在前两篇里，我们做了两件事：

1. 第一篇，纠正了一个误区：👉 兴趣不是靠想出来的，而是靠验证出来的
2. 第二篇，你已经用 AI 做过一次「兴趣体检」，👉 拿到了 3–5 条值得继续探索的线索

但问题随之而来：我现在有线索了，可我怎么知道哪一条值得长期投入？

这一篇，我们不再分析，而是直接上实验。

一、先说清楚：什么是「微兴趣实验」？

微兴趣实验不是：

1. 决定未来
2. 选专业
3. 规划五年路径

它只做一件事：用极低成本，验证一个方向是否值得你“再多走一步”。

7 天的目标只有三个判断：

1. 我愿不愿意继续？
2. 我是否开始主动深入？
3. 我是否对难度产生挑战欲，而不是只想逃避？

只要回答清楚这三点，实验就是成功的。

二、实验之前：选“一个”，而不是“最好的”

很多人会卡在这一步：A 好像也行，B 看起来也不错，C 会不会更有前途？

这里请你记住一句话：你不是在选方向，你是在选“第一个实验对象”。

选择标准（非常重要）

从你第二篇的兴趣体检结果中，选一个方向，满足以下任意两条即可：

1. 你愿意为它多花一点时间
2. 它和你真实关注过的内容高度相关
3. 你有点紧张，但不是完全抗拒
4. 你已经在脑中开始“怎么试试”

📌 不要选“最有前途的”，选“最想马上动手的”。

三、7 天微兴趣实验：完整模板

下面这套模板，你可以直接照着执行。你不需要理解背后的设计逻辑，只需要做完。

Day 1｜搞清楚：这个方向到底在解决什么问题？

不要查百科，不要看宏大介绍。直接问 AI：

我正在做一个 7 天的兴趣实验，方向是【X】。请你用普通人的语言告诉我：

（1）这个方向主要在解决哪几类真实问题？

（2）为什么这些问题值得被长期解决？

（3）如果做得不好，会带来什么后果？

🧠 观察点：

1. 哪些问题描述让你有共鸣
2. 哪些让你无感甚至想跳过

Day 2｜做一个“最低完成度”的输出

今天只做一件事：完成一个“哪怕很粗糙”的成果。

例如：

1. 一篇 800 字以内的短文
2. 一个简单方案或流程图
3. 一个入门级案例拆解
4. 一段解释给外行听的说明

你可以让 AI 帮你搭框架，但必须自己参与修改。

🧠 观察点：

1. 你是敷衍完成，还是想“改得更顺一点”？

Day 3｜拆解一个真实案例，判断你是否愿意“补齐短板”

今天的关键词是：真实。

这一天的目的，不是看你会不会，而是看你在面对真实难度时，是想退出，还是想补齐。

第一步：让 AI 提供一个真实可落地的案例

请让 AI 帮你找一个现实中真的会有人去做的任务，而不是概念性练习。你可以直接这样问：

我正在做一个 7 天的微兴趣实验，方向是【X】。请给我 1 个真实、具体、可执行的案例，说明：

1. 这个任务在现实中要解决什么问题
2. 最终需要交付什么样的成果
3. 完成它通常包含哪些关键步骤

这一步的重点是：确认你探索的不是“想象中的方向”，而是真实存在的实践场景。

第二步：让 AI 拆解这个案例的“难点与坑点”

在同一个案例基础上，继续追问：

针对这个案例，请你分析：

（1）完成过程中最关键、最有难度的 3 个环节是什么？

（2）新手在这些环节中最容易出现的误区或问题有哪些？

（3）如果把这个任务拆成“入门版本”，哪些部分是可以暂时简化的，哪些是无法绕开的？

此时，你不需要评价自己能不能做到，只需要认真阅读这些难点描述。

第三步：回到自己，记录你的真实反应（关键步骤）

现在，暂时不要再问 AI。

请你只回答下面这几个问题，并如实记录：

1. 在这些关键难点中，哪一步让我最犹豫、最不确定？
2. 如果要继续，我最需要补充或学习的最小能力点是什么？
3. 我是否愿意为这个能力点，投入一次小规模的学习或练习？
4. 此刻我的真实状态更接近：
5. ☐ 看到难度就想放下
6. ☐ 感到有难度，但愿意补齐再试

📌 请注意：这里判断的不是“我现在会不会”，而是 “我是否愿意为此付出一点补课成本”。

🧠 这一日的观察重点

当你看到真实案例与真实难度时：

1. 如果你的第一反应是“原来这么麻烦，那算了”，这往往意味着你对这个方向的投入意愿有限。
2. 如果你的反应是“这一步我确实不熟，但好像可以补一补”，那通常是兴趣从好奇阶段，向长期投入阶段过渡的信号。

这一整天的价值，不在于你学会了什么，而在于你第一次用真实难度，校验了自己的投入意愿。

Day 4｜让 AI 扮演“对象”，而不是“老师”

今天非常关键。

让 AI 扮演：

1. 学生
2. 用户
3. 读者
4. 合作对象

对你提问、质疑、追问。

例如：

请你假装是一个完全不懂【X】的人，向我连续提 5 个问题，让我解释清楚我在做什么、为什么这么做。

🧠 观察点：

1. 你是否开始在意“我讲清楚了吗？”

Day 5｜尝试“教别人”

哪怕这个“别人”只有 AI。

你可以：

1. 系统讲一遍你的理解
2. 解释一个概念
3. 回答追问

🧠 非常重要的信号：

当你开始想把事情“讲好”，而不只是“讲完”，兴趣往往已经出现了。

Day 6｜提高一点点难度

今天只做一件事：把昨天的成果，提升 20%。

例如：

1. 改得更清楚
2. 结构更顺
3. 推理更严密
4. 例子更贴近真实

🧠 观察点：

1. 你是否开始嫌 AI 给的东西“不够好”？

Day 7｜复盘，而不是下结论

今天不要问：我要不要一直做这个？

只回答下面四个问题：

1. 这 7 天里，我哪一天最投入？
2. 哪一天最抗拒？为什么？
3. 如果再给我 7 天，我愿意继续吗？
4. 我是被“难度”劝退，还是被“无感”劝退？

📌 这两个退场理由，意义完全不同。

四、一个极其重要的判断原则

请记住这句话：值得继续的兴趣，不一定让你快乐，但一定让你“不甘心就此停下”。

如果你的感受是：

1. 有点累
2. 但觉得“还能更好”
3. 对结果有控制感

👉 这是非常强的继续信号。

五、为什么 7 天，恰好是一个关键区间？

从认知角度看：

1. 少于 3 天：新鲜感主导
2. 超过 2 周：心理成本陡增

7 天，刚好能让：

1. 新鲜感退场
2. 真实感出现
3. 判断开始可靠

六、写在最后：你不是在找“答案”，而是在建立“方向感”

方向感不是一句话、一个标签、一次决定。它更像是一种能力：知道下一步该往哪里试，而不是站在原地空想。

如果你完成了这 7 天实验，无论结果是“继续”还是“放下”，你都已经比之前更接近真正想做的事情。

下一篇预告

下一篇，我们会处理一个更现实的问题：《为什么越努力的人，反而越容易走错方向？》

我们会聊：

1. 努力如何误导选择
2. 成绩与兴趣的错位
3. 如何用 AI 校正“假方向感”

你可以先把这次 7 天实验的记录留好，

下一篇，我们会用它做更深一步的分析。