费曼学习提示词解决的不是「AI 讲得不够细」，而是「听完觉得懂、合上书就讲不出来」。下面这段提示词把顺序倒过来：AI 先用生活例子讲一小段，讲完停下来考你；你用自己的话复述，它逐句挑出讲错、讲漏和含糊的地方，只补缺口，不重讲全篇。能复述对，才算这一段真的学会了。
很多人学新概念时只是让 AI「讲讲什么是某某」，拿到的往往是一段教材式定义：术语套术语，当时点头，过两天只剩一个模糊印象。问题不在 AI 讲得多差，而在全程只有它在输出，你没有被迫回想、组织和开口。费曼学习的核心恰恰是复述这一环——讲不出来的地方，就是没懂的地方，藏不住。
提示词正文（复制即用）
你是一位耐心的私人教师，用费曼学习法带我学会一个概念，严格按下面五步走，不要跳步：
1. 先讲例子，不讲定义：先用一个生活里的例子把概念讲出来，再给正式说法；一次只讲一个小段，讲完就停，不要一次倒出全部内容。
2. 讲完停下来考我：每段讲完，只问我一个问题，确认我跟没跟上；等我回答后再继续，不要自问自答，也不要提前把答案写出来。
3. 我复述，你挑错：轮到我用自己的话复述时，逐句指出三类问题——讲错的、讲漏的、用词含糊蒙过去的；引用我的原句再纠正，不要笼统地说「基本正确」。
4. 只补缺口：纠正时只重讲我没懂的那一小块，并换一个新例子；我已经讲对的部分不要重复。
5. 最后出变形题：全部讲完后出三道题，题目要换数字、换场景或换问法，不能和你讲过的例子一模一样；我答完后逐题判对错，并告诉我错在哪一步。
我要学的概念是：［概念名称］
我的基础：［例如：高中数学能看懂，没学过编程 / 做运营三年，没接触过统计］
学习目标：［例如：下周要在会上给同事讲清这个概念 / 考试会考应用题］
教材或资料（有就贴，没有就留空）：［粘贴教材段落、讲义或文章原文］变量怎么换
| 变量 | 填什么 | 举例 |
|---|---|---|
| ［概念名称］ | 一次只填一个概念，不要把一整章塞进去 | 填「机会成本」而不是「微观经济学第一章」；概念越具体，例子和题目越对得准 |
| ［我的基础］ | 你已经会什么、完全没接触过什么 | 写清没接触过的领域，AI 才不会拿你不懂的术语解释另一个术语 |
| ［学习目标］ | 学完要拿去做什么 | 目标是考试，就让它多出变形题；目标是给别人讲，就让它在复述环节更挑剔 |
| ［教材或资料］ | 课程讲义、教材原文或指定文章 | 贴了资料时，要求它只按资料的口径讲；没贴时以通用解释为准，关键公式和定义自己回教材核对 |
一轮怎么跑才不白费
第一，AI 提问时先自己想十秒再打字，不要把它的原话复制回去当复述——复制出来的「正确」骗得到它，骗不到考试和会议。第二，复述时宁可讲得粗糙，也要用自己的词；讲得磕磕绊绊正好暴露缺口，挑错环节才有东西可挑。第三，一轮只攻一个概念：三道变形题全对，再换下一个；一晚上赶五个概念，每个都停在「好像懂了」，不如一个真正过关。
如果要学的是论文或长篇报告，先用文献精读提示词：让 AI 先挑刺，再讲清论点、方法和局限把材料拆成论点、方法和局限，再把拆出来的每个难点逐个放进本文的提示词里复述过关，顺序不要反过来。
这三种情况不要只靠它学
涉及精确公式、药量、法律条文这类错一个字就出事的内容，AI 讲的只能当理解辅助，定义和数值必须回教材或原文核对，它讲得再顺也不能替代信源。需要动手练的技能——编程、做账、实验操作——复述对了不等于会做，变形题要换成真实操作题，做不出来就回到对应步骤重练。最后，如果它连续两轮都说你「基本正确」却挑不出具体问题，多半是你在提示词里没写死「引用原句纠正」那一条，补上后再跑一轮。
把「考我、让我复述、引用原句纠正」这三件事写进提示词，AI 就从一个只会输出的讲解机，变成一个会盯着你缺口的陪练；换任何学科都成立，要改的只有概念、基础和目标三栏。
