快速入門一個陌生領域提示詞（核心概念 20 個 + 學習路線 + 自測問題）
工作或興趣需要快速了解一個完全陌生的領域時（如轉崗做數據分析、準備跨專業考研、想了解心理學）用：AI 先畫出這個領域的地圖——主要分支、20 個必須掌握的核心概念及其關係、常見誤解，再按你的目標和時間排出學習路線，並給出檢驗入門是否成功的自測問題。
通用大模型 對話模型通用
我想在 [學習週期] 內入門一個陌生領域，請你當我的領域導航員。 - 領域：[領域名稱] - 我的背景：[我的背景]（學歷專業、相關基礎） - 學習目的：[學習目的]（如：能看懂行業報告 / 能和同事討論 / 為考試打基礎 / 純興趣） - 每週可投入時間：[每週時間] - 偏好的學習方式：[學習方式]（看書 / 影片課 / 做項目 / 讀論文） 請輸出： 1. 領域地圖：這個領域由哪幾個主要分支或模組組成，各自研究什麼、和我的學習目的關係有多大（高 / 中 / 低）。 2. 核心概念 20 個：按學習順序排列，每個用一句話解釋，並標註它依賴哪幾個前置概念；最後用縮進列表或 Mermaid 圖畫出概念之間的關係。 3. 80/20 重點：對我的學習目的來說，最值得先掌握的 20% 內容是什麼，哪些內容可以暫時跳過。 4. 學習路線：按周排出計劃（每週的主題、要達成的能力、一個小練習或輸出任務）。 5. 資源建議：推薦資源的類型和挑選標準（如：入門教材、公開課、權威機構網站、行業報告），具體的書名、課程名如果給出，必須標註「請自行檢索核實是否存在及版本」。 6. 常見誤解：這個領域外行最常見的 3–5 個誤解。 7. 自測問題：10 個問題，能回答出來就說明入門了；按「能解釋 / 能舉例 / 能應用」三個層次。 對於領域內存在爭議或快速變化的內容，提醒我以最新的權威資料為準。
高亮處換成你自己的內容：[學習週期]、[領域名稱]、[我的背景]、[學習目的]、[每週時間]、[學習方式]
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使用說明
怎麼填變量：[學習目的] 決定一切取捨。同樣是「入門機器學習」，為了能和算法同事溝通，和為了自己動手做模型，學習路線完全不同。[我的背景] 讓 AI 能用你已經懂的東西做類比，比如有統計基礎的人學機器學習會快很多。
常見問題與調整：
- 計劃太理想化 → 追問：「每週只有 [每週時間]，請砍掉一半內容，只保留最核心的路線。」
- 推薦了不存在的書 → 這是常見問題，所有資源都要自己檢索確認；也可以追問「推薦這個領域的權威機構或官方網站」，更容易核實。
- 學完記不住 → 每週用本站「費曼學習法提示詞」把本週學的概念講一遍，用「知識卡片提示詞」做成複習卡。
示例輸出
示例，僅供參考（領域：行為經濟學，目的：能看懂相關的商業文章，4 周）
核心概念（前 5 個）
- 有限理性：人做決策時受資訊、時間和認知能力的限制（前置：無）
- 啟發式：做判斷時常用的心理捷徑（前置：1）
- 錨定效應：先看到的數字會影響後續判斷（前置：2）
- 損失厭惡：失去帶來的痛苦通常大於同等獲得帶來的快樂（前置：1）
- 框架效應：同一資訊不同的表述方式會影響選擇（前置：4）
第 1 周任務：找 3 個生活中的商家定價例子，分別用錨定效應或框架效應解釋。
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