AI + 沙盒: 我如何快速掌握新技术

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AI 有个问题，尤其是当你想做点复杂的事情时。

如果你对所构建的领域一无所知，你甚至不知道该怎么写 prompt。你不知道什么是可能的。

在试图一次性搞定复杂项目之前，我觉得最好先停下来，先搭建一个 sandbox 环境。

让我给你演示一下我是怎么做的。

假设你想学习计算机视觉，以及如何做网球追踪。

我见过一些很酷的网球追踪器，比如这个。

但为了方便讨论，假设你对如何解决这个问题一无所知。

第一步是请 ChatGPT 推荐一个有教程的好库。这里我们用 OpenCV。

去他们的官网，能看到一系列教程。

我直接把这些粘贴到聊天窗口，让它帮我搭建一个 sandbox。

AI 会为你构建一系列模块。每个教程都有自己的文件夹。这样代码就能保持整洁和分离。

构建完成后，左侧菜单会显示所有教程列表。

逐个点击，你就能快速了解这个库能做什么。

你不仅在学习这个库使用的特定术语和词汇，还在接触"可能性的艺术"。

这样做的好处是，现在如果你想解决某个具体问题，你已经有一堆现成的模块可以组合使用了。

回到我们的网球例子。

现在 sandbox 已经搭建好了，该进行下一步了。

你要做的是把图片粘贴到 Cursor/Claude Code 中，让它演示如何用各种库来解决你可能遇到的问题。

我喜欢这样做，因为我还没告诉 AI 我想要什么，而是问它什么是可能的。

AI 给我提供了 8 种它能解决的问题场景。

它给我做的第一个东西是线条检测器，说这对检测球场边界很有用。挺酷的。

它给了我一堆滑块，可以调整检测的线条类型。

下一个想法是用颜色反转来检测球。

再下一个是记分牌提取器。在右下方你可以看到它已经识别出了记分牌，我觉得它自动裁剪到正确区域这个功能挺酷的。

你懂的，它会冒出各种奇怪的想法。比如这个重新映射视角的，也挺酷的。

你能看出这为什么有帮助。你会得到各种想法，这可能会打开你的思路，让你想到新的做事方式。

这个技巧适用于任何你不熟悉的领域

音频处理。3D 建模。地理空间工作。金融库。只要有成熟库和教程页面的地方，你都可以用同样的方式搭建 sandbox。

我用 librosa 做过音频处理。粘贴教程，得到 sandbox，逐个点击。一小时内我就知道了这个库能做节拍检测、音高变换、频谱图、起始点检测。之前我完全不知道这些功能存在。现在遇到音频相关的问题，我脑子里就有了一个可用功能的地图。

我发现模式总是相同的。找到库，找到教程页面，粘贴到 Cursor 或 Claude Code 中，要求搭建 sandbox。酷的是，即使没有列出的教程，Cursor 也能根据文档自己编一套。

你真正在构建的是词汇表。一旦你知道"起始点检测"是个东西，你就可以要求它。一旦你知道 OpenCV 里有"单应性"（homography），你就可以使用它。Sandbox 给了你这些词汇。

我发现词汇才是瓶颈。你无法通过 prompt 得到你不知道存在的东西。如果你不知道某个解决方案属于哪个类别，你甚至无法搜索它。现阶段，善用 AI 的关键就是知道该问什么，而学习该问什么的最快方法就是看看菜单。

所以在试图构建复杂项目之前，先搭建 sandbox。花一小时到处点点。然后带着满脑子的选项回到你的实际问题。

原文链接: Before You Build Anything Hard with Claude Code or Cursor, Do This First

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