当进入一个新的知识领域时，时常会遇到大量的基础、抽象的概念、理论。
如果只是单纯的针对这些抽象内容本身进行学习，可能即使你能够理解它的逻辑、内容，你也不会对它有特别深刻的认识。
那么如何获得深刻认识呢，最实用的一个途径就是，搞清楚这个抽象理论的实际应用是什么 ：
它的使用场景是什么？具体解决什么问题？为什么可以用它解决，优缺点是什么？
当然，如果你是学生朋友，那么理论知识的一大应用，显然就是“应试”，所以这时候你需要将知识与习题、真题相关联，通过“解题过程”来理解如何“使用”所学的理论。
但我现在想说的并不是应试，而是说这个理论，在现实世界、生活、工作中，是被如何运用，起到什么作用的。
那么，如何获得这方面的信息呢？
当然是问AI。
首先，你需要了解一丢丢prompt设计知识
那么，如何利用AI来获取理论知识的实际应用情况的信息呢？
这涉及到非常重要的提示（prompt）设计的问题。可喜的是，由于o1、r1等推理大模型（reasoning models）的兴起，我们在设计问题时一般不再需要考虑COT的问题，而只需直接提供问题背景和目的。
如果你对prompt设计、prompt engineering还不是很熟悉，强烈建议你先学习prompt设计的基础知识。这里我给大家推荐一些学习资源：
- • 新手村级别：《ChatGPT进阶：提示工程入门》（微信读书上有）
- • 入门级别：包括各模型商自己出的提示工程文档等
- • 提示工程指南 | Prompt Engineering Guide[1]
- • Prompt engineering overview - Anthropic[2]
- • 再高级的，就是看论文，追踪学术前沿了。
如何具体设计prompt？
那么回到主题，如何构造关于获取理论知识的实际应用相关信息的prompt。
由于大家研究的内容，感兴趣的点都不一样，所以我只能结合自己的实践提供一些思路、细节供大家参考：
1.注意限定AI的输出范围。 在提问前，我建议大家首先可以开开脑洞，选一个你觉得可能会用到这个理论，同时你也很感兴趣的领域，让AI 把答案限定在这个领域内以缩小它输出的范围。 不然AI 的回答会非常发散，雨露均沾，这样你还是不容易看出这个理论到底是用来做什么的。
2.注意AI身份的设计。 虽然不用管COT，但是实测下来，在prompt里提前设定好role，AI的输出会有较好的表现。我一般会将AI设定为我所关注领域的，擅长教育的专家。
3.关于输出限制。 建议明确只输出一个具体案例即可，这样内容会更聚焦。同时语言风格上可以要求通俗易懂。
注意： 需要强调的是，对于我们普通使用者来说，prompt设计是一个非常灵活的过程，大家完全可以根据自己的实际情况以及AI给出的回复，多测试几遍，反复提问。
只要能到达到真正的目的，即理解自己正在学习的理论知识的实际应用，就OK了
以下是一个关于理解“极限”概念的简单prompt示例：
<role>
你是一位对经济学、数学理论与实践都有丰富知识与经验，同时擅长用通俗易懂的语言解释复杂理论及其运用的资深研究人员。
</role>
<background>
我现在在学习“极限”这个概念，我希望你能通过1个你认为最具代表性的经济学领域中日常会出现的现实问题，详细解释极限概念的实际用途，包括不限于它的使用场景是什么？如何解决了具体问题？为什么需要用它来解决？
</background>
<restrict>
- 只需要以一个实际问题为例，但解释过程必须详尽、清晰；
- 请以通俗易懂的语言解释
<restrict>
以下是DeepSeek-R1对我的回答，我不知道各位观众理解没，反正我是受益匪浅了
引用链接
[1] 提示工程指南 | Prompt Engineering Guide: https://www.promptingguide.ai/zh
[2] Prompt engineering overview - Anthropic: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview