在大学的时候，我兴趣还算广泛，对什么都挺感兴趣，碰到一个新领域就想扎进去学上一番。但每次入门都感觉挺困难的，因为一个新领域有茫茫然的知识，根本不知道从哪里开始。
比如学摄影，就至少有相机操作、前期构图和取景、后期PS技术和调色原理等内容；具体到人像摄影，就有情绪引导、姿势引导，甚至还包括基础妆造和搭配。
这么多的内容，如果没有一个清晰的主线，就会让人因为学习曲线过于陡峭而放弃。我大一大二的时候，学编程完全学不进去，就是这个原因。
Overwhelmed，就是那种状态的精准写照，因为信息量太大，脑子过载，无法思考。
而每次突破，都是因为放弃大而全的想法，转而从一个个小的切入口开始练习。我有个暑假，每天都花时间做构图和取景训练，就在校园里找各种各样的元素，像是长方形、正方形、圆、三角关系等等。几十天练习下来，取景的感觉明显变好了很多。
再后来，随着对某个领域的了解越来越深入，慢慢有了“学习路径”这个概念。
每个行业，每个学科，其实都有自己的学习路径，也就是一般先学什么，后学什么。当有厉害的老师指点的时候，沿着经典路径学，入门到一个水平，基本都是不难的。
只不过，好老师很难得。在不了解行业的情况下，很容易碰到一些混子。就好比这段时间流行的deepseek课程，每个都要大几百上千，但几乎所有的东西都可以让deepseek自己讲出来。进这种智商税的班，钱花了不说，还没学到东西，甚至有时还打击自信心。
而现在有了大模型，局面就完全不一样了。
可以直接跟它说：我想学xx东西，我现在知道xxx，请给我规划一条学习路径，包含几十个相对独立的小任务，每个任务30分钟，让我能有实操的正反馈。
如果一个AI的内容你觉得不保险，还可以多问几个，综合对比，再找个AI做最后的总结提炼，效果不会差的。
附图是我前段时间想做一个小网站，但我只会基础的html和python，然后让gpt o1帮我规划的一小部分学习路径：
- 创建首个Flask路由（27分钟）
- 实现动态时间显示（需研究模板引擎）
- 连接SQLite数据库（引入CRUD操作）
- ...
每个微任务都设有即时验证机制：或是网页显示的实时数据，或是控制台输出的调试信息。
