在某些 AI 群里潜水久了我养成了一个坏毛病。每次看到有人发问题我都会在心里默默评价这问题问得太幼稚了、这个思路走歪了、这个工具根本不该这么用、怎么会问出这种问题……但如果有人反过来问我“那你说正确的应该怎么搞应该怎么问”这个时候我可能就沉默了。不是因为我不懂是因为我懂的那些东西藏在某个说不清楚的地方拿不出来。说到这有点扯是吧但事实确实这样。注文章第6节部分写了 skill 的创建方式和现成的 skill 获取地址01 输入接口被污染了那就从输出接口出发现在的互联网已经被 AI 内容淹了。你分不清哪篇有价值、哪篇是批量生产的信息泡沫看什么都将信将疑。既然输入接口越来越不可信那就换个方向从输出接口出发。不靠外部输入靠挖掘自己已有的东西。你在对话过程中说出来的每一句话都是你自己的真实认知是任何 AI 都替代不了的原材料。我们平时收藏文章、截图、转发那些终究是别人的东西。但从你自己嘴里被问出来的判断、经验、直觉才是真正属于你的个人知识库。这套方法的目的就是把这些原材料一块一块挖出来整理好存起来变成真正属于你的资产。02 为什么心里明白却说不出来我玩 AI 大概一年多了但从来没有系统地学过。今天看一篇文章明天试一个新功能群里有人发了个截图觉得有意思收藏。就这样东一块西一块攒了一堆碎片这些碎片是真实存在的但它们是散的没有连接没有层次。我以为我懂了其实我只是看过了。我学了很多但我只是个囤货侠货压在仓库里倒不出来。这件事有一个经典的解释叫做缄默知识Tacit Knowledge由哲学家 Michael Polanyi 提出。它是指那些难以用语言清晰表达的知识根植于个人的经验、直觉和特定情境中。骑自行车、判断一篇文章好不好、识别一个问题是否值得深究……你知道怎么做但说不清为什么更说不清怎么教给别人。碎片化学习积累的基本都是这种缄默知识。你懂但你的懂是散装的、说不出口的遇到真实问题就卡壳。那怎么把它挖出来唯一的办法是被问。缄默知识的特点是它藏着但不是死的。一旦有人问到了那个点它就会自己冒出来。问题是平时没人问你你也不会主动去挖。所以我想到了一个解法让 AI 来专门问我。03 换个角度让 AI 来审问我既然主动输出卡住了我就换了个方向让 AI 来逼我说。市面上有一堆 AI 写作工具功能大同小异给它一个标题它给你生成一篇文章。但那不是我要的。那种生成出来的文章读起来逻辑通顺实则没有灵魂没有我自己实战出来的东西。我需要的不是帮我写的秘书我需要的是逼我想的对手。于是我想到了一个解法做一个 AI 工具专门负责质疑我、追问我把我脑子里那些散装的认知一块一块地撬出来。我把这套东西叫做**“知识榨取器”** 。核心逻辑很简单不是你问 AI而是 AI 来问你。你告诉它你在哪个领域有积累想搞清楚什么问题然后它就开始追问你一个接一个每次只问一个不让你含糊过去。举个例子我告诉它我觉得很多人学 AI 的路径有问题但说不清楚哪里有问题。它问能举个具体的例子吗我说有人上来就背提示词公式记了一大堆但根本不知道自己要用 AI 干嘛。它问那你觉得搞清楚自己要干嘛应该是学 AI 的第几步我说第一步甚至是第零步。它问那为什么大家都愿意跳过这一步直接去学技巧我想了一下说因为学技巧有手感感觉自己在干事。想清楚目标是虚的费脑子还没成就感。就这样大概二十分钟。聊完之后那些藏在心里说不出来的东西被一个一个问题给撬出来了。被问和主动说是两种完全不同的状态。主动说你需要自己想话题、想结构、想从哪里开始——光这一步就能把人卡死。被问你只需要回答眼前这一个问题。04 四种审问模式根据不同的场景我设计了四种对话模式可以组合用也可以单独用。