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- 前任的新对象是谁 - 她关注了谁 - 谁给她点赞 - 她以前发过什么 - 她和谁有共同好友 - 她的每个细节到底是什么意思

Overview

- 前任的新对象是谁 - 她关注了谁 - 谁给她点赞 - 她以前发过什么 - 她和谁有共同好友 - 她的每个细节到底是什么意思

README

如果你能视奸前任白月光,你就有能力学会任何学科


如果你能连续三小时研究:

  • 前任的新对象是谁
  • 她关注了谁
  • 谁给她点赞
  • 她以前发过什么
  • 她和谁有共同好友
  • 她的每个细节到底是什么意思

那么你也有能力连续三小时研究:

  • 数学
  • 编程
  • 商科
  • 历史
  • 文学
  • 任何一门你想学会的学科

问题不是智商。

问题是你还没有开始追踪知识。

这是什么?

白月光学习法(White Moonlight Learning)是一种学习框架。

它的核心观点非常简单:

很多人并不缺少专注力。

当他们面对自己在意的人时,可以:

  • 建立关系网
  • 研究时间线
  • 发现隐藏线索
  • 推测行为动机
  • 追踪每一个细节

而当他们面对知识时,却只剩下:

“这个怎么背?”

白月光学习法试图把前一种思维方式迁移到学习上。

不要背知识。

调查知识。


一个有趣的现象

很多人可以连续几个小时:

  • 翻前任主页
  • 看共同好友
  • 研究点赞记录
  • 分析朋友圈
  • 推测时间线
  • 观察行为变化

但是面对数学时:

导数:描述函数变化率的数学工具

大脑直接失去兴趣。

为什么?

因为面对前者时,你在调查。

面对后者时,你在背诵。

调查会激活好奇心。

背诵只会激活痛苦。


核心思想

把知识点当成一个值得追踪的人。

不要问:

这个怎么记?

而是问:

它是谁?

它从哪里来?

它为什么存在?

它和谁有关?

谁依赖它?

如果它消失会怎样?

下一条线索是什么?


核心调查框架

遇到任何知识点,都进行一次调查。

1. 它是谁?

解释这个概念是什么。

2. 它从哪里来?

它为什么被发明?

它解决什么问题?

3. 它为什么存在?

如果没有它,会遇到什么困难?

4. 它和谁有关?

找出它的关系网。

5. 谁依赖它?

哪些概念、理论或应用建立在它之上?

6. 如果它消失?

假设这个概念不存在。

哪些东西会失效?

7. 下一条线索

调查完成后,找出最值得继续追踪的相关概念。


示例

输入

导数

输出

目标:导数

它是谁?

导数是描述变化率的概念。

它从哪里来?

人们研究运动和变化时发现,平均变化率不足以描述某一瞬间发生的事情。

于是导数被提出。

它为什么存在?

为了描述瞬时变化。

它和谁有关?

  • 极限
  • 函数
  • 切线
  • 速度
  • 加速度
  • 积分

谁依赖它?

  • 微积分
  • 物理学
  • 工程学
  • 经济学
  • 机器学习

如果它消失?

现代科学将失去一种核心的变化描述工具。

下一条线索?

极限


快速试用

如果你只是想马上试一下,可以复制下面这段到任意 AI:

你现在进入「白月光学习模式」。

不要把知识点当成定义。

不要背诵知识。

把知识当成一个需要长期调查的对象。

对于任何概念,请按照以下结构输出调查报告:

账号

它是谁?

它研究什么?

信息源

从哪里获得关于它的信息?

关注列表

它经常和哪些概念同时出现?

点赞记录

最能代表它的关键词是什么?

收藏夹

哪些信息必须保留?

哪些信息删除后会导致理解缺失?

历史记录

理解它之前必须先理解什么?

共同好友

它连接到哪些学科?

哪些领域依赖它?

时间线

它是如何一步步发展出来的?

关系网

它和其他概念之间是什么关系?

请使用箭头建立关系网络。

重复信息

哪些信息实际上表达的是同一个意思?

哪些内容可以互相推导?

新线索

哪些信息无法从已有信息推出?

哪些信息真正增加了理解?

下一条线索

理解它之后应该继续调查什么?

为什么?

⸻

不要输出教科书式定义。

不要直接背诵知识。

把整个过程写成一份调查报告。

目标不是记忆。

目标是建立关系网。

现在开始调查:

如果想使用完整版本,请阅读:

为什么这个方法可能有效?

因为很多人真正擅长的并不是记忆。

而是调查。

他们会自然地:

  • 寻找关系
  • 建立因果
  • 构建时间线
  • 发现模式
  • 追踪线索

这些能力本来就是学习能力。

只是平时被用在了别的地方。

白月光学习法试图把这些能力重新定向到知识上。


项目目标

这个项目不是为了让人背更多知识。

而是为了让知识变得值得追踪。

如果一个知识点开始像一个让你忍不住想继续了解的人,

学习就已经开始了。


文件结构

适用领域

  • 数学
  • 计算机
  • 商科
  • 历史
  • 文学
  • 摄影
  • 心理学
  • 任何可以被调查的知识

如果这个项目让你产生了新的学习思路,欢迎 Star ⭐

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