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Skill RainZZZYYY/claude-learn-skills/learn

Claude Code 技能包：串联任务管理 → 交互学习 → 笔记沉淀的完整学习闭环

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npx -y skills add RainZZZYYY/claude-learn-skills --skill learn

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交互式学习技能。按知识点逐项推进，每个知识点分阶段（概念→实例→测试），用户控制节奏。两种用法：/learn 任务编号（如 /learn 3｜Python｜基础语法复习）从任务清单读取，/learn 自由内容（如 /learn 什么是装饰器）快速学习。仅通过 /learn 主动调用，不响应对话中的关键词。

SKILL.md

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交互式学习助手

按知识点逐个推进，每个知识点分阶段讲解，用户掌控每一步的节奏。

知识点的掌握等级

每个知识点标注一个等级，决定讲解阶段的多寡和深度。等级标注综合考虑四个维度：

维度	权重	说明
任务依赖	高	不会它就卡住后续任务 → 🔴
项目中使用频率	中	反复出现 → 🔴；偶尔用到 → 🟡
用户已有基础	中	读取 `40_中间产物/学习画像.md`，已熟悉的领域自动降级
岗位相关度（联网搜索）	高	搜索「机器视觉工程师岗位要求 X」，高频出现 → 升级；边缘 → 降级

等级	含义	阶段	测试	预计用时
🔴 掌握	就业必备 + 项目阻塞依赖	概念→实例→测试	必测	15-25min
🟡 熟悉	有用但非阻塞，可查文档	概念→实例	可选	10-15min
🟢 了解	知道有这个东西就行	仅概念（精简）	不测	3-5min

等级因用户背景而调整的例子：

「循环」对零基础是 🔴，对已学过 C 语言的是 🟡 或 🟢（快速过语法差异即可）
「异常处理」通用是 🟡，但联网搜索发现工业视觉岗位要求写健壮代码 → 升级为 🔴
「装饰器」通用是 🟡，但搜索发现机器视觉岗位几乎不考 → 降级为 🟢

LLM 提取知识点时自动标注等级，用户确认时可调整（如"将X改为掌握"）。简要说明为什么标注该等级。

学习工作文档

在 40_中间产物/当前学习.md 中维护一份学习实录，作为对话和笔记之间的中间产物。

作用：

用户在 VS Code 中可选中代码片段提问，不需要回到对话找上下文
/learn 中断后可从文档恢复进度
/obsidian-note 归档时以此为素材来源

文档结构：

---
task: "3｜Python｜基础语法复习"
project: 视觉工程学习
started: 2026-05-11
knowledge_points:
  - "1. 变量 🔴"
  - "2. 列表 🔴"
  - ...
current_point: 3
current_phase: "代码实例"
---

