故事是這樣的。

這周我跟我們一個實習(xí)的小伙伴復(fù)盤內(nèi)容，然后聊到了角度這塊，我就跟他說了我們常用的選角度的方法論，提到了一個概念，叫陌生化。

周一我的內(nèi)容方法論分享里面也提過這個東西。

這是文學(xué)理論里一個挺重要的東西，就是指將人們熟視無睹的事物，通過視角轉(zhuǎn)換、語言變形等手法賦予其陌生感，從而找到一些特別的角度。

脫口秀和喜劇的很多內(nèi)容，都是脫胎于陌生感，我當(dāng)時大概就是這么跟他解釋的。

他聽完點了點頭，然后從他那個清澈的眼神里，我感覺到，我可能說的還還是有點晦澀了，沒講明白。

雖然他確實記住了一個叫陌生化的概念，找選題角度的時候要用上，但是在后面的選題會上，我好像感覺到，他好像還是沒記得。

最近一周時間，我的很多時間都放在了招人和團隊管理上，所以其實也在反思。

我很多時候給公司內(nèi)部同事分享，也會經(jīng)常講到一些概念，但是好像講完以后，大家還是似懂非懂，后續(xù)很快就忘了。

到底有沒有什么辦法，能讓大家更好的從本質(zhì)上理解或者記住某一個概念，而不是很快速的就遺忘了呢。

然后，我就想到了一個前段時間，看播客時后看到的一個思路，當(dāng)時沒試，這次我借著這個契機，去試了一下，我感覺，我好像找到最棒的答案了。

就是通過AI來講寓言故事，從而讓大家真正的記住那個概念，以及那個概念相比表達的本質(zhì)。

故事，故事，還是故事。

這個方法，來自Anthropic的Amanda Askell，是她今年4月在一個訪談里分享的。

Amanda可能很多人不太了解，她是Claude性格對齊團隊的負(fù)責(zé)人，之前非常出圈的那個Claude憲法，就是她帶頭做的。

她這個的思路真的非常好。

原版Prompt是這樣的。

在過去我們一般想要學(xué)習(xí)一個新知識，基本都是直接去硬啃里面的一些概念。

而用寓言故事最好的一點就是，它會先給你講一個很棒的故事，你可能最開始都覺得跟你想要學(xué)習(xí)的這個知識沒有那么多的關(guān)系。

但是當(dāng)你讀完這個寓言故事，這個概念的本質(zhì)或者說最核心的理念，其實你可能就悟到了，這就是這個故事所想要表達的。

整個過程不出現(xiàn)概念的名字，不用那個領(lǐng)域的術(shù)語，讓故事本身去承載全部的意義，只在快要結(jié)束的時候才讓你隱約意識到講的是什么。

故事，在任何學(xué)習(xí)方式匯總，永遠都是最棒的載體。

我覺得這個東西可能是我最近見過的，幫助大家理解新概念，新名詞，新思路的一個非常有用的prompt。

然后我在她的基礎(chǔ)上，優(yōu)化了一下。

主要是因為我自己跑多了發(fā)現(xiàn)幾個問題。

比如AI編故事的時候容易走向類似的敘事結(jié)構(gòu)，河流、鐘表、群山、村莊這些意象會非常高頻地出現(xiàn)。

用GPT跑的時候還會出現(xiàn)很多故事都發(fā)生在回聲城這種情況。

相當(dāng)詭異。。。

類似你跟AI說隨便選一個數(shù)字，它大概率會選7、13、42。訓(xùn)練數(shù)據(jù)里出現(xiàn)頻率高的東西，它就更容易選到，寫故事也一樣，特別容易用模板化的套路。

還有就是原版只指定領(lǐng)域，讓AI自己隨機挑概念。

但說實話我自己用這個Prompt的場景，多數(shù)時候是想搞懂某一個具體的概念，比如開頭跟小伙伴講陌生化，我需要的是直接指定概念讓AI圍繞它來寫，不是開盲盒。

所以我在原版的基礎(chǔ)上做了幾個改動。

一個是加了防重復(fù)的約束，要求AI避免使用常見的故事模板和場景設(shè)定，鼓勵它從冷門角度切入。

另外把指定領(lǐng)域改成了指定一個具體概念。

最后一個改進，是看一個朋友做了一個很好的補充，在prompt最后讓AI提了兩個問題，一個檢驗?zāi)阌袥]有真正理解概念的核心，另一個看你能不能把學(xué)到的東西遷移到其他領(lǐng)域。

