普通人利用AI，公开搭建个人成长系统|07
真正拉开学习差距的，可能不是你学了多少，而是你留下了多少
很多东西我们当时明明已经学会了……
但过一段时间再遇到类似的问题，还是要重新查、重新学。
因为很多时候，我们只是“曾经知道过”，却没有真正把它变成自己的积累。
一个知识，即使用过、懂过，但以后需要的时候找不到、想不起来、没办法拿出来用，那它其实还没有真正成为自己的东西。
所以我现在越来越觉得：
学习，是让我们知道更多。
而沉淀，是让这些东西真正留下来。
因为只有留下来的东西，下一次才能继续帮助我们
搭建AI成长系统之后，我发现了一个问题
我在搭建AI成长系统之后，。
一直做的是：
学习 → 实践 → 输出 → 反馈 → 优化
但我后来发现：
如果这一轮结束以后，什么都没有留下来，下一次遇到类似的问题，还要重新开始
那我每一次努力，其实是相互割裂的。
因为我这次学到的东西，并没有真正帮助下一次的自己。
所以我在设计这个系统的时候，又加入了一个模块：知识库。
我的知识库，其实才刚刚开始
当然，现在只是第一版，还非常的简单。
我现在只是把自己的一些：
- 文章
- 口播稿
- 实践过程
- 一些思考
- 真正解决过的问题
先记录下来、保存下来。
严格来说，它现在还算不上一个知识库。
反而更像是在：
给未来的自己建立一个成长档案。
那为什么现在还是值得做呢？
因为很多时候：
我们把问题解决之后，事情就结束了，经验也跟着就过去了。
但很少人会多考虑一步：
这次解决问题的过程中，有没有什么东西值得留下来？
比如：
一套可用的方法；
一次踩坑的经验；
一个新的认知。
这些东西留下来以后，如果下一次再遇到类似的问题，
我们至少可以回头看看：
以前是怎么解决的？
哪些方法有效？哪些坑我们已经踩过了？
这样下一次我们就不用完全从零开始。
我觉得这就是沉淀的意义。
其实到这一期为止，我的成长系统的基础框架已经基本搭建完成了
也算真正迈出了第一步。
如果你也想搭自己的成长系统，我觉得千万不要一开始就想得很复杂。
其实从最简单的开始，就可以了：
有个学习的过程（学到知识）
有个发布的平台（输出并获得反馈）
再有个地方，把有用的东西留下来（沉淀积累）
完全就可以跑起来了。
后面缺什么，再一点点补。
我的系统也不是一开始就设计好的，也是在真正做的过程中，发现需求，再一点一点迭代出来的。
所以，我们不需要一开始就把它想很明白。
先开始做，很多答案会在做的过程中慢慢出现。
接下来，我会把前面这几期的东西重新整理一遍，看看这个系统到底长什么样，再继续一步一步优化。
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