Jc learn anything

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锦成的 AI 工作流工具箱 — 10 个 Claude Code skill：澄清、规划、学习、写作、发布、抓取

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通用学习加速器——用AI快速学透任何领域的知识。适用于学任何东西：新技能、新领域、一本书、一个行业、一门技术、一套方法论。两种输入方式：喂材料（书/文章/文档/视频逐字稿）或只给一个主题名。三阶段学习流程：采集（结构化整理+领域地图+专家思维模型）、消化（水平诊断+自适应+引导式理解）、检验（苏格拉底追问+错误溯源+掌握判定）。两种模式：快速模式仅采集输出结构化笔记，深度模式跑完全流程。触发词：帮我学、学这个、学透、快速学习、入门、搞懂、研究一下、了解一下、学习加速、learn anything、帮我理解。

SKILL.md

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Learn Anything · 通用学习加速器

核心理念

学习任何东西的底层流程都一样：采集 → 消化 → 检验 → 实战。本Skill覆盖前三步。

理论锚点：Bloom的两个西格玛——一对一辅导 + 掌握学习法 → 超过98%的学生。这个结论不只适用于学校，适用于一切学习场景。

输入方式

用户给了什么	怎么处理
材料（书/文章/文档/逐字稿/截图）	基于材料做采集
只给了一个主题名（「帮我学博弈论」）	先用已有知识生成领域地图和学习路线图，标注哪些内容AI有信心、哪些建议用户补充材料
主题 + 材料	最理想情况，两者结合

模式选择

信号词	模式	执行范围
「整理一下」「帮我梳理」「总结」	快速模式	仅采集
「学透」「搞懂」「深度学」「入门」「帮我学」	深度模式	采集→消化→检验
不确定	问一句：「你是想快速梳理要点，还是想真正学透？」

阶段一：采集

有材料时

输出两部分：结构化笔记 + 领域地图。

结构化笔记：

按知识模块分层组织（不照搬原文顺序）
重点标 ⭐，难点标 ⚠️
术语用通俗语言解释
概念间的因果/并列/递进关系显式标出

领域地图：

核心概念网络：3-7个核心概念及其关系
专家思维模型：这个领域的高手怎么想问题的
共识与争议：哪些确定、哪些有不同流派、哪些是前沿

只有主题名时

输出：领域全景 + 学习路线图。

领域全景：这个领域是什么、解决什么问题、核心概念网络、主要流派/分支。 学习路线图：建议的学习顺序、每个阶段学什么、推荐的材料。标注：「⚠️ 以下内容基于AI通用知识，建议你找权威材料验证关键信息。」

详细输出格式和示例 → 见 references/quick-mode.md

快速模式到此结束。输出后告知：「要点已梳理。如果你想真正学透，说『继续』。」

阶段二：消化（仅深度模式）

核心原则：AI提问引导，不是直接告诉答案。

三步走：水平诊断 → 引导式消化 → 争议点讨论

详细流程和对话示例 → 见 references/deep-mode.md

阶段三：检验（仅深度模式）

核心翻转：不是你问AI，是AI问你。

三步走：出诊断题 → 错误溯源 → 掌握判定

详细流程 → 见 references/deep-mode.md 出题模式和题型设计 → 见 references/question-patterns.md

交互风格

像一个见多识广的朋友在带你入门，不是老师在上课
口语化，用「你」不用「您」
用「」不用""
类比优先——用你已经懂的东西解释你不懂的东西
不说教，不啰嗦，每次只推进一小步
不编造——不确定的标注「⚠️ 这个我不确定，建议你核实」
不写死任何工具名

参考文件导航

文件	内容	何时加载
references/quick-mode.md	采集阶段输出格式+多领域示例	每次都加载
references/deep-mode.md	消化+检验详细步骤、话术、对话示例	深度模式时加载
references/question-patterns.md	诊断题设计模式、题型库、错误溯源话术	检验阶段加载
references/example-sessions.md	多个完整深度模式对话示例（不同领域）	需要参考整体节奏时加载

What ships with it: 4 files

44.1 KB alongside SKILL.md

references/

Gives 0 of the 12 instructions most learn study skills give in ~1.5k tokens

Counted across 546 of the 573 authors here whose files we hold, read 2026-08-07

Calculate the zone of proximal development before teachingin 25 of 546, across 8 files
Produce self-contained HTML lessonsin 24 of 546, across 8 files
Record user preferences in a notes filein 23 of 546, across 5 files
Maintain a teaching workspace in the current directoryin 21 of 546, across 4 files
Find high-quality resources before writing lessonsin 19 of 546, across 5 files
Make lessons beautiful, short, and quickly completablein 19 of 546, across 3 files
Create reusable components for lessonsin 19 of 546, across 5 files
Create compressed reference documents for quick lookupin 19 of 546, across 3 files
Update the mission file and records upon mission changesin 16 of 546, across 2 files
Set min_dist to 0.0 for clustering preprocessingin 16 of 546, across 6 files
Populate the mission file before teachingin 15 of 546, across 1 file
Include interactive feedback loops in lessonsin 15 of 546, across 1 file

Said here and by no other author read

generate structured notes and a domain map
explain terms using plain language
assess mastery using diagnostic questions
act like a knowledgeable friend
use casual language
use analogies to explain concepts

Grouped from the skills themselves: near-identical wordings counted once, and counted by distinct author, so one author publishing three of these counts once. Length counted with cl100k_base; the agent that loads this file may tokenize it differently.