agentsclimarketplace

Study

Skill matvej-melikhov/karpathy-llm-wiki/.claude/skills/study

Программная реализация паттерна LLM Wiki (А. Карпаты). ВКР СПбГЭТУ "ЛЭТИ" 2026

Install
npx -y skills add matvej-melikhov/karpathy-llm-wiki --skill study

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

2 things to look at

  • 20 days oldThe repository was created 20 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.
  • 0 stars0 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

Default-режим для информационных вопросов. Отвечает на тему пользователя, опираясь на собственное знание модели и WebSearch (автономно, без вопросов пользователю). Свободный диалог, без обязательной структуры. Скилл остаётся активным до конца сессии — продолжать обсуждение можно без повторного вызова. По запросу пользователя сохраняет ответы как страницы wiki через делегирование в /save (тип idea или question, маркер provenance: study). Это дефолт для любых нейтральных вопросов; /query вызывается только при явных wiki-сигналах («в моей базе», «найди в wiki»). Триггеры: /study, "поучи", "study:", "изучить", "let's learn", "расскажи про", "хочу разобраться", "что такое", "что за", "как работает", "как устроен", "объясни", "что ты знаешь о", "почему", любой нейтральный фактический вопрос без явной отсылки к vault.

SKILL.md

12.9 KB, ~2.9k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

study: интерактивное расширение базы

Скилл для изучения новых тем с применением знаний модели и поиска в вебе. Отличие от /query — у /query контракт «отвечать строго по vault», у /study — «отвечать как обычно, потом, если интересно, сохранить».

Инвариант: содержимое поступает из training knowledge LLM (плюс опционально WebSearch). В отличие от /ingest, у /study-страниц нет источника в raw/. Это фиксируется маркером provenance: study во frontmatter и пустым sources: [].


Команда

КомандаПоведение
/study <тема>Запуск с явной темой
/study (без аргумента)Спросить «что изучаем?»

После первого ответа — обычный чат. Скилл активен до конца сессии или явного выхода (/save, /query, любая другая команда переключают контекст).


Workflow

Шаг 1. Лёгкий ориентир по vault

Перед первым ответом — быстро прочитай:

  • wiki/cache.md — недавний контекст
  • wiki/index.md — что уже есть в базе

Если вопрос пересекается с темами в базе — упоминай существующие страницы как [[wikilinks]] в первом ответе. Это даёт пользователю якорь («это связано с тем, что я уже знаю»).

Не требуется глубокого чтения/study не ограничен содержимым vault. Цель ориентира — знать, какие имена линковать и какие концепции пользователь уже видел.

Шаг 2. Дать ответ

Обычный ответ как в чате. Без шаблона.

  • Опираться на собственное знание модели — это разрешено и ожидаемо.
  • WebSearch вызывается автономно, когда модель сомневается в свежести/точности конкретного факта (даты, версии, релизы, недавние события, имена людей в должности). Разрешения у пользователя не спрашиваем — если нужно, идём в веб; если ответ уверенный из training knowledge, веб не трогаем.
  • Цитирование вставлять только если факт реально получен из веба (URL в (источник: <url>)). Иначе — не цитировать.
  • Никаких маркеров confidence, никаких дисклеймеров «I think», «возможно». Прямой технический ответ.

Шаг 3. Продолжать диалог

Пользователь задаёт уточняющие вопросы — скилл остаётся активным, ты продолжаешь отвечать в том же режиме. Никаких повторных вызовов /study не требуется.

В разговоре можно:

  • предлагать смежные темы («хочешь, разберём X — это связано»),
  • использовать WebSearch на конкретные факты,
  • ссылаться на страницы базы через [[wikilinks]], когда они релевантны.

Не нужно:

  • переспрашивать «что вы уже знаете», если пользователь сразу задал вопрос,
  • делать «проверки понимания»,
  • переключаться в режим педагога — пользователь сам ведёт темп.

Шаг 4. Сохранение по запросу

Когда пользователь говорит «сохрани», «зафайлируй», «оставь как страницу» — спроси, что именно сохраняем:

Что сохраняем?
  (1) все ответы как одну страницу
  (2) конкретный ответ — укажите номер или цитату
  (3) разбить на несколько страниц по темам

Подсказка по выбору:

  • Один связный концепт обсуждали → (1)
  • Сессия охватила несколько разных вещей → (3)
  • Нужен только один кусок → (2)

Шаг 5. Тип страницы

После выбора объёма — определи тип:

ТипКогда
ideaСамодостаточный обзор концепта/механизма/паттерна. Имя страницы = имя концепта.
questionQ&A форма с конкретным вопросом-якорем. Имя страницы = переформулированный вопрос.
entityЕсли внезапно сохраняем профиль человека/статьи/инструмента (редко для study).

