学习.skill

请个师傅，学门真手艺。

把一句“我想学”，变成一门能学完、能练会、能接着走的课。

它能做什么

很多 AI 教程的问题不是“不够长”，而是没问清你要去哪，也没查清资料靠不靠谱。

本项目是一个 Agent Skill（给 AI 助手安装的能力包），做的是一条完整学习链路：

阶段	做什么	产出
① 锚定目标	先问清学习范围、当前基础、时间安排和材料约束	学习路线图预览
② 调研资料	查官方文档、源码、权威教材、优质中文教程等可靠来源	调研摘要与课程结构
③ 生成课程	先生成课程概览，再按确认的大纲写模块讲义	课程目录、讲义、术语表、资源索引
④ 陪你学习	按“讲解 → 练习 → 纠错 → 自测”的节奏推进	每次学习会话和掌握度记录
⑤ 巩固复习	用间隔重复安排复习，回来时能接上进度	复习排期、学习快报

它不是只给你一份教程，而是让智能体先做功课，再像师傅一样带着你学。

怎么用

通过一行命令快速安装：

npx skills add SugarMGP/study.skill

装好后，直接把想学的东西告诉智能体：

我想学 React，半个月后能做一个小项目。
帮我从零开始学 Rust。
我想学 PostgreSQL 索引，重点是底层原理和面试。
下周考试，帮我按这份考纲复习数据库。

如果目标很大，比如“我想学 AI”，它会先给你画领域地图，帮你选方向；如果目标很具体，比如“学 React useState”，它会走更轻量的快速教学。

如果你有考纲、教材、课件、历年题，直接发给它。考试和课程类学习会优先按材料来，避免学一堆不考的内容。

[!TIP]
建议在课程生成阶段使用 High 或 Extra 的思考等级，生成完毕进入学习后切换到 Low 或 Medium 思考等级，这样既能保证课程质量，又能节省学习过程中的 Token 消耗。

学习模式

模式	适合谁	特点
速成导览	临时换技术栈、先要能干活	精简解释，抓住最常用路径
系统精讲	想从原理到实践完整掌握	原理、对比、误区、练习都会展开
面试冲刺	准备技术面或项目追问	高频考点、手写题、追问和评分标准
考试备考	学校考试、考研考证、课程复习	对齐考纲，只学真正会考的内容

工作原理

本项目的主线很朴素：

锚定 → 调研 → 生成 → 学习 → 巩固

这里的几个词说人话就是：

锚定：先弄清你到底想学到什么程度，不靠 AI 猜。
调研：写课程前先看可靠资料，比如官方文档、源码、教材、优质中文教程。
生成：把资料整理成能学的课程，而不是堆链接。
学习：通过提问、讲解、练习和纠错，让你真的能做出来。
巩固：记录进度和薄弱点，到了该复习的时候提醒你。

底层参考了 ADDIE 教学设计（先分析再设计课程）、Backward Design 逆向设计（先定学习结果再安排内容）、Gagné 九段教学法（学习过程的九个关键动作）、Bloom 认知目标分类（理解、应用、分析等层级）和间隔重复（按遗忘规律安排复习）。这些理论不会直接压到你脸上，只会变成更顺的学习体验。

产出文件

一次学习会在你的学习目录下留下可继续维护的文件：

你的学习目录/
├── .learning-profile/
│   ├── profile.json             # 全局偏好和学习者画像：每日时长、提醒偏好、已会/薄弱前置
│   ├── scripts/                 # 运行期工具：复习检查、复习记录、安全写入
│   └── courses/
│       └── {课程名}/
│           ├── meta.json        # 课程元数据：模式、当前模块、完成模块
│           ├── params.json      # 自适应参数：深度、速度、复习频率
│           ├── concepts.json    # 知识点状态：每个概念的 D/S 和复习历史，R 实时计算
│           └── domain-tree.json # 技能树与轻量游戏化进度
├── courses/
│   └── {课程名}/
│       ├── README.md            # 课程概览
│       ├── syllabus.md          # 完整大纲
│       ├── 01-xxx/content.md    # 模块讲义
│       ├── flashcards.csv       # 闪卡，可导入 Anki 等工具
│       ├── interview-qa.md      # 面试模式下的题库
│       ├── exam-practice.md     # 考试模式下的练习题
│       ├── glossary.md          # 术语表
│       └── resources.md         # 资源索引

Anki 是常见的记忆卡片工具；flashcards.csv 就是可以导入这类工具的表格格式。

仓库结构

study.skill/
├── SKILL.md                         # skill 主流程，AI 助手会先读这个
├── README.md                        # 项目介绍
├── assets/                          # README 文档资源
├── references/
│   ├── phase-0-anchoring.md         # 锚定目标：问清学习需求
│   ├── phase-1-research.md          # 调研方法：找可靠资料
│   ├── phase-2-generation.md        # 课程生成：大纲和模块内容
│   ├── phase-3-learning.md          # 互动教学：讲解、练习、纠错
│   ├── phase-4-consolidation.md     # 巩固复习：进度和复习安排
│   ├── chinese-tutorial-guide.md    # 中文教程写作规范
│   ├── fsrs-scheduler.md            # 简化间隔复习算法
│   └── skill-tree.md                # 技能树和领域地图
└── scripts/
    ├── init-profile.sh              # macOS / Linux 初始化脚本
    ├── init-profile.ps1             # Windows 初始化脚本
    ├── check-reviews.py             # 复习到期检查脚本
    ├── record-review.py             # 复习评分记录脚本
    ├── migrate-profile.py           # 旧数据迁移脚本
    └── write-state.py               # 安全写入 JSON 状态文件