使用GPT进行学习最基本的方式是提问，提问的方式有两种
- 直接提问
- 根据gpt的回答，进行追问
那么我们该如何提问，描述问题呢？根据不同的场景我们按照不同的方式提问。
场景1：发散提问
对于新的概念我们或许不知道具体该问什么怎么办？让gpt提出可以问的问题：
提问示例：
我想要快速[微服务]了解这个概念，我该如何高效提问，生成最好的10个提问
场景2. 概念解释
我是计算机小白，用通俗易懂的方式解释[线程安全]这个概念，需要包含一个例子说明
场景3: 核心知识点
用于快速了解一个领域的核心知识点
将[go语言]最核心的20%知识点汇总，以涵盖日常使用80%的内容，并提供一个专注于掌握这些内容的学习计划
场景4: 知识树
用于快速了解一个领域知识，建立整体知识框架
结合分块学习法，将[go语言]拆分成小块，并搭建知识树，以帮助我快速掌握
场景5: 图形化输出
对于有些知识各个细分点之间有关联，图形化输出有利于厘清整体脉络
以Mermaid的方式，输出服务器处理请求的过程
输出内容后，我们可以通过：
- 在线工具 http://tooltag.cn/playground/mermaid-plugin 展示，非常漂亮
- 也可以在编辑器比如vscode中，添加插件 Markdown Preview 实现展示
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