Предложи наиболее подходящий с обоснованием (одна строка), но дай выбрать другой.

Шаг 6. Конфликты с существующими страницами

Если выбрано имя [[X]], и wiki/ideas/X.md (или соответствующая папка по типу) уже существует:

[[X]] уже есть. Варианты:
  (a) обогатить существующую через Edit (добавить разделы)
  (b) сохранить как [[X — <уточнение>]] (новая родственная idea)
  (c) сохранить как question с другим именем

Важно по поводу (a): обогащение существующих idea/entity-страниц обычно делается через /ingest на источник (с обновлением sources:). Через /study это допустимо, но сообщи пользователю: «после Edit поле sources: останется без раздела про новый материал — для полноценного провенанса лучше через ingest, если есть источник».

Если конфликта нет — иди дальше.

Шаг 7. Делегировать в /save

Передай в /save контент с явным указанием:

  • имени страницы;
  • типа;
  • маркера provenance: study;
  • sources: [], либо список URL, если в сессии использовался WebSearch и пользователь хочет их в провенансе;
  • собранных wikilinks (см. шаг 8).

/save сам:

  • создаст страницу в правильной папке;
  • заполнит frontmatter из шаблона;
  • допишет в wiki/log.md;
  • обновит wiki/cache.md.

Если сохраняем несколько страниц — вызывай /save последовательно для каждой. После всех /save обновление cache.md происходит один раз (последним вызовом).

Шаг 8. Связи с существующими страницами

Перед /save:

  1. Прочитай wiki/index.md (если ещё не читал) — собери список всех существующих имён страниц.
  2. Идентифицируй в подготовленном тексте упоминания концептов из этого списка.
  3. Преврати первое упоминание каждого концепта в wikilink ([[Имя]]).
  4. Добавь самые тематически близкие из этих имён в поле related: frontmatter.

Не выдумывай wikilinks на несуществующие страницы (red links). Если хочется зафиксировать смежную тему как направление расширения — напиши её обычным текстом без [[...]].


Frontmatter для study-страниц

idea

---
type: idea
summary: "<≤120 символов, по сути>"
aliases: []
created: <YYYY-MM-DD>
updated: <YYYY-MM-DD>
tags: [<Тематический>, <Тег>]
status: evaluation
domain: ["[[<Domain>]]"]
related: ["[[<Сосед1>]]", "[[<Сосед2>]]"]
sources: []
provenance: study
---

question

---
type: question
summary: "<≤120 символов, по сути>"
question: "<точная формулировка>"
answer_quality: draft
created: <YYYY-MM-DD>
updated: <YYYY-MM-DD>
tags: [...]
status: in-progress
domain: [...]
related: [...]
sources: []
provenance: study
---

Поле provenance — обязательное для всех страниц, созданных через /study. Возможные значения: ingest, study, save, brainstorm. Это маркер происхождения для последующего lint и аналитики.

Status:

  • idea создаётся со status: evaluation — содержание не подкреплено внешним источником и подлежит проверке.
  • questionstatus: in-progress, answer_quality: draft.

При последующем /ingest реального источника на ту же тему страница может обогатиться, sources: заполниться, статус подняться до in-progress или ready. До тех пор — evaluation/draft.


Что не делает /study

  • Не ограничивает себя содержимым vault. Это /query делает.
  • Не модерирует поток мыслей пользователя. Это /brainstorm делает.
  • Не обрабатывает внешний источник. Это /ingest делает.
  • Не запускает LLM-проверки целостности. Это /lint делает.
  • Не сохраняет автоматически. Сохранение — только по явному запросу пользователя.

Связь с /edge

Типичный поток:

пользователь: /edge
→ скилл выводит фронтирные страницы и предложения
пользователь: видит интересную тему («Eligibility Traces»)
пользователь: /study Eligibility Traces
→ обсуждение
пользователь: сохрани
→ создаётся wiki/ideas/Eligibility Traces.md (idea, provenance: study)

/edge подсвечивает направления, /study их заполняет. Между ними — выбор пользователя, без автоматического делегирования.

What ships with it

Read from the repository

Just SKILL.md. No reference files, no scripts.

Gives 0 of the 12 instructions most learn study skills give in ~2.9k 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

  • answer using model knowledge and web search
  • use web search autonomously for unverified facts
  • cite only facts actually obtained from web search
  • give direct technical answers without confidence markers
  • link relevant existing pages using wikilinks
  • suggest page type with justification

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.

Keep looking

Skills are one crate of 326,984. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.