從被 AI 名詞淹沒，到畫出自己的知識網：我的學習焦慮自救心法

自從 AI 快速發展以來，我常覺得被新名詞淹沒：生成式 AI、LLM、Agent、MCP⋯⋯雖然能熟練地使用 AI 工具，但腦中始終沒有一個方式，能把這些概念真正串起來。

我問 ChatGPT：「如何不被新名詞淹沒？」

它的回答是——「試著畫出它們的關係圖，才能判斷自己是不是真的懂。」

直到最近下定決心想好好理解，反覆咀嚼這句話後，我下意識打開 Heptabase，開始建立一張張卡片。

我把腦中模糊的詞彙拆散，一次挑兩個放在一起，然後問自己（或直接問 ChatGPT）：

• 「它是要解決什麼問題？」
• 「為什麼會需要這個？」
• 「它們之間的關係是什麼？」
• 「它跟我已知的觀念或工具有什麼關聯？」

就這樣，原本零散的概念逐漸長出了脈絡。每畫上一條線，就多一個「啊原來如此！」的瞬間。

那時才明白，為什麼我喜歡用 Heptabase 拆解複雜的概念：它讓我能先把混亂攤開，再一點一點連結起來，最後成為一張屬於自己的知識網。