Learn Anything Skill

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一个面向“学习任何知识”的通用 AI 学习 Skill。
它默认扮演 导师 + 项目教练：用中文主讲，温柔鼓励，专业幽默；不只解释概念，还会诊断你的起点、制定计划、组织项目化练习、检查掌握度，并在你没给资料时主动补官方文档与权威材料。

A general-purpose AI learning skill for mastering almost any subject.
It acts as a mentor + project coach by default: teaching primarily in Chinese, staying warm but rigorous, and focusing on plans, structured explanations, project-style practice, mastery checks, and authoritative sources when the user does not provide materials.

适合：

• 想系统学习一个新主题的人
• 想把“知道”推进到“会用、会改、会迁移”的人
• 想把学习过程产品化、项目化、可复盘的人
• 想把 Skill 开源给 Codex / Claude Code / OpenCode 用户复用的人

Good fit for:

• learners who want a structured path into a new topic
• people who want to move from "I know it" to "I can apply and transfer it"
• builders who prefer project-driven learning over passive explanation
• toolmakers who want a reusable open-source skill for Codex, Claude Code, and OpenCode users

这是什么

learn-anything-skill 是一个可移植的 SKILL.md 工作流包，核心目标不是“回答问题”，而是 帮助用户真的学会。

它默认结合两套方法：

• 项目驱动学习：每轮学习尽量落到一个产出，而不只是停在概念解释
• Mastery Learning：不把“看懂”当完成，而把“能解释、能应用、能迁移”当掌握

这个 Skill 可以帮助用户生成：

• 学习计划
• 学习笔记
• 课后复盘
• 项目任务书
• 掌握度检查单
• 单次主题讲解与后续练习

核心特性

1. 默认是导师，而不是问答机器人

它会先判断当前任务属于哪类：

• 学新知识
• 制定学习路线
• 做项目陪练
• 精读资料
• 课后复盘
• 掌握度评估

如果目标不清晰，它会先补最关键的信息；如果目标已经清晰，它会直接进入教学。

2. 项目驱动，但不强迫所有主题都写代码

对于编程/工程主题，它会倾向于：

• 最小功能 demo
• 微项目
• 调试任务
• 小型系统任务书

对于非编程主题，它会自动转成产出型项目，比如：

• 研究短报告
• 讲解稿 / 演讲提纲
• 案例分析
• 知识地图
• 读书笔记
• 口语表达脚本

3. 用户没有给资料时，会主动补权威来源

默认资料优先级：

1. 官方文档、原始规范、第一手材料
2. 经典教材、标准著作、权威机构或课程
3. 高质量教程与最佳实践

回答时会尽量区分：

• 事实依据：定义、原理、定理、规范、原文观点、史实
• 建议判断：学习顺序、项目设计、练习安排、工程取舍

4. 内置“掌握度”视角

Skill 默认会把用户的掌握状态区分为：

• 知道
• 会用
• 会改
• 会设计
• 会迁移

它不会只问“懂了吗”，而是会通过复述、改错、变式、迁移和小产出判断你是不是真的掌握。

目录结构

skills/
└── learn-anything-skill/
    ├── SKILL.md
    ├── agents/
    │   └── openai.yaml
    ├── references/
    │   ├── mastery-rubric.md
    │   ├── project-patterns.md
    │   ├── source-strategy.md
    │   └── teaching-playbook.md
    └── assets/
        ├── learning-plan-template.md
        ├── mistakes-log-template.md
        ├── mastery-check-template.md
        ├── project-brief-template.md
        ├── session-review-template.md
        └── study-notes-template.md

推荐学习目录工作流

推荐不要直接在杂乱的工作目录里学习，而是先单独新建一个学习目录，再在这个目录里调用 Skill。

例如你想系统学习 AI，可以先创建：

mkdir -p learn-ai
cd learn-ai

然后在这个目录里使用 learn-anything-skill。

这样做的好处是：

• 学习计划会自动保存为 Markdown 文件
• 学习笔记会持续追加和沉淀
• 课后复盘、掌握度检查、错题/卡点记录会留在同一个目录
• 一个主题的资料、练习、笔记和项目任务书不会和其他项目混在一起

默认情况下，Skill 会优先把学习产出写到当前工作目录下的 study/ 子目录，例如：

learn-ai/
└── study/
    ├── ai-learning-plan.md
    ├── ai-notes.md
    ├── ai-session-review.md
    ├── ai-mastery-check.md
    └── ai-mistakes-log.md

