Distill principles

Skill iZHENGjy/claudesidian-learning-os/plugins/claudesidian-notes/skills/distill-principles

A personal learning OS for Claude Code + Obsidian: domain-agnostic course/paper ingest framework with verifiable feedback loops. 通用学习操作系统框架

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npx -y skills add iZHENGjy/claudesidian-learning-os --skill distill-principles

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2 things to look at

27 days oldThe repository was created 27 days ago. New is not bad, but a brand new repository carrying a familiar-sounding name is the shape a typosquat arrives in, and there has been no time for anyone else to find a problem with it.
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What its author says it does

Copied from the file, not written here

把一门课的所有 lecture 笔记蒸馏成一份"第一原理 + 推导树 + 公式索引"总览（_principles.md），按守恒 / 公理 → 派生公式组织。Triggers - "蒸馏 CMEXXX" / "把 XXX 课读薄" / "做 XXX 的原理图谱" / "distill principles" / "生成 XXX 的 _principles"。

SKILL.md

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Skill: distill-principles

Role

把一门课所有 L## 笔记里 30-60 个公式压成一份教科书风格的"原理 → 推导树 → 公式索引"，让用户上完课不忘 / 期末复习只看一份 / 考场忘了公式能从原理现场推。

目标读者：本科生（编程入门级读者），不是教授。

When to trigger

"蒸馏 / distill CMEXXX" / "把这门课读薄" / "做 CMEXXX 的 _principles"

不应触发：整理单节课（→ ingest-lecture）/ 做习题（→ ingest-tutorial）

Inputs / Outputs

In：课程代码 + 课名（缺则问一次）；该课程 L01-L1N lecture 笔记；可选 Formula Sheet / Appendix
Out：01_Projects/<CODE>_课名/_principles.md（200-400 行）

Dependencies

启动读：L*.md、manifest.md（若存在）、manifest.md References 段标 ✅ 的资料

Workflow

Step 1: Glob lecture + manifest

Glob L*.md，统计 lecture 数。Read manifest.md。

⚠️ 不要只看 revision / 速查卡节 — 必须 Step 1.5 全文扫公式。

Step 1.5: 全 lecture 强制扫公式 — 关键步骤

跑脚本自动提取所有公式 + tutorial 速查表：

python ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/shared/scripts/extract_formulas.py <CODE>

脚本会输出整门课所有 lecture 的 $$ ... $$ 公式块（含 L## + 行号）+ 所有 tutorial 的"本次公式速查"段。LLM 在此基础上判断哪些进 _principles。

详细做法 + CME222 教训 → references/workflow-detail.md §Step 1.5

Step 1.6: 读已有 tutorial 公式速查表

Glob T*.md。每个 tutorial 的 ## 本次公式速查 段 → 加到大清单"tutorial 实际用到"列。

Step 2: 识别根本起点（3-5 条守恒 / 公理）

判断标准 + 各课程类型起点参考表 → references/workflow-detail.md §Step 2

Step 3: 构建推导树 → 线性化成 §1 → §N

把所有公式按"原理 → 假设 → 派生"组织成树，线性化成章节序列。每章公式带连续编号 (X.Y)。

线性化原则 → references/workflow-detail.md §Step 3

Step 4: 写入模板（教科书风格）

按 assets/template.md 的完整文件结构（frontmatter + Nomenclature 三表 + §1-§N + 公式索引）。

风格规则 + Good/Bad 例子 → references/style-guide.md

Step 5: 符号说明编制（Roman / Greek / 下标，双语）

多义 / 易混符号标注规则 → references/workflow-detail.md §Step 5

Step 6: 自检（跑脚本自动校验）

python ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/shared/scripts/validate_principles.py 01_Projects/<CODE>_课名/_principles.md

脚本自动检查:

公式编号 \tag{X.Y} 连续无跳号
跨节引用 (X.Y) 都对应已定义的公式
文件长度 200-400 行
没有 callout（教科书风格禁用）

退出码 0 = 通过；1 = 有问题，按输出修。手工 checklist → references/workflow-detail.md §Step 6

Step 7: 报告

## Distill complete: <CODE>
**文件**: [[_principles]]
**覆盖**: L01-L1N 全部 N 节
**根本起点**: M 条
**公式总数**: K 个（(1.1) → (N+1.X)）
**符号表**: Roman X / Greek Y / 下标 Z
**文件长度**: ~XXX 行
**需要用户审阅**: (1) 根本起点选对吗？(2) 推导树合理吗？(3) 哪些故意没进 _principles？
**评分预期**: 8.5-9.5/10

Rules（硬规则）

目标读者 = 本科生，不是教授。任何"显然 / 略"步骤都展开
不重推 lecture 物理意义 — 只展示"假设 + 数学化简"的推导链
教科书风格优先严谨 + 简洁，新人友好性由"常见错"+ 物理意义短句满足
不修原 L## 笔记 — 只读不动

文件目录索引

`assets/`（素材）

文件	用
`assets/template.md`	`_principles.md` 完整结构模板 + 符号表 schema + 编号约定。Step 4 写文件时按这个

`../../shared/scripts/`（plugin 共享，LLM 用 Bash 调用）

脚本	何时跑	输出
`extract_formulas.py <CODE>`	Step 1.5（治 CME222-bug 关键）	整门课所有 L## 的 `$$ ... $$` 公式块 + 所有 T## 公式速查表
`validate_principles.py <path>`	Step 6 自检	检查编号连续 / 跨节引用 / 长度 / 无 callout，输出问题清单
`reverse_audit.py <tutorial.md>`	给 `ingest-tutorial` Step 7.6 调用	扫 tutorial 引用 `(X.Y)` + ⚠️ 缺标记，跟 _principles 对账

`references/`（按需读的规范）

文件	看什么
`references/style-guide.md`	教科书风格硬规则 + Good/Bad 例子 + "常见错" blockquote 规则
`references/workflow-detail.md`	每个 Step 的具体操作 + 判断标准 + 检查 checklist
`references/lessons.md`	CME213 v1→v4 迭代教训 + CME222 17 bug 经验 + Failure modes + Example flow