把书拆成可检索的片段,再让 AI 基于这些片段回答并给出处,问答才有依据;直接让 AI 凭记忆答整本书,容易编。
AI根据立正公开的文章和视频整理,不是他本人回复。重要的判断,请回到出处核对。
先让 AI 带着假设去问,再让人纠正
AI推演一个可迁移的做法是:先让 AI 根据已有材料猜几个可能的原因或答案,再请当事人选择、纠正和补充,并留一个“都不是”的选项,把 AI 的猜测当成待验证的假设。放到书上,就是先让 AI 读你切好的片段,猜出可能的回答,再由你核对它猜得对不对。这样比从零提问更容易得到有效信息,也让你看得见它错在哪1。
问答要有出处,不能只靠模型记忆
公开材料里描述的做法是:想知道一个人的某个观点,AI 会从他公开的文章和视频里找出相关内容,整理成回答并附上出处。这说明可问答的关键在于“先检索、再回答”,答案要能追回到原文。若只把整本书丢给模型凭记忆作答,它无法区分哪句来自书、哪句是自己补的,也就难以核对。把书切成带位置标记的段落,回答时标出对应段落,是让问答可信的最低条件2。
书的价值在激发思考,不在搬运结论
读一本书真正有用的,往往不是书里的结论或信息本身,而是阅读过程中它激发你去重新审视一个之前想过、但没得到满意答案的问题。做问答系统时,如果只追求“把书里的答案抽出来”,你得到的仍是二手结论;更有用的问法是拿书里的角度去碰撞你自己的问题,看它能不能让你把原来的判断想深一层。这决定了你该问什么,而不只是怎么存3。
资料里没有专门讲“把一本书做成问答系统”的完整方法,以上是从提问、检索和阅读三处材料迁移过来的,具体工具和切分粒度需你自己试。
出处
- 1为什么别人的好建议,到你这里就用不上?
给出“先让 AI 猜、再让人纠正、留都不是选项”的具体做法,适合迁移到读书问答。
- 2建议每个人都用Opus 5.5做一下个人主页
说明可问答的关键是先检索公开内容再回答并附出处,适合核对问答可信度的条件。
- 3如何想深两层?
解释读书的价值在激发思考而非搬运结论,适合想清楚该拿书问什么。
你也有想问的?
卡住的时候,问问立正:回答附有出处,可以点回原文核对。
也可以接着问:
别人还问了
- 总觉得现在学习新东西,技术没有什么意义了,因为ai能比你做的快10倍,同时也觉得任何东西/poc都没有门槛,我能几天之内学习新的技术,并deliver。如果我能,我相信别人也能,那我的竞争力到底在哪里? 学更广的知识还是干别的什么?
几天做出一个能跑的东西,只证明你当下交付得快,不证明能力留在你身上。竞争力更可能来自撤掉帮助后仍能判断、拆解和交付,以及别人做不出来的深度。
- workbuddy普通人怎么用
普通人用 AI 的关键不是学会某个工具,而是从“偶尔用一用”变成“让 AI 成为核心生产力”,并围绕自己反复做的一件事持续积累。
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学 AI 要当手艺练,不是当知识背:围绕真实任务动手,用“撤掉帮助、隔段时间、换个条件还能不能做”来检验自己是否真会。
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立正认为AI时代赚钱的关键不是抓住某个风口,而是把认知和方法练出来:用经营者的视角看待工作,学会识别真正创造价值的事,并且相信赚钱的唯一方式是给别人创造价值。
- 课代表一直说要像学习一门手艺一样工作,这个怎么理解,什么是手艺,学习手艺的时候需要注意什么,如何精通一门手艺?
手艺不是熟练重复,而是能不断往深里钻研、越做越发现学问的活能力;学它靠动手试错,精通靠长期坚持。
- ai时代,我应该怎么了解我想做,可以做的事,作为马上就要毕业的大学生,我应该怎么样去求职。
先别急着海投简历,花一两天认真想清楚:不靠公司,你能给别人提供什么价值;再花几周去真实试一次。