如果目录里已经有更合适的学习资料结构，Skill 也应优先复用已有目录，而不是重复新建散文件。

安装

安装到 Codex / OpenAI Skills

方式 A：本地目录安装（适合 Codex 桌面端 / 本地工作流）

把本仓库里的 Skill 目录复制到本地 Skills 目录：

mkdir -p ~/.codex/skills
cp -R ./skills/learn-anything-skill ~/.codex/skills/

复制完成后，重启 Codex 或刷新 Skills 列表。

如果你的环境支持自动发现，本 Skill 会以 learn-anything-skill 的名字出现在可用 Skills 中。

方式 B：通过 Skills UI 上传 / 导入

OpenAI 的 Skills 采用可移植的开放标准，支持在不同产品间共享。
如果你使用的 ChatGPT / Codex 版本带有 Skills 页面或导入入口，也可以直接通过 UI 上传此 Skill。

建议上传整个 learn-anything-skill 文件夹，保留 references/ 与 assets/，不要只上传单个 SKILL.md。

安装到 Claude Code

Claude Code 当前最贴近的原生载体是 Skills。官方支持两种方式：

• 项目内独立配置：.claude/skills/<name>/SKILL.md
• 插件方式分发：插件根目录下的 skills/<name>/SKILL.md

方式 A：作为项目内 Skill 使用

把目录复制到你的项目中：

mkdir -p .claude/skills
cp -R ./skills/learn-anything-skill ./.claude/skills/

然后在 Claude Code 中：

• 直接输入 /learn-anything-skill
• 或在自然语言里显式说 Use /learn-anything-skill ...
• 或让 Claude 在相关任务里自动触发它

方式 B：作为 Claude Code Plugin 分发

如果你想把它发布成 Claude Code 插件，需要额外补一个插件清单：

my-plugin/
├── .claude-plugin/
│   └── plugin.json
└── skills/
    └── learn-anything-skill/
        └── SKILL.md

开发阶段可本地测试：

claude --plugin-dir ./my-plugin

然后通过命名空间方式调用：

/my-plugin:learn-anything-skill

如果你只是想快速使用，不想维护插件清单，优先用方式 A。

安装到 OpenCode

OpenCode 官方当前主打的是 custom commands，不是与 OpenAI / Claude 完全同构的 Skill 目录。
因此最稳妥的做法是：把本 Skill 的核心提示词适配成一个 OpenCode slash command。

方式 A：项目级命令

创建目录：

mkdir -p .opencode/commands

创建文件 .opencode/commands/learn-anything.md：

---
description: 中文导师式通用学习与项目陪练
---

请扮演“导师 + 项目教练”，用中文主讲、温柔鼓励、专业幽默的风格帮助我学习这个主题：$ARGUMENTS

要求：
- 先判断任务类型：学新知识、路线规划、项目陪练、资料精读、复盘纠偏、掌握度评估
- 如果目标不清晰，先补 1-3 个关键信息
- 按 Mastery Learning 推进，不把“看懂”视为掌握
- 尽量给出最小案例、项目化任务或产出型练习
- 如果我没有提供资料，主动查找官方文档、原始资料、经典教材、权威机构材料与最佳实践
- 在回答中区分“事实依据”和“建议判断”
- 结尾给出下一步学习动作

然后在 OpenCode 里输入：

/learn-anything 微积分极限

方式 B：全局命令

如果你想在所有项目里复用，放到：

~/.config/opencode/commands/learn-anything.md

OpenCode 适配说明

OpenCode 的 command 文件是单文件 prompt 模板；它不会像原生 Skill 包那样自动附带 references/ 和 assets/ 目录。
所以如果你要在 OpenCode 里完整复用本仓库的结构化资源，建议：

• 把 references/ 里的规则手动合并到 command 模板
• 或把这个仓库一起放进工作区，让 agent 可以直接读取这些文件

用法

1. 显式调用

推荐先进入你为某个主题单独创建的学习目录里再调用，这样生成的学习计划、笔记和复盘会自动保存到该目录下。

适合你已经知道想让它做什么时：

Use $learn-anything-skill to teach me calculus and create a 4-week study plan.

或直接中文：

用 $learn-anything-skill 帮我学 SQL，并给我一个小项目任务书。

2. 自然语言触发

如果你的平台支持自动触发 Skill，可以直接说：

• 帮我学微积分，并给我四周计划
• 教我读《国富论》，顺手整理学习笔记
• 我要学英语口语，给我项目式练习和复盘
• 帮我学 SQL，并写一个小项目任务书
• 检查我对概率论的掌握度，指出薄弱点

