## 做课为什么是AI落地第一步？

你好，欢迎来到《得到精选》，我是李南南。

今天我要向你郑重地推荐一个产品，是我们得到今年推出的《做课的方法·线下精讲班》。可以说，得到压箱底的手艺都在这门课里了。

听到这儿有人可能会好奇，现在已经到了AI的时代了，而且我们都知道，AI最擅长的就是总结知识、提炼知识，那么为什么“做课”这件事不能够完全交给AI呢？我们为什么还要学习做课的方法呢？

关于这个问题，得到总编室的负责人，也是《做课的方法》的主讲人宣明栋老师有一个非常特别的洞察，他说，AI与做课这两件事非但不是互斥的，反而是彼此相通的，而且从某个角度看，做课其实是AI落地的第一步。

为什么这么说呢？来，咱们有请宣明栋老师展开讲讲。

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你好，我是宣明栋，得到知识管理部的负责人。

今天我们讨论一个问题，随着各行各业迅猛地被AI改变，自然有一个疑问，AI时代，我们还需要学习做课的方法吗？

我的答案是，做课是AI落地的第一步，AI落地，做课的方法是应用AI效果是否优劣的关键。所以，AI时代，我们更应该学习掌握做课的方法。

AI落地的意思是，AI的能力，对企业，对组织，对个人来说，不能停留在知识层面，而是要被应用到业务当中；也不能停留在问答、搜索这样的学习类应用，而是AI能不能嵌入业务流程之中，或者增强我们的能力。一句话，AI能不能直接形成生产力？

但是在实际过程中，太多的人对AI落地的效果很不满意。让AI出一个朋友圈销售文案，并不比干过几年的编辑高明； 让AI写一篇微信公众号文章，要不就是高大上的词汇满天飞，要不就是嗯嗯啊啊的所谓接底气，并不是那种“是真佛只说家常话”的又有洞察又好理解的文风。

清华大学经管学院的李宁教授是这样总结的：一个善于提问的产品经理，能够引导AI生成更有洞见的市场分析；一个具有审美能力的设计师，能够让AI创造出更打动人心的作品；一个深谙业务本质的管理者，能够将AI的输出转化为实实在在的商业价值。在每一个场景中，人都不是被动地使用工具，而是在主动地引导和释放AI的潜能。这就是为什么相同的AI工具，在不同人手中会产生如此不同的结果。

一句话，使用者能力高，AI落地的效果好。

我来举一个例子。

我们有一个任务：要把德鲁克的著作《卓有成效的管理者》转化为一门课，请AI生成一个有得到调性的课程大纲，列出课程标题。

我们用DeepSeek来完成这个任务。

结果怎么样呢？我放在下方了。不看也没有关系，结论就是，不行。你看了结果一定会同意我的观点。

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你肯定会说，这是提示词不对，要按照要求写，那就是给出角色、任务要求和完成标准。

好，那我们改成这么下指令：你是一名课程专家，继续优化课程大纲标题，要求用户在没有看到课程具体内容时，就能被标题吸引，标题应该有价值感。

执行结果怎么样呢？我把结果放在下方了。不看也没有关系，结论就是，好了一点，但还是达不到金线标准。你看了结果一定会同意我的观点。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025051615/1876234373167645176/051615.png)

那怎么优化迭代呢？聪明的你一定猜到了，你要把“得到调性是什么”告诉AI，也就是告诉AI得到的风格、标准的输出格式和最佳实践样本是什么。

改进的指令是这样的：

> 继续出一版课程大纲的标题，标题格式：四选二 “问题”“答案”“挑战”“关键词”
> 关键词+问题 举例：研发费用：怎样识别“真假”研发投入？
> 关键词+挑战 举例：能量的密度：为什么要在城市生活？
> 答案+问题 举例：波粒二象性：量子到底是什么？
> 关键词+答案 举例：生命常数：哺乳动物一生的心跳是定值

这次结果怎么样？我把结果放在下方了。不看也没有关系，结论就是，明显看出这一版的品质最好，也最有得到的调性。

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为什么会有这个差异？因为这一版的指令是基于得到《做课的方法》。也就是说，我们把得到《做课的方法》当中怎么做课程大纲的方法告诉了AI，再让AI依据这个得到独特的知识，结合AI的能力，就能生成我们期待的结果。

如果让AI出一个朋友圈销售文案，你要想让结果比干过几年的编辑还高明，就要把怎么写好一个朋友圈销售文案的办法萃取出来，再告诉AI，AI用了你这个方法，就能写出符合你的期待的高质量文案了。

怎么能萃取出写好一个朋友圈销售文案的那些方法和标准呢？

答案就是，用得到《做课的方法》啊。

得到的《做课的方法》为什么能萃取出最佳实践当中的知识呢？

这是因为做课这个任务的特性决定的。什么是做课？做课是把某一个知识或者任务转化为“适合传授和学习”的教学内容的过程。

这个转化为“适合传授和学习”的过程，就是一个天然的知识萃取过程。用做课的方法就可以自然地完成这个知识萃取的任务。

我来举个例子。

比如我要让学员掌握一个技能，冲泡绿茶要用92度的热水。

你会说，这个知识不是很简单吗？一说就懂，还怎么转化为“适合传授和学习”的内容呢？

那我来问你，这个92℃的热水是怎么来的？一种是用加热器直接加热到92℃，然后就停止，另一种是把水烧开，再降温到92℃。请问，这两种水一样还是不一样？如果不一样，哪一种才是冲泡绿茶要求的92℃热水呢？