模式一苏格拉底追问适合挖清楚一个判断适合你有一个模糊的判断但说不清楚它从哪来、凭什么成立。AI 不断追问为什么把你隐性的判断标准逼出来。我说那个人的问题很幼稚。AI 问幼稚在哪里我说他没搞清楚 AI 的记忆机制。AI 问那搞清楚记忆机制对初学者来说是第几步该掌握的事我……开始真正思考模式二质疑者对抗适合检验一个观点适合你有一个观点想验证它是真的有道理还是只是你自己的偏见。AI 扮演反对者故意跟你唱反调逼你拿出证据和逻辑。我说我觉得提示词现在没那么重要了。AI 反问你的依据是什么对完全没有编程基础的人来说也不重要吗这种模式会暴露你只有结论、没有论据的漏洞。被怼的时候确实有点难受但冷静下来会发现这才是真正的梳理。模式三场景还原适合把经验变成方法论适合你有一套实战经验但说不清楚背后的规律是什么也没办法复用和教给别人。AI 给你一个具体场景让你现场演示再帮你把做法总结出来。AI 说假设一个完全不懂 AI 的朋友来问你他应该从哪个产品开始用我说我会先问他主要用来干什么……AI 说好你这里有一个判断框架我帮你整理一下第一步……你觉得对吗模式四自由漫谈适合还没想好聊什么的时候适合你今天想聊但不知道聊什么或者最近脑子里有点乱但还没捋清楚。连我想聊什么都不知道没关系这是完全正常的状态。用这个模式你就随便聊最近发生了什么事、某件事让你觉得有意思、某个问题让你有点不舒服……AI 在背后默默捕捉关键词等到某个时刻突然追问“你刚才说的那个点能展开讲讲吗”很多时候真正有价值的内容就藏在你以为随便说说的那句话里。还有一个隐藏机制纠正与补充这套工具不是无条件顺着你说的。如果你说的某个观点有明显错误它会温和地指出来告诉你哪里不对、为什么不对然后继续追问不打断整体节奏。如果你的想法方向对但不完整、有明显遗漏它也会主动补充进来。但这些被纠正的、被补充的内容同样会被记录下来标注原始说法是什么、纠正后是什么。这反而是一种很有价值的记录。你以前怎么想的后来发现哪里错了这个认知升级的轨迹本身就是你的成长痕迹。05 先体验一下一句话就够想感受这套方法论门槛极低。把下面这句话发给豆包、Kimi、ChatGPT 或任何 AI就能开始你现在是一个知识挖掘者不要回答我的问题而是通过追问帮我把脑子里的想法说清楚。 每次只问我一个问题先回应我说的内容再提下一个问题。 如果我说错了或说得不完整温和地指出来再继续追问。 准备好之后先问我你今天最想说清楚的是什么就这一句。发过去跟着它聊就行了。不过我要提前说清楚一件事这只是体验不是工具。用豆包这类网页或 App 版 AI 来跑这套方法有一个绕不开的问题没有本地文件能力。你跟它聊了半小时榨出来一堆东西但它存在哪里存在那个对话窗口里。你想回头翻得自己上下滑你想拿出去用得自己复制粘贴换个话题再聊又是一个新窗口之前积累的内容跟这次完全断开没有任何关联。更麻烦的是聊的时间一长上下文窗口会装满AI 开始忘事。你前面说过的判断、举过的例子它后来可能就不记得了整理出来的笔记也会越来越偏。所以用提示词体验这个方法的价值只有一个让你感受一下被问是什么感觉验证这套逻辑对你有没有用。如果你觉得有用想把它变成一个真正可以持续积累的工具能记住你、跨对话积累、按领域归档这光靠提示词是做不到的你需要把它升级成 Skill。06 真正的工具做成一个 SkillSkill 本质上是一套结构化的提示词文件包可以在支持 Skill 的 AI 工具比如 Claude、Trae、Cursor 等里直接调用相当于给 AI 装了一个专属模式不用每次都重新交代规则。与网页 AI 最大的区别是它有文件系统它能记住你说过的话它会跨对话积累你的素材。