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新起点2周前
我想完整“解剖”一次自己的思考过程。当我看到“铜价因AI需求创新高”的新闻,脑海里闪过“二级市场有没有机会”的念头。我没有止步于猜想,而是借助AI,把这个念头培育成一棵有枝有叶的“思考树”。这个过程,比结论更有价值。 第一步:将灵感“问题化”,建立初步分析框架。 我立刻向AI发出“专家协作”邀请,但提问方式很关键。我不是问“有没有机会?”,而是给出结构化指令:“请以投资专家身份,结合宏观数据与产业规划,分析这个机会的逻辑、筛选标准,并列出首选标的及理由。”——我要的不是答案,而是一个可供审视和挑战的初步分析模型。这步把模糊感觉,变成了清晰的逻辑草案。 第二步:多轮“压力测试”,主动寻找思维盲区。 我不会全盘接受AI的初稿。首先,用事实“挑刺”:我会核验其中具体的股价、数据。一旦发现偏差,就立刻追问:“你这里说的XX,与实际数据YY不符,请修正逻辑。”这建立了严谨性。接着,引入“反对派”与“创新者”:我把这份“最佳答案”抛给另一个AI,或要求其扮演批判者、创新者角色,让它挑出逻辑弱点、补充被忽略的机遇或风险。最后,我对比多轮答案,提炼“共识”作为支撑点,审视“差异”作为风险提示,从而构建一个更立体的认知模型。 第三步:形成行动闭环,实现低成本试错。 当分析逻辑能自圆其说,思考就必须走向行动。我会要求AI输出具体的“行动路线图”:“如果我采纳此分析,每天、每周、每月应跟踪哪些关键指标?”至此,我得到的不是一个观点,而是一个可执行、可监测、可验证的“思维实验”方案。我能以极低成本在现实中运行和观察它,无论结果如何,我的思维模型都完成了一次宝贵迭代。 总结来说,我演示的是一套“借助AI进行深度思考的元方法”。 把AI当作思维外脑和辩论伙伴,而非先知,通过多轮对话逼自己厘清逻辑。 遵循“提问→验证→挑战→规划”的流程,把碎片灵感变成可行动的系统框架。 最终目标是训练我们自己的思维,积累一套可复用于任何复杂问题——无论是职业选择、学习技能还是其他分析——的思考模型。 在这个信息过载的时代,真正的差距不在于知道多少,而在于如何思考。希望这个具体的过程,能为你提供一份可迁移的思考地图。 #思考#AI #投资
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