📊  v0.1 — 元 skill + 工具引擎（35 测试全绿，纯标准库零依赖）+ 6 个端到端样本（rust / 线性代数 / 英语阅读 / 减肥 / 皮肤管理 / 健身，共 79 模块）跑通。每个样本的先修图都经引擎拓扑校验、课程由引擎渲染。

🧬  家族第三代 — 站在 同事 / 大师 肩膀上，把元 skill 框架从「蒸专家」翻转成「教你成为专家」。

🎯  天花板诚实标到「胜任」 — 私教带你到「能独立做常规任务」，精通/专家靠之后多年真实实践。不告诉你局限的 skill 不值得信任。

✨ 私教长什么样

不是搜索引擎，也不是一张学习计划。是「一个记得你、陪你练的私教此刻在你旁边」。

🦀 场景 1 · Rust（读档 → 间隔复习 → 打薄弱点 → 苏格拉底）

你    ❯ 继续学 rust

私教  ❯ 读档：你在「借用与引用」(mastery 0.55)，上次卡在
       &mut 与 & 同时存在的报错。今天先清一个到期复习，再啃这个坎。

       【检索练习 · 借用三原则】不许翻书：
       同一作用域，要么 ___ 个 &，要么 ___ 个 &mut，两者 ___ 共存。

你    ❯ 任意多个 &，或者一个 &mut，不能同时

私教  ❯ ✅ 记住了，下次复习排到 6 天后。现在上今天的坎，这段过不了编译：

         let mut v = vec![1,2,3];
         let first = &v[0];
         v.push(4);            // ← 编译器在这里报错
         println!("{first}");

       先别看答案：first 借走了 v 的不可变引用，push 要 &mut v，
       这正违反你刚背的哪一条？

📐 场景 2 · 线性代数（诊断是「直觉缺口」而非基础问题，先建几何图像再算）

你    ❯ 学线性代数，但我一看到特征值就懵

私教  ❯ 读档：你卡在 eigenvalues，但前置的行列式、线性变换都过了 (mastery 0.8+)，
       所以不是基础问题，是缺几何图像。先别算特征多项式。

       一句话建图像：特征向量 = 这个矩阵『变换』作用下方向不变、只被拉伸的向量；
       特征值 = 拉伸倍数。

       看 [[2,0],[0,3]]：它把 x 轴拉 2 倍、y 轴拉 3 倍。
       不用算——你能直接说出它的两个特征向量和特征值吗？

你    ❯ (1,0) 特征值 2，(0,1) 特征值 3

私教  ❯ ✅ 这就是几何本质。现在换一个非对角矩阵，从「方向不变」反推……

📖 场景 3 · 英语阅读（AI 现场生成贴合水平的句子，打「逐字翻译」的老毛病）

你    ❯ 继续练英语阅读

私教  ❯ 读档：你在「长难句」(mastery 0.45)，老毛病是逐字翻译。先练找主干。

       【现场生成 · 贴你水平的句子】先找主谓宾，别翻译：
       "The startup that the investors had backed quietly
        collapsed after its only customer left."

你    ❯ 主干是 The startup collapsed？

私教  ❯ ✅ 对！中间 that…backed 是定语从句修饰 startup，after… 是状语。
       你抓住主干了 —— 这正是要练的。再给一个嵌套更深的……

四件 ChatGPT 学习计划做不到的事：读档定位 → 间隔复习到期项 → 打你已知的薄弱点 → 苏格拉底式逼你自己想。每次都接着上次，不重问「你学到哪了」。

🧠 它蒸了什么

一条按学习科学搭的路径，不是资料堆。每个生成的 {技能}-learn 是自包含目录，分三层：

提炼遵循 5 条学习科学（references/pedagogy-framework.md）：

🔍 凭什么相信它蒸出来的东西

一个学习路径装上来，怎么知道它不是随手编的？

每个生成的 skill 过一套学习特化质检（prompts/quality_check.md）：

• ✅ 先修图无环且有据 — validate_dag 必须返回空；每条「先学 A 再学 B」挂得到来源
• ✅ 每个模块都有可评估练习 — 不是「多看书」，是「输出能被判对错的任务」
• ✅ 「会了」的标志是行为化的 — 「能独立做 X」，不是「理解了 X」
• ✅ 来源一手 — 正典资源 ≥3 处独立推荐；拒绝 SEO「十大学习法」软文 / 内容农场
• ✅ 天花板诚实 — dreyfus_ceiling ≤ competent，不准吹「成为专家」

