学技能时用AI是加速器还是容易形成依赖？

学完这篇，你能用一套 5 步流程判断自己用 AI 学技能是在加速还是形成依赖，并把 AI 放回“反馈工具”的位置，而不是“代写答案”的位置。

第一步：建立基线，先写 10 分钟再看 AI

这一步要做什么：在问 AI 前，先独立尝试 10 分钟，并记录卡点；做完你会得到一份“真实卡点清单”，而不是直接拿答案。具体操作：打开手机计时器，设 10 分钟；打开 VS Code 1.96 以上版本，新建 practice.py，先写你能写的代码。卡住后，不要开 ChatGPT，先在文件顶部用注释写下三行：我想实现什么、试了什么、报错是什么。10 分钟到，再打开 ChatGPT 网页版，点左上角“新聊天”，在输入框下方模型选择器选“GPT-4o”或“o1”，把这三行粘贴进去。

注意：如果你 10 分钟内一次都没尝试，只想直接问，这通常不是加速，是依赖的起点。

第二步：把提示词改成“教练模式”

这一步要做什么：用固定提示词让 AI 先诊断、给提示、再给答案；做完你会得到可解释的反馈链。具体提示词：
“我在学 Python 的列表推导式。不要直接给完整答案。请按顺序：1）问我 3 个诊断问题；2）根据我的回答指出我缺哪个概念；3）给一个最小练习；4）只给下一步提示，不给代码。等我再试一次后，再逐行点评。”
在 ChatGPT 输入框粘贴后按 Enter。若用 Cursor 0.45.11，选中代码，按 Ctrl+K，选择“Ask AI”，粘贴同样规则。

注意：如果 AI 第一条就甩出完整代码，把提示词里的“不要直接给完整答案”放在第一句。

第三步：用“最小练习”替代“看懂答案”

这一步要做什么：让 AI 出 3 道只练当前卡点的题，你做完再对答案；做完你会把“看懂”变成“能写”。具体操作：在同一个 ChatGPT 对话继续输入：“请只针对我缺的概念，出 3 道 5 分钟内能做完的题，先不要给答案。我答完后，你再逐题批改。” 把答案写在 VS Code 新建的 drill.py，在终端运行 python drill.py。答完再回 ChatGPT 输入“我答完了，批改”。

注意：不要边看答案边写。那是在抄，不是练。

第四步：安排“无 AI 复现”

这一步要做什么：关掉 AI，独立复现一遍，并做间隔复习；做完你能验证是否形成依赖。具体操作：关闭 ChatGPT 标签页和 Cursor，只在 VS Code 里重写刚学的技能点。用手机计时器设 15 分钟。写完后，再打开 ChatGPT，让它按 1-5 分打分，并指出一个最大问题。24 小时后，打开 Anki 2.1.65 以上版本，点底部“添加”，牌组选“技能复习”，正面写“列表推导式解决什么问题”，背面写自己的例子，点“保存”。7 天后再测一次。

注意：如果无 AI 复现时完全无法启动，说明你前面跳过了“自己先写”这一步。

第五步：每周做一次依赖审计

这一步要做什么：检查记录，决定下周是继续加速还是进入戒断；做完你会有一张调整表。具体操作：打开 Notion 或飞书文档，新建表格，列：日期、技能点、先写时长、AI 使用时长、能否独立复现。每周日看一遍。若“能否独立复现”连续两次为“否”，下周执行：前 20 分钟禁用 AI，只允许查官方文档；20 分钟后才可问 AI，且只问“我哪里错了”。

注意：依赖不是用 AI 本身，而是你失去“先尝试—再反馈—再复现”的顺序。

小结：

• AI 是加速器的条件：你先写、AI 只反馈、你能复现。
• AI 变成依赖的信号：不写就问、只看答案、离开 AI 无法启动。
• 固定动作：10 分钟先写、教练提示词、最小练习、无 AI 复现、每周审计。
• 关键不是少用 AI，而是把 AI 放在反馈位，不放在代写位。