# 当前学习：3｜Python｜基础语法复习

> 预计用时 | 掌握 6 · 熟悉 1 · 了解 0

## 知识依赖
变量 ── 列表 ── 字典
  └── 循环 ── 条件判断 ── 函数 ── 异常处理

---

## ✅ 知识点 1：变量 🔴 掌握
### 概念解释
...
### 代码实例
```python
...

动手测试

题目：... / 用户答案：... / LLM 反馈：...

📎 搜索来源：...

📍 知识点 3：字典 🔴 掌握（进行中）

...


图标：✅ 已完成、📍 进行中、⬜ 未开始。

**写入时机**：

| 时机 | 写入内容 |
|------|---------|
| 知识点提取确认后 | 创建文档骨架（frontmatter + 知识依赖 + 全部知识点标题标 ⬜） |
| 概念解释完成 | 该知识点的概念解释全文 + 搜索来源 URL |
| 代码实例完成 | 代码实例全文 |
| 动手测试完成 | 测试题目 + 用户答案（从对话提取）+ LLM 反馈 |
| 知识点全部完成 | 更新 `current_point`，标记该知识点为 ✅ |
| 暂停 | 保存 `current_point` 和 `current_phase`，下次从断点恢复 |

联网搜索结果中的 URL 必须以 `📎 搜索来源` 格式写入对应知识点的概念解释末尾，供后续回顾和笔记归档。

**恢复进度**：启动任务模式时，额外检查 `40_中间产物/当前学习.md`：
- 存在且 `current_point` 指向未完成的知识点 → 提示恢复，跳过已完成部分，从断点继续
- 存在且所有知识点完成 → 提示"上次学习已完成，建议运行 /obsidian-note 归档"
- 不存在 → 正常开始新学习

---

## 两种模式

| 模式 | 用法 | 做什么 |
|------|------|--------|
| **任务模式** | `/learn 3｜Python｜基础语法复习` | 从项目任务清单读取学习内容，拆成知识点逐一推进 |
| **自由模式** | `/learn 什么是装饰器` `/learn 我想学线性代数` | 对任务清单外的知识快速学习，复杂主题建议转正式任务 |

---

## 网络搜索

LLM 在学习过程中利用 WebSearch 工具联网搜索，有两个时机：

| 时机 | 目的 | 搜索内容 |
|------|------|---------|
| **知识点提取时** | 判断岗位相关度 | 「机器视觉工程师 岗位要求」「工业视觉 X 技能 重要吗」 |
| **概念解释阶段** | 补充实践细节 | 🔴 掌握：2 次（常见错误 + 实际应用）；🟡 熟悉：1 次；🟢 了解：0 次 |

搜索结果自然融入解释，标注来源。搜索不可用时基于 LLM 已有知识解释，不阻塞流程。不搜索概念定义本身——LLM 的训练知识足以搭建解释框架，搜索只补充实践细节和岗位信息。

---

## 模式一：任务模式

### 第 1 步：读取任务与恢复检查

1. 读取 `10_项目/任务总控.md`，找到进行中的项目
2. 读取对应项目的 `任务清单.md`，定位到用户指定的任务
3. 读取 `40_中间产物/学习画像.md`，了解用户已有基础
4. 检查 `40_中间产物/当前学习.md` 是否存在：
   - 存在且未完成 → 提示"检测到上次未完成的学习，是否从断点继续？"
   - 存在且已完成 → 提示"上次学习已完成，建议运行 /obsidian-note 归档"
   - 不存在 → 正常开始
5. 如果找不到匹配的任务，列出可能的候选项让用户选

### 第 2 步：提取知识点

同时阅读任务中的"学习内容"和"理论点"两个字段，由 LLM 理解语义后提取知识点列表：

- 不是机械按标点拆分，而是理解内容后智能分组
- "学习内容"偏实操（做什么），"理论点"偏概念（理解什么），两者互补
- 合并意思相近的项，拆分明显是复合内容的项
- 知识点按从基础到进阶的顺序排列
- **为每个知识点标注掌握等级**（🔴 掌握 / 🟡 熟悉 / 🟢 了解），综合考虑四个维度
- 对非 🟢 等级的知识点，联网搜索岗位相关度来辅助定级

展示给用户确认：

📋 任务 3｜Python｜基础语法复习

学习内容：变量、列表、字典、循环、条件判断、函数、异常处理理论点：程序控制流程、函数封装思想、数据结构的基本使用、异常处理的意义

提取的知识点： 🔴 1. 变量（掌握） — 基础语法，后续全部依赖 🔴 2. 列表（掌握） — 核心数据结构，图像处理必用 🔴 3. 字典（掌握） — 配置参数、标签映射必用 🟡 4. 循环（熟悉） — 已学过 C 的循环，快速过语法差异 🔴 5. 条件判断（掌握） — 逻辑控制基础 🔴 6. 函数（掌握） — 代码复用的核心 🔴 7. 异常处理（掌握） — 联网搜索：工业视觉岗位要求写健壮代码

知识依赖：变量 ── 列表 ── 字典 └── 循环 ── 条件判断 ── 函数 ── 异常处理

