AI时代，每个人都要学会markdown

AI时代，每个人都要学会markdown

什么是markdown

自从生成式AI深度嵌入生活后，你是不是经常收到一种格式的文本，里面充斥着各式各样的##**--的符号，但是单纯读文字又觉得还挺像那么回事。

没错，你收到了一份由AI生成的文本，而这个文本，正是由markdown格式写成的。

所谓markdown格式，是一种轻量级标记语言，由约翰·格鲁伯（John Gruber）于2004年创建。它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，然后转换成结构化的HTML或其他格式。

说白话就是，纯文本的符号对文档进行编程，使得整个文档出现结构化的视觉特征。

比如：
文字前面加了#号，就代表后面的文字是一级标题；加两个##号，就代表后面的文字是二级标题；文字前后各加**号，代表被围起来的文字是加粗；
等等一系列的类似的可以用纯文本的格式，经过markdown编译器就可识别成结构化的表达。

markdown是一种思考方式

为什么在在一些AI编程中，对一些需要让AI知道的文档，会大力推荐markdown格式，因为这是AI的思考方式，也是AI的表达方式。

打开AI深度思考的界面，里面都会有AI思考的详细过程，他们会先将问题拆成几个大的主题，然后再针对每个小主题再进行回答。

返回到输出方式就是，

·    • 在思考阶段，AI也会先用#写出一级标题，再在一级标题下深化##的二级标题；

·    • 在输出阶段，增加#一级标题和##二级标题下的正文输出，辅助以可以用文字内容结构化的图标输出。

这很符合我们的写作逻辑。

写PPT之前，一般会先把用思维导图把大纲写完，思维导图可以有效的将想表达内容的目录搭建完，并写到二级标题的深度。

在后续的PPT成稿的时候，只需要针对二级标题做正文内容的深化（这点有了AI之后就更加迅速了），以及对应的图片搭配和排版，成稿的整个过程是不太需要深度思考的。

这其实就是AI的工作逻辑，拿到一个问题，先拆解可以讲解的角度，形成一级标题，再根据一级标题逐个深化。

最开始的生成式AI还没有这么强大，没办法根据提问内容一次性生成长文本的时候，那些需要用AI写论文的人也都是这么个工作流，

·    第一步，先让AI给出一个具体论文题目的大框架，要求AI就仅写到框架标题的深度，AI可以把框架内容搭的很完美。

·    第二步，复制框架内容中的一个二级标题，再让他根据二级标题的主题写新的内容。

·    第三步，挨个把每一个二级标题的主题内容都生成一遍，然后整合成一篇完整的论文。

两个小时，一篇结构完整，细节丰富的AI论文就写完了。

现在AI进步了，PPT的写作也变得简单。

但用AI生成PPT的路数也跟一样，是一个markdown式的流程，先生成一级标题，二级标题，内容根据二级标题再填充，AI自动配图。

人工在这个全自动的流程中，能做的就是对于markdown格式的一二级标题做调整，直到全部生成完毕之后才能调整。

甚至AI生图也是一样的逻辑，用过文生图的人都知道，文生图的是一个从模糊逐渐清楚的过程，也就是AI确定完大的框架之后，不断丰富细节的过程。

就像画素描，先搭好各自物品所在的位置，然后再打磨各个物品的轮廓，然后再添加细节。

先搭框架，再填骨肉，这是markdown的精髓，也是AI思考和表达的精髓。