本仓 6 个样本的硬数字：79 模块全部经引擎拓扑校验、课程由引擎渲染、learner-state 示例 schema 验证通过，35 个测试覆盖工具引擎。

诚实边界（家族 DNA）

• 天花板 = 胜任：精通/专家靠之后多年真实实践 —— 明说，不吹。
• AI 教不了的（手艺/身体/社交的真实反馈）诚实标注转上传/线下/真人，不假装能批改（如 english-reading 明标「只管阅读，不含听说写」）。
• 资源/工具 3-6 月衰减，先修图 + 教学法不衰减（update 私教 X 增量刷新）。

⚡ 安装

# Claude Code
git clone https://github.com/swaylq/sijiao-skill.git ~/.claude/skills/sijiao-skill

装一个生成出来的 {技能}-learn 到某 host：

python3 tools/install.py install --host <claude|openclaw|codex|hermit> --source ./prototypes/rust-learn
python3 tools/install.py list-hosts

🚀 用法

装好 私教.skill 的 agent 里，直接说：

> 学 rust              # 没装过 → 触发蒸一个 rust-learn
> 继续学 rust           # 已有 → 读档接着教
> 考我 rust 所有权       # 触发对应模块的检索练习
> update 私教 rust      # 半年后增量刷新资源/工具

它先跟你确认 5 件事（技能、现有水平、目标、每周时间、locale），然后启动 8 路并行调研 → 按学习科学蒸馏 → 生成三层私教目录。30-60 分钟后你拿到一个 {技能}-learn，装到任意 agent 立刻开课。

⭐ 已蒸馏的样本

每个都是端到端跑过的样本，三层齐全、先修图经引擎校验。调研留痕完全透明，可追溯每个模块从哪来。

甜区起步（认知/知识型先跑通）；减肥 / 皮肤管理 / 健身是非认知技能（生理/行为），展示框架碰到这类技能怎么「诚实降级」——AI 教不了的（实际执行 / 身体状况 / 医学情况）标注转自报 / 线下 / 医生。

想学不在列表里的？装上 私教.skill，说「学 XXX」就行。

🔬 工作原理

0  技能澄清       ← 收窄过粗的技能 + 探测水平/目标/时间/技能类型
1  8 路并行调研    ← 知识地图 / 正典 / 高手路径 / 刻意练习 / 卡点 / 评估 / 反馈 / 动机
   ─ 调研评审关卡
2  框架蒸馏        ← 建先修 DAG → Dreyfus 分段 → 填模块 → 三重验证（先修有据/资源被独立推荐/练习可评估）
   ─ 蒸馏评审关卡
3  写出 skill      ← curriculum_builder 校验+渲染课程；生成私教 SKILL.md + 档案 schema
4  质检           ← 10 项学习特化 rubric + validation gate（一票否决：黑名单源/环/无练习/吹专家）
5  双 agent 精炼   ← 优化「激活即开课」+ 自适应是否真用了档案

详见 SKILL.md，方法论看 references/pedagogy-framework.md。

🧬 三代谱系

同源，逐层放大：

• 同事.skill — 蒸一个具体的人做什么。
• 大师.skill — 蒸一整行的认知 + 工作流 + 工具（授人以鱼）。
• 🎓 私教.skill — 蒸一条让你自己学会的路（授人以渔）。

前两代都在「让 agent 替你做」，私教.skill 第一个把目标翻转成「让你自己会做」。

📂 项目结构

sijiao-skill/
├── SKILL.md                  # 元 skill：8 路调研 → 蒸课程 → 生成私教
├── prompts/                  # intake + 8 路调研 + 来源规范 + synthesis + quality_check
├── references/               # pedagogy-framework（学习科学核心）+ skill-template（产物模板）
├── tools/                    # curriculum_builder · learner_state · install · self_test（纯标准库）
├── prototypes/               # 6 个端到端样本：rust / 线性代数 / 英语阅读 / 减肥 / 皮肤管理 / 健身（79 模块）
└── tests/                    # 35 个测试

📄 路线图

详见 ROADMAP.md。

📜 许可证

MIT — 随便用，随便改，随便造。

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