简单地说，这个知识很容易被人忽略，直接加热到92℃的水，比烧开之后再降温的水里的溶解气体含量多，所以这两种水是不一样的，冲泡绿茶最好用未经烧开的，直接加热到92℃就停止的水。

这样我需要这样表达：冲泡绿茶要用92℃的热水，不是用烧开后降温到92℃的水，而是要用直接加热到92℃就停止的水。

加上了这个“不是……而是……”的句子，是不是才能准确传授了知识，让学员真正完成冲泡绿茶的任务啊。

这个“不是……而是……”，就是得到的《做课的方法》里，其中很重要的一个方法，意思是，任何答案，任何结论，任何观点，如果你要表达它，那么前面给它加上“而是”，再给它配上一个“不是”。

得到的老师都是使用“不是而是”大法的高手。例如《薛兆丰的经济学课》里，就有一句我印象非常深的话。这句话是，人治病吃药，大多数不是为了救命，而是为了减少痛苦。我们怎么理解人为什么要吃药？答案是为了减少痛苦。但是配上了“大多数不是为了救命”，我们才更好地理解了这个答案。

再举一个例子加深一下印象。这是我从抖音上的一位up主那里听来的。这位up主是英文老师，她说，你的英文听力不好，不是因为你掌握的单词少，而是因为你不掌握在英文句子当中，一些单词连读之后的声音，所以你听不懂。只要把这些连读的声音作为一个独立的意义单元掌握，就会大幅度提高英文听力了。

你看，听起来是不是很有说服力？我不是搞英语教育的，我不能从教育的角度评价这位抖音老师的说法，但是从做课的角度，我觉得是很成功的。成功的原因之一，是她会用“不是而是”大法。

我用抖音上的例子，是想说，得到做课的方法，并不是得到独家发明的，只有得到一家在用。很多老师，也会有意无意地发现这个大法，用在自己的课程中。但是，得到是有意识地系统地总结提炼出来一套方法，会让你学习这套方法特别有效率。

我再给你举一个真实的例子。我们《做课的方法·线下精讲班》第0期有一位学员，叫王坤，学习了《做课的方法》之后，特别有心得。后来他接了一个大单，帮助一家珠宝公司提高他们的柜台销售成功率。方法就是先萃取销售高手的经验，然后把这些经验灌给AI，再借助AI让柜台销售们练习，进而让他们掌握新的销售话术，有效地回应客户的疑问。结果非常喜人，大大提升了销售业绩。

这里的重点是，王坤是怎么萃取一线高手的知识的。他的做法是，让这些高手回答客户的问题，必须用“不是……而是……”的格式。而且“不是”的后面就是竞争对手的方案，“而是”就是他们公司的方案。如果这些高手的想象力被堵住了，那就用AI来帮忙，产生几十个“不是……而是……”的说法，让大家挑选。找到公司上下最满意的答案。

例如，客户会问：这种都是由黄金做的胸针会不会很软，很容易变形？答案是，你说的对，越纯的黄金越会软，很容易变形、磨损。我们品牌处理这个问题不是用的表面硬化工艺，例如离子注入法，也不是用冷加工方法，而是用控制黄金内部形成纳米晶粒结构，让纯金在不添加杂质的情况下也达到一定的强度。这个工艺主要应用在高端珠宝，并没有大规模普及。

注意，上面这一段是我编的，因为商业机密，我们不能用真实的企业资料。但是为了让你有一个直观的感觉，就在AI的帮助下按照真实的逻辑编了一个。

这样的知识萃取的过程，不就是做课吗？如果接下来要用AI能力，那就把这些萃取出来的知识告诉AI，AI就能大显身手了。这不恰恰说明了做课是AI落地的第一步吗？

最后，让我再次引入清华大学经管学院李宁教授的话，他说，在这场变革中，我们正在见证一个有趣的现象：随着AI技术的普及，技术差异在逐渐消失，但人的差异却被空前放大。这种看似矛盾的现象，恰恰揭示了生成式AI最本质的特征——它不是一个标准化的工具，而是一个能力放大器。就像显微镜放大了人类观察微观世界的能力，望远镜拓展了人类探索宇宙的视野，生成式AI则放大了人类创造和运用知识的能力。

而学习做课的方法，就是人在提升自己创造和运用知识能力的重要方式。

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好，内容听完了。

假如你也想让AI更好的为你工作，那么推荐你来《做课的方法·线下精讲班》，这个班在6月份只面向社会开放一期，地点在上海，现在名额已经不多了，建议你现在加入。

报名链接已经放在文稿里了，你可以点击文稿中的图片了解详细信息。

你也可以在得到首页搜索“做课的方法”来进入这门课的报名入口，也推荐你现在就加入。

好，以上就是今天的内容。《得到精选》，明天见。

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