mode 配置档（学习任务自动切陪练规则）
  5. seetong-batch-issue-rootcause-analysis 加”答错不急进”机制（给根因前先反问 ≥ 3 个验证性问题）

关联

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备注