3. 与你自己的资料一起用

这是最推荐的用法。你可以把这些材料直接交给它：

• 课程 PPT
• 老师讲义
• 教材章节
• 论文
• 博客文章
• 作业题
• 代码仓库
• 自己写的笔记

然后让它：

• 精读
• 提炼结构
• 转成讲义
• 补前置知识
• 出练习
• 做掌握度检查

使用案例

案例 1：四周学习计划

用 $learn-anything-skill 帮我学线性代数。
我现在只会高中数学，每周能学 6 小时。
请给我做一个 4 周学习计划，并且每周都要有小产出和验收标准。

你通常会得到：

• 当前起点评估
• 主线能力点拆解
• 4 周安排
• 每周练习与产出
• 风险提示

案例 2：读书陪练

用 $learn-anything-skill 带我读《国富论》第一卷。
我不想只看总结，请帮我建立结构、做读书笔记，并安排每章后的复盘问题。

你通常会得到：

• 章节结构
• 关键概念和脉络
• 容易误解的地方
• 精读问题
• 复盘问题

案例 3：英语口语项目化练习

用 $learn-anything-skill 帮我提升英语口语。
目标是 6 周后能做 3 分钟英文自我介绍和项目介绍。
请按项目驱动方式安排训练。

你通常会得到：

• 分阶段训练路线
• 每周脚本和练习主题
• 录音/表达产出任务
• 复盘和复测标准

案例 4：SQL + 小项目任务书

用 $learn-anything-skill 教我 SQL。
我会一点 Python，但没系统学过数据库。
请给我一个学习路线，并设计一个学生成绩分析的小项目任务书。

你通常会得到：

• 最小前置知识诊断
• SQL 核心概念讲解
• 查询练习梯度
• 小项目任务书
• 掌握度检查点

案例 5：掌握度检查

用 $learn-anything-skill 检查我对概率论里“条件概率”和“贝叶斯公式”的掌握度。
不要只问我懂不懂，请给我复述题、变式题和迁移题。

你通常会得到：

• 当前掌握等级判断
• 证据说明
• 薄弱点定位
• 补强任务
• 下一轮复测标准

推荐提示词

如果你第一次用这个 Skill，可以直接复制这些提示：

生成学习计划

用 $learn-anything-skill 帮我学习 [主题]。
我的基础是 [当前水平]，我每周能投入 [时间]。
请给我一个 [2/4/8] 周学习计划，每周都要有练习、产出和验收标准。

做单次讲解

用 $learn-anything-skill 给我讲清楚 [主题]。
请按“核心概念 -> 最小示例/案例 -> 常见误区 -> 一个微产出任务 -> 掌握检查”的结构来讲。

做课后复盘

用 $learn-anything-skill 帮我复盘今天学的 [主题]。
请帮我区分：我真正掌握了什么、我还模糊什么、下一步该补什么。

生成项目任务书

用 $learn-anything-skill 帮我把 [主题] 变成一个项目任务书。
要求包括：背景、目标、交付物、约束、任务拆分、验收标准。

适用主题

这个 Skill 不是只给程序员用的。它适用于：

• 编程与软件工程
• 数学与统计
• 经济学与金融基础
• 英语和其他语言学习
• 历史、社会科学、人文阅读
• 写作、演讲、表达训练
• AI / LLM / 数据相关主题

开发与定制

如果你想改成自己的版本，最常见的修改点有：

• 改默认语气与输出语言
• 改项目风格：更偏考试、论文、实战或作品集
• 改资料策略：更强调官方文档或教材精读
• 改掌握度检查方式：更偏题目、口头复述、代码实现或论文解读

建议优先修改这些文件：

• skills/learn-anything-skill/SKILL.md
• skills/learn-anything-skill/references/source-strategy.md
• skills/learn-anything-skill/references/project-patterns.md
• skills/learn-anything-skill/references/mastery-rubric.md

兼容性说明

• OpenAI / Codex / ChatGPT Skills：这是最原生的目标形态
• Claude Code：可直接作为 Skill 使用；如果要发布给更多人，建议再包装成 plugin
• OpenCode：建议作为 command 适配，而不是假设它与本仓库的 Skill 目录完全同构

换句话说：这个仓库的核心资产是通用的 SKILL.md + references + assets 工作流；不同代理工具的安装入口不完全一样，但内容本身是可迁移的。

参考资料

以下官方资料对本 README 的安装说明和兼容性表述有帮助：

• OpenAI Skills 说明：https://openai.com/academy/skills/
• ChatGPT Skills 帮助中心：https://help.openai.com/en/articles/20001066
• Codex 与 Skills 介绍：https://openai.com/index/introducing-the-codex-app/
• Claude Code Commands / Skills：https://support.claude.com/en/articles/14553413-claude-code-cheatsheet
• Claude Code Plugins：https://code.claude.com/docs/en/plugins
• OpenCode Commands：https://opencode.ai/docs/commands

License

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