所以最后的Prompt，是這個樣子的：

> 不要寫成"你怎么看待這個概念"這樣空泛的開放題。

大家可以直接復(fù)制去用。

比如說，還是前面陌生化這個概念，我們用這個寓言故事Prompt來解釋一下。

把上面這個Prompt復(fù)制粘貼，開頭的concept改成陌生化，發(fā)送就行。

寫的非常好，Claude直接寫了一個關(guān)于外賣員的寓言故事。

我看完的那一刻，雞皮疙瘩都起來了。

很多時候，我就是那個騎手老韓。

不止是我，每個人都是。

在騎手老韓的故事之后，Claude也給了一段解析，幫助你更好的理解陌生化的這個概念。

最后，還會給你提出兩個問題，幫助你真正的、更好的理解陌生化。

我相信，這就是最快的，理解某個概念本質(zhì)的方法。

也是我覺得，最快樂的學(xué)習(xí)方法。

你在讀故事的過程中就已經(jīng)在理解了，只是你可能還不知道你在學(xué)什么，等到最后揭曉概念的那一刻，有一個原來講的是這個的恍然大悟感，這種感覺能更好地幫你把理解留在腦子里。

這種作中作的手法，看過三體的朋友應(yīng)該會覺得眼熟。

云天明給程心講的三個童話故事，表面上是王國、冰雕和畫家，實際上每一個細節(jié)都在暗示光速飛船、曲率驅(qū)動和黑域。

信息藏在隱喻里，需要你自己去拆解。

這個Prompt的思路跟云天明的故事其實是有異曲同工之妙的。

我們之前也分享過我自己創(chuàng)造的，不過橫縱分析法更多的走的是深度全面的路線，沿著時間軸縱向拆解，再橫向?qū)Ρ雀偲泛蜕鷳B(tài)，最后給你一份系統(tǒng)的萬字研究報告，且已經(jīng)用我的寫作skill優(yōu)化過了，但是其實還是挺重的。

但很多時候我們只是想快速對一個概念有個初步感知，不需要上那么重的分析方式。

寓言故事Prompt，可能就是更有趣、更輕量的那個選擇，確實更易讀更有意思一些。

而且不止Claude，我把同樣的Prompt，扔給GPT 5.5這種內(nèi)容苦手，也能寫出不錯的東西。

這個Prompt，也依然可以用在國產(chǎn)模型中，比如DeepSeek，效果就很好。

除了陌生化，再看兩個別的領(lǐng)域的例子。

比如，我把在小紅書上熱爆了的詞奧德賽時期丟給它，我當(dāng)時確實不知道是啥意思。

這個小蔡的故事，真的很奧德賽時期了。

真的，你隨便填一個概念或者一個學(xué)科進去，它都能給你一個有畫面、有人物、有轉(zhuǎn)折的故事，讓你在不知不覺中理解了一個你可能一輩子都不會去翻教科書學(xué)的概念。

除了純文字，我們還可以進一步用GPT image 2把寓言故事直接生成連環(huán)畫。

當(dāng)一個抽象概念先變成故事，再變成一組有畫面的連環(huán)畫，它在你腦子里的存在感完全不一樣了，他會從一個詞條變成了一段記憶。

就像很多人背英語單詞，其實都會用一個故事記憶法。

Amanda在訪談里聊到她為什么做這個Prompt的時候說，她經(jīng)常在無聊的時候不想刷手機，就打開Claude讓它講寓言故事。

用了一段時間發(fā)現(xiàn)腦子里裝了好多小故事，每個故事都對應(yīng)一個學(xué)科概念。有時候她已經(jīng)記不住概念的學(xué)名了，但那個故事還記著。

然后主持人聽完說了一段話。

大概翻譯一下就是：

“這可能是我聽過的最具有人性的事情了。用故事來教我，這是最根本的方式。我們喜歡學(xué)習(xí)，我們也應(yīng)該知道怎么把學(xué)習(xí)做成盡可能貼近人性的方式。可人類在某種程度上一直很偷懶，我們用一種反人性的方式在教別人東西。讓AI把我想學(xué)的一切，都變得盡可能像人一樣去傳達吧。”

我覺得他這句真的說得非常好。

我自己前幾天也寫過一篇做內(nèi)容方法論的文章，里面反復(fù)在說一件事，做內(nèi)容的本質(zhì)歸根到底就是講故事。

遠古時期圍著篝火，長輩給晚輩講的那些關(guān)于狩獵、關(guān)于季節(jié)、關(guān)于星辰的知識，全都是故事。

佛經(jīng)是故事，圣經(jīng)是故事，莊子講道理也是莊周夢蝶、庖丁解牛的故事。

故事才是人類傳遞知識的母語。

這個寓言Prompt，它可以在幾分鐘之內(nèi)，把那些原本得翻半天教科書才能搞懂的概念，變成一個你坐在沙發(fā)上就能聽懂、且未來還能記住的故事。

用一種極其新的東西，幫我們重新找回一種古老的學(xué)習(xí)方式。

我覺得這就挺好的。

推薦大家都可以去試試。

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>/ 作者：卡茲克、tashi

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