以畫素畫為例，教你高效使用AI的12種方法
摘要：以畫素畫為例，用AI提高提高個人能力的9個方法
1、雙向費曼學習法
費曼學習法的核心是"透過教會別人來學習"。
基本步驟:
教AI學習畫素畫
選擇主題 - 確定你想學習的具體內容，比如畫素畫
學習 - 獲取基本知識，收集畫素畫教程
教授AI - 把收集到的知識，輸入給AI
獲得反饋 - AI會指出解釋中的漏洞和錯誤
完善理解 - 根據反饋改進你對畫素畫的理解
從AI學習畫素畫
請AI用簡單語言解釋畫素畫
提出追問,讓AI舉例說明
要求AI指出概念間的聯絡
讓AI設計畫素畫練習題來測試你對畫素畫的理解
雙向費曼學習法2、工具擴充套件&AI智慧體
AI結合畫素畫工具Aseprite：
使用 AI 分析參考圖片，提取配色和關鍵特徵
讓 AI 建議畫素動畫的關鍵幀設計
針對具體場景請 AI 提供畫素畫技巧
AI擴充套件工具
Logseq/Notion (知識管理)：
用 AI 幫助構建知識結構
讓 AI 總結和提煉筆記重點
使用 AI 生成複習卡片
基於現有筆記請 AI 提供知識關聯建議
AI智慧體
通用建議：
建立提示詞模板庫
使用 AI 幫助自動化重複工作
讓 AI 提供學習路徑和教程推薦
定期讓 AI 審查工作流程並提供最佳化建議
3、識圖複製資訊 截圖 AI識圖：提取資訊，復現，翻譯，理解和重構4、AI外腦，幫助你記憶 AI外腦5、詞彙語法
AI比人類更理解文字的本質。
大多數人無法問出好問題，也寫不出具體的需求。
使用精準的詞彙描述問題。
我寫了一個Chrome外掛，可以一鍵複製網頁上的文章。2個月前我不會寫程式碼。
自動生成程式碼，除錯和最佳化程式碼，自動註釋。
借用AI打通不同工具之間的自動化。
不會程式設計的畫素畫師，想做遊戲比以前更容易了！
7、資料視覺化
藉助AI實現資料視覺化，製作知識圖譜。
資料視覺化 知識圖譜8、AI搜尋整合 搜尋引入AI AI搜尋整合9、AI目的性閱讀
問他知識出處，推薦書單，有哪些文章。
畫素畫專業書單：
《從零開始學畫素畫》
《The Art of Pixel Art》- Daniel Silber
《Pixel Logic》- Michael Azzi
《Pixel Art for Game Developers》- Daniel Silber
《Creating Pixel Art with Aseprite》- Martynas Žiemys
日本畫素畫教程《ドット絵道場》
畫素畫核心術語：
Dithering (抖動)：用不同顏色畫素交錯創造漸變效果
Anti-aliasing：消除鋸齒的技術
Color Ramping：顏色過渡序列
Jaggies：畫素邊緣的鋸齒狀
Pillow-shading：不當的環形陰影
Hue-shifting：色相偏移技術
與傳統繪畫比較：
相同點：
基礎造型原理
光影色彩理論
構圖規則
不同點：
畫素畫受限於網格系統
需要特殊的抖動技術
強調極簡表達
動畫製作流程不同
活躍社群：
Pixelart subreddit
Pixeljoint
Lospec
Discord畫素畫社群
Twitter #pixelart標籤
10、AI學習外語
用AI學習外語比找一個可靠的人類搭子價效比更高。
雙十一購物計劃……
AI不具備人類情感，所以AI生成的計劃和方案可能並不具備可操作性。
人類會基於知識，經驗，情感和文化傳統的複雜影響，做出行動。
讓AI為你提供足夠的資訊。
如果你什麼都不知道，可以問AI：
人類遇到這個問題，一般會有什麼樣的解決方案？
然後針對這個問題，用雙重費曼學習法深入下去。
要求AI補充細節和資訊驗證。
12、AI好友
跟AI聊一些無法跟其他人講述的話題或問題。
