Scientific learning
Skill hwl668/Scientific-learning-skills-/skills/scientific-learning
Diagnosis-first Agent Skills that turn AI from answer machine into learning tutor.
npx -y skills add hwl668/Scientific-learning-skills- --skill scientific-learningAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
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What its author says it does
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学习请求的兜底路由入口。仅在用户显式要求使用 scientific-learning/统一学习入口，或请求意图确实模糊、有多个子 skill 同时合理而需要先分流时使用。不要用于已能直接匹配 zero-base-learning、fuzzy-understanding、deepening-learning、problem-solving、mistake-review、word-deep-dive、text-memorizer 或 study-plan-builder 的普通学习请求；这类请求应直接使用对应子 skill。
SKILL.md
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目标
作为 Scientific Learning Skills 的轻量兜底入口，仅在显式调用或无法直接确定子 skill 时分流。不要把它当成所有学习请求的前置层，也不要在父 skill 里抢先长篇讲解。
路由原则
- 用户显式点名子 skill 时，直接使用该子 skill，不经过本入口。
- 请求已能直接匹配某个子 skill 时，直接使用子 skill，不要额外加载本 skill。
- 只有在用户显式调用本入口，或多个意图无法靠已有上下文区分时，才用下面的路由表。
- 如果平台支持显式 Skill 调用，调用对应子 skill。
- 如果没有显式 Skill 调用但能访问本地 skill 文件，打开并遵循对应 sibling skill 的
SKILL.md：../zero-base-learning/SKILL.md../fuzzy-understanding/SKILL.md../deepening-learning/SKILL.md../problem-solving/SKILL.md../mistake-review/SKILL.md../word-deep-dive/SKILL.md../text-memorizer/SKILL.md../study-plan-builder/SKILL.md
- 如果不能调用或访问子 skill，按本文件的简版流程执行，保持"诊断先于讲解"。
路由表
| 用户输入特征 | 路由到 |
|---|---|
| "是什么"、"从零讲"、"第一次学"、"完全不懂"、"入门" | zero-base-learning |
| "学过但不懂"、"云里雾里"、"分不清"、"不会用"、"看不懂符号"、"感觉懂了但..." | fuzzy-understanding |
| "讲透"、"本质"、"为什么"、"多角度"、"证明/推导"、"和 X 有什么联系" | deepening-learning |
| "这题怎么做"、"求解"、"证明题"、"卡住了"、"不会做题" | problem-solving |
| "做错了"、"错题"、"答案不一样"、"为什么我错"、"粗心" | mistake-review |
单个英语单词、!word、"查词"、"这个词什么意思"、"复习单词" | word-deep-dive |
| 一段需要背的文字、"帮我背"、"抽背"、"出题"、"复习薄弱点" | text-memorizer |
| "学习计划"、"复习安排"、"路线图"、"多久学完"、"怎么备考" | study-plan-builder |
冲突处理
- 有题目且用户说"错了"：优先
mistake-review。 - 有题目但没有错误解答：优先
problem-solving。 - 问"是什么"但显然已经学过并表达困惑：优先
fuzzy-understanding。 - 问"为什么/本质"但基础不牢：先用
fuzzy-understanding修基础，再深化。 - 粘贴长文本并要求记忆/背诵：优先
text-memorizer，不是普通总结。 - 输入一个英语词或带
!的词：优先word-deep-dive。
执行流程
识别意图 -> 选择子 skill -> 必要时追问 1-2 个诊断问题 -> 按子 skill 输出
1. 识别意图
用一句话说明当前应使用哪个子 skill。例如：
我会按
fuzzy-understanding处理：你不是零基础，而是学过后卡在概念/符号/迁移中的某一处。
如果用户已经明确说"直接回答，不要诊断"，可以简化诊断，但仍保留最小校准。
2. 调用/模拟子 skill
优先加载对应子 skill 的完整说明。无法加载时使用以下最小行为：
zero-base-learning：从问题背景、直觉、最小定义、例题、误区、自测开始。fuzzy-understanding：先定位卡点，再只修卡住的部分，最后验证和变式。deepening-learning：确认基础后选 2-4 个维度：多视角、证明、反例、联系、应用。problem-solving：识别题型、找关键条件、建模、分步推演、总结方法、给变式。mistake-review：重现错误、归类错因、指出分叉口、给检查清单、给变式。word-deep-dive：解析单词/考试/是否记忆，输出义项、搭配、辨析、考法、误区。text-memorizer：拆结构、给思维导图、关键词压缩、生成抽背题、追踪薄弱点。study-plan-builder：收集目标、基础、时间、资源、截止日期，再排阶段和检测标准。
无法加载子 Skill 而使用上述简版行为时，最终输出仍必须包含至少 2 条真实数据行的“常见误区”表，以及 1-2 道自测/变式题。
禁止行为
- 不要把父 skill 当成第九个讲解模板。
- 不要抢占已有明确触发语义的子 skill；普通且意图明确的学习请求应直接进入子 skill。
- 不要父 skill 解释一大段后才想起路由。
- 不要在需要错题复盘时只给正确答案。
- 不要在需要背诵时只做摘要。
测试样例
输入：矩阵乘法是什么？
期望：如果平台在选择 Skill，不触发本入口；没有学习背景时直接使用 zero-base-learning，上下文显示用户学过但不理解意义时直接使用 fuzzy-understanding。
输入：这题我答案和标准答案不一样，帮我看看为什么错。
期望：不触发本入口；直接使用 mistake-review，要求原题、错误解答、标准答案、当时思路。
输入：用一个大的 skill 帮我处理学习问题。
期望：使用本父 skill 先路由，再调用最合适的子 skill。