背景

最近还是有很多同学问语兴学习路线，其实ai时代下学习方式也需要改变，你只需要让ai把所有官网通读一遍，让他给你一个完整的计划，或者你哪个知识点不清楚就直接问题，包括八股文这种直接问大模型老师即可，demo案例+原理都会讲的很清晰（比官网都好说），本地部署环境（例如doris等也可以让大模型直接部署），同理如果你要速成也是让ai直接读组件官网，生成学习计划。

提示词

请通读apache官网，Apache Flink® — Stateful Computations over Data St...，熟悉里面所有知识点和案例，我现在需要做面试复习有问题我会问你，回复我同时也帮我总结本次对话内容到/Users/admin/Desktop/codex/test2/flink复习.md，只总结核心知识点不常用的就不要总结了，并压缩总结对话信息进行迭代更新，帮我生成完整的面试复习文档。

所以当前学习大数据组件或知识点的成本很低，现在最贵的信息差其实就是各企业之间做的事情不一样（例如做过的项目，开发过程中的思路，开发中遇到的坑，这些经验值得去付费），同时有的公司ai跃进的快有的慢，同时业务也不是一样，ai也获取不到这个才是值得去付费去学习的东西（这也是星球未来重点讲的东西），像0-1去学习大数据组件，从源码解读到使用完全让ai生成就好了，ai还会给你更多的案例，不需要为这种文档/视频再去付费（什么源码、语言、技术栈），培训班也不用上了（哪怕是大模型的培训班，教的各种概念其实你问ai他回答的比教课老师好多了，甚至教课老师也用的ai做的课件），围绕ai去学习即可

日常办公

有些同学在日常办公过程中可能不清楚自己业务，也有可能不清楚自己的项目在做啥，或者简历不知道写啥，也是直接问大模型老师（非关键问题不需要问人，大模型比人聪明），你只需要把产品完整截图给他（例如语兴打开小红书按照发帖流程，把发帖流程中每一个截图都发给他），他就会按照流程给你生成全流程的数据表，同时给你梳理清楚业务，项目和你做的指标，再结合我们之前讲的demand skill快速实现数仓搭建就可以按照产品功能帮你实现一个简历项目。