快速入门一个陌生领域提示词（核心概念 20 个 + 学习路线 + 自测问题）
工作或兴趣需要快速了解一个完全陌生的领域时（如转岗做数据分析、准备跨专业考研、想了解心理学）用：AI 先画出这个领域的地图——主要分支、20 个必须掌握的核心概念及其关系、常见误解，再按你的目标和时间排出学习路线，并给出检验入门是否成功的自测问题。
通用大模型 对话模型通用
我想在 [学习周期] 内入门一个陌生领域，请你当我的领域导航员。 - 领域：[领域名称] - 我的背景：[我的背景]（学历专业、相关基础） - 学习目的：[学习目的]（如：能看懂行业报告 / 能和同事讨论 / 为考试打基础 / 纯兴趣） - 每周可投入时间：[每周时间] - 偏好的学习方式：[学习方式]（看书 / 视频课 / 做项目 / 读论文） 请输出： 1. 领域地图：这个领域由哪几个主要分支或模块组成，各自研究什么、和我的学习目的关系有多大（高 / 中 / 低）。 2. 核心概念 20 个：按学习顺序排列，每个用一句话解释，并标注它依赖哪几个前置概念；最后用缩进列表或 Mermaid 图画出概念之间的关系。 3. 80/20 重点：对我的学习目的来说，最值得先掌握的 20% 内容是什么，哪些内容可以暂时跳过。 4. 学习路线：按周排出计划（每周的主题、要达成的能力、一个小练习或输出任务）。 5. 资源建议：推荐资源的类型和挑选标准（如：入门教材、公开课、权威机构网站、行业报告），具体的书名、课程名如果给出，必须标注「请自行检索核实是否存在及版本」。 6. 常见误解：这个领域外行最常见的 3–5 个误解。 7. 自测问题：10 个问题，能回答出来就说明入门了；按「能解释 / 能举例 / 能应用」三个层次。 对于领域内存在争议或快速变化的内容，提醒我以最新的权威资料为准。
高亮处换成你自己的内容：[学习周期]、[领域名称]、[我的背景]、[学习目的]、[每周时间]、[学习方式]
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使用说明
怎么填变量：[学习目的] 决定一切取舍。同样是「入门机器学习」，为了能和算法同事沟通，和为了自己动手做模型，学习路线完全不同。[我的背景] 让 AI 能用你已经懂的东西做类比，比如有统计基础的人学机器学习会快很多。
常见问题与调整：
- 计划太理想化 → 追问：「每周只有 [每周时间]，请砍掉一半内容，只保留最核心的路线。」
- 推荐了不存在的书 → 这是常见问题，所有资源都要自己检索确认；也可以追问「推荐这个领域的权威机构或官方网站」，更容易核实。
- 学完记不住 → 每周用本站「费曼学习法提示词」把本周学的概念讲一遍，用「知识卡片提示词」做成复习卡。
示例输出
示例，仅供参考（领域：行为经济学，目的：能看懂相关的商业文章，4 周）
核心概念（前 5 个）
- 有限理性：人做决策时受信息、时间和认知能力的限制（前置：无）
- 启发式：做判断时常用的心理捷径（前置：1）
- 锚定效应：先看到的数字会影响后续判断（前置：2）
- 损失厌恶：失去带来的痛苦通常大于同等获得带来的快乐（前置：1）
- 框架效应：同一信息不同的表述方式会影响选择（前置：4）
第 1 周任务：找 3 个生活中的商家定价例子，分别用锚定效应或框架效应解释。
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