AI 学习记录：从工具协作到独立能力

每次只记录一个可检查的学习切片。AI 生成的摘要、评分和解释不是事实来源；原始材料、自己的首版、实际作品和真实反馈才是证据。不要把学习记录写成“我和模型聊了什么”，而要写成“工具退出后，我还能独立完成什么”。

1. 任务与起点

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# AI Learning Log - YYYY-MM-DD

真实场景与受众：
本次主问题：
要完成的动作与标准：
材料、版本与来源：
时间、设备和环境限制：
允许的词典 / 翻译 / 搜索 / AI / 人工帮助：
隐私、版权、考试与责任边界：

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独立尝试的开始/结束时间：
无 AI 样本位置：
我当时能够解释或完成的内容：
暴露的错误、未知和判断盲点：
当时的信心（0-2）：

不要先让 AI 写答案再把它叫作起点。若任务本身允许查词或看文档，记录允许的帮助；基线的价值是说明你在这些条件下独立能做什么。

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模型 / 版本 / 日期：
使用模式：诊断 / 追问 / 解释 / 反例 / 转写 / 候选 / 其他
AI 可以做：
AI 不可以做：
传给模型的最小材料：
不会传入的字段或文件：

每轮只推进一个切片。先让模型指出缺口、假设、来源和不确定性，不先请求整段代做。

回合	我的问题/动作	模型建议	建议类型	来源/不确定性	我的决定
			解释 / 追问 / 候选 / 反馈 / 代码 / 其他		采纳 / 部分 / 拒绝 / 待核验

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我核对过的原始来源：
我发现的错误、过时或捏造内容：
哪些建议改变了我的理解，为什么：
哪些建议只改变了表面表达：

来源、事实、权限、隐私和最终判断由人确认。模型说得自信不提高证据等级。

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关闭 AI 的时间：
独立完成的作品、解释、代码或决定：
独立用时：
仍然需要的提示：
我能否解释每个关键步骤：是 / 部分 / 否
测试、读者/用户反馈或运行结果：

一次对照不能证明因果，但能比“AI 很有用”更清楚地记录工具贡献。

错误/缺口	样本	类型	下一次只修什么	平行任务结果
		事实 / 词汇 / 结构 / 语法 / 策略 / 注意 / 工具依赖

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真实读者/用户复述或执行结果：
我采纳、部分采纳、拒绝或延后的反馈及理由：
换主题/受众/模态/时间后仍能完成的动作：
仍然只在原题成功的动作：

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第 1 天：撤掉了什么，独立完成什么：
第 3-7 天：换了什么条件，结果如何：
第 14 天：关闭旧对话后能否解释和使用：
第 30 天：真实任务是否减少猜测或返工：
状态文件位置：
交接给谁、何时、什么权限：
停止或回滚条件：

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工具真正帮助的部分：
工具制造的风险或依赖：
我已经拥有的独立能力证据：
仍无证据的结论：
继续 / 降档 / 改变变量 / 暂停 / 求助：
下一项最小任务：
下一次复查日期：