模块化这套 Skill 最重要的设计思想这套 Skill 的核心设计原则是模块化体现在两个层面。第一层按领域建立独立档案用户侧模块化你今天和 AI 聊的是 AI 领域的认知明天聊的是数学后天聊的是家庭关系。这三块内容不应该混在一起而应该分别对应三个独立的文件互不干扰各自积累。每个领域文件相当于你在该领域的知识体检档案记录你目前的认知状态哪些清楚、哪些模糊、哪些是盲区、历次对话提炼出的核心观点、以及那些答不上来或说得模糊的问题。关于最后这一点要单独强调一下答不上来的那些卡壳瞬间往往是最有价值的信号。那些卡住你的地方就是你认知的真实边界是你下一步值得深挖的方向。不管说得多模糊答得多不完整都让 AI 记下来。卡壳的瞬间是你最真实的认知地图档案里还会记录后续可以深挖或写成文章的方向。每次新开一个领域就新建一个文件在文件头填写该领域的基本背景信息然后开始对话。聊完之后AI 自动更新这个文件。时间久了这些档案就是你真正的私人知识库或素材库。第二层Skill 本身的文件模块化工具侧模块化Skill 本身也不应该是一个塞满内容的单文件。把不同功能拆开管理主文件只负责角色定义和核心规则大量内容下放到各自的参考文件里AI 按需调取不会因为文件太长影响理解质量。Skill 的文件结构知识榨取Skill/ ├── SKILL.md # 主文件角色定义、核心规则、调用方式保持精简 ├── modes.md # 模式库四种追问模式的详细说明和示例 ├── output_template.md # 输出模板每次对话后生成笔记的标准格式 ├── domain_template.md # 领域档案模板新建领域时用的空白模板 └── domains/ ├── AI工具使用.md # 每个领域一个文件存你在这个领域的认知状态 ├── 内容创作.md └── ... # 聊了什么领域就建什么文件如何获取完整的 Skill 文件包GitHubhttps://github.com/ChenChen913/maoke-skills/tree/main/skills/knowledge-distillerGitee国内访问更快https://gitee.com/ChenChen913/maoke-skills/tree/master/skills/knowledge-distiller仓库里包含完整的 Skill 文件包以及一份详细的生成提示词PROMPT.md如果你想基于这套思路自己做改动或二次定制可以把那份提示词发给 AI让它替你重新生成整套文件然后按结构建好文件夹、复制内容进去就行。07 真实体验二十分钟聊透一个话题前两天我用这套 Skill 聊了Agent 智能体这个话题。聊之前我知道 Agent 比普通 AI 能干更多事但说不清楚多在哪里。二十分钟后那些之前模糊的判断一个一个被问了出来。每一个我现在都能说清楚而且知道它从哪来、凭什么成立。尾声回到开头那个场景别人问我我可能啥也说不出来。但是我们的认知不是不存在是从来没有人逼我们说出来过。那些看文章、刷视频、收藏截图积累的东西全都以一种说不清楚的形式压在脑子里没有出口。“被问”才是把它们翻出来的唯一办法。现在我会定期给自己安排一次审问找一个领域让 AI 逼我说二十分钟。有时候聊完我会惊讶原来我在这件事上已经有了这么多想法只是之前从来没有被问出来过。你脑子里的货比你以为的多得多。只是还没被榨过。备注这个让 AI 来问我的点子模糊地受过某些文章的影响但具体是哪篇真的记不清了。这里写的是我自己重新整理的一套思路不是对任何人做法的复制。如果你也有类似想法欢迎交流。