這篇文章主要針對 AI 學習中的資訊焦慮，提供一套系統化的方法論，幫助讀者在面對大量新名詞與工具時，不再手忙腳亂。文章開頭指出，像大語言模型、提示詞、上下文、RAG、MCP、Agent、技能包、工作流等名詞，你可能只聽過幾個，但彼此之間的關聯不易理解，且新的概念層出不窮，因此單靠零散補知識難以跟上。作者以自身經驗為例，提到過去常因學不完的新概念而焦慮，但透過兩個方法，資訊焦慮明顯降低。
第一招是做自己的 AI 學習地圖。文章指出，在學習過程中，如果每個知識點都是獨立的，容易感到缺乏安全感。作者建議，每次學到新概念，不只是理解它的定義，更要請 AI 幫你將它接到已經掌握的知識上。例如，當新的工具或名詞出現時，可讓 AI 說明它在你知識地圖中的位置、與已學概念的異同，這樣新知識就不再從零開始，而是像在既有地基上擴建。文章進一步教學如何用 ChatGPT 的專案模式建立學習地圖：新手模式可從零開始，讓 AI 找出最適合你的學習方式；進階模式則可將自己現有的筆記或比喻框架（如在職場帶實習生）直接放入專案，再透過設定指令讓 AI 在後續學習中自動參考，形成持續更新的知識結構。作者也提醒，專案空間可避免知識散落在一般對話中，但需定期清理錯誤或冗餘資料，保持學習地圖乾淨精準。
第二招是加一份個人設定檔，解決的是這個東西我到底該不該學？的問題。文章建議在專案中新增一份檔案，描述你的身份、工作內容與學習方向，這樣當新的論文或工具出現時，AI 能快速判斷其與你的相關性，並給出學習建議。透過這個方法，你可以三秒鐘判斷是否需要投入時間，而不必盲目跟風。
最後，文章提醒務必備份學習地圖與個人設定檔，因為平台只提供算力，不負責文件保管。作者總結，AI 名詞與技術日新月異，追著學只會增加焦慮，但透過學習地圖建立知識架構，再搭配個人設定檔判斷相關性，就能形成一套可持續運作的學習系統，新東西來了也不怕，知識消化更有效率。整體來說，這篇文章不只是教你學名詞，更提供了一個可操作、長期維持的 AI 知識管理策略，尤其適合對新概念焦慮或希望系統化學習的讀者。