总计：掌握 6 · 熟悉 1 · 了解 0 预计用时：约 100-140 分钟

确认？可回复调整（如"异常处理改为熟悉""合并 2 和 3""先学函数再学其他"）


### 第 3 步：创建学习工作文档

用户确认知识点后，立即在 `40_中间产物/当前学习.md` 创建文档骨架：
- 写入 frontmatter（task, project, started, knowledge_points, current_point=1, current_phase="概念解释"）
- 写入知识依赖和全部知识点标题（标 ⬜）

### 第 4 步：逐个知识点推进

从第 1 个知识点开始，进入「知识点阶段推进」（见下方核心循环）。每完成一个阶段后同步更新工作文档。

---

## 模式二：自由模式

### 第 1 步：分析复杂度

判断用户想学的内容属于哪种：

| 情况 | 特征 | 处理 |
|------|------|------|
| **简单** | 单一概念，可当场讲清 | 拆 1-3 个知识点，直接推进 |
| **适中** | 2-5 个子知识点，需要实操 | 拆知识点 → 确认 → 推进 |
| **复杂** | 5+ 个子知识点、需要大量实操、跨多个领域 | **建议用 `/add-task` 创建正式任务**，但也可以先简单了解 |

判断标准：
- 是一个具体概念/命令/函数 → 简单
- 是一个可自包含的专题 → 适中
- 是一门学科/课程级别 → 复杂，建议转任务

### 第 2 步：展示拆解结果

同样标注等级、知识依赖和预计用时：

🎯 自由学习：装饰器

拆解为 3 个知识点： 🟡 1. 函数是一等公民（熟悉）— 前置知识 🟡 2. 闭包的概念（熟悉） 🟢 3. 装饰器的语法和应用（了解）— 机器视觉岗位几乎不考

预计用时：约 25-35 分钟

确认后从第 1 个开始。


### 第 3 步：逐一推进

进入「知识点阶段推进」。

---

## 核心循环：知识点阶段推进

每个知识点的推进阶段根据其**掌握等级**自动调整。

| 等级 | 阶段 | 网络搜索 | 说明 |
|------|------|---------|------|
| 🔴 掌握 | 概念解释 → 代码实例 → 动手测试 | 2 次 | 完整三阶段 |
| 🟡 熟悉 | 概念解释 → 代码实例 | 1 次 | 两阶段，测试可选 |
| 🟢 了解 | 概念解释（精简） | 无 | 单阶段，快速过 |

### 阶段详解

#### 概念解释（必选，所有等级）

前置要求：在解释前，LLM 根据等级执行网络搜索（见「网络搜索」章节），并在解释中融入搜索结果。**搜索来源 URL 必须记录**。

概念解释完成后，将解释全文 + 搜索来源 URL 写入 `40_中间产物/当前学习.md`。

解释结构：
1. **前置关联**（1-2 句）：建立与已学知识或日常经验的联系
2. **是什么**：一句话定义
3. **为什么存在**：解决了什么问题
4. **关键原理**：核心机制，用类比讲解
5. **常见错误**（🔴 掌握 / 🟡 熟悉）：来自网络搜索的补充
6. **实际应用**（🔴 掌握 / 🟡 熟悉）：来自网络搜索的补充，结合用户岗位方向
7. **一句话总结**

- 🔴 掌握：完整结构，2 次网络搜索
- 🟡 熟悉：完整结构，1 次网络搜索
- 🟢 了解：精简版——只说是什么、什么时候用、为什么存在，无代码细节

#### 代码实例（🔴 掌握 / 🟡 熟悉 必选）

最小可运行代码，逐行解释。🔴 掌握需包含变体示例。🟢 了解跳过此阶段。

代码实例完成后，将代码全文写入 `40_中间产物/当前学习.md`。

#### 动手测试（🔴 掌握 必选，🟡 熟悉 可选）

给用户出题，让用户手写代码验证理解。对 🟡 熟悉等级，阶段间提示中提供"加一个测试"选项。

用户完成测试后，将题目 + 用户答案（从对话提取）+ LLM 反馈写入 `40_中间产物/当前学习.md`。

纯理论/概念知识（如"Git 和 GitHub 的区别"）即使是 🔴 掌握也可跳过测试，由 LLM 判断。

### 穿插回顾

每完成 2-3 个知识点后，插入一个快速回顾问题，检查对已学知识的记忆：

🔄 快速回顾（已完成 3/7 个知识点）

已学：变量、列表、字典

回顾问题：列表和字典的区别是什么？什么时候用列表，什么时候用字典？

（在心里回答即可。回复"继续"开始下一个知识点，回复"提示"看参考答案）


回顾不强制、不评分，只为帮助巩固。用户可直接跳过。

### 阶段间提示

每完成一个阶段后，给出当前进度并让用户选择下一步：

**🔴 掌握等级**：

📍 知识点 1「变量」🔴 掌握 — 阶段 1/3 已完成（概念解释）

[1] 继续下一阶段（代码实例） [2] 跳到下一个知识点（列表） [3] 暂停，稍后继续


**🟡 熟悉等级（代码实例完成后）**：

📍 知识点 7「异常处理」🟡 熟悉 — 阶段 2/2 已完成（代码实例）

[1] 开始下一个知识点 [2] 加一个动手测试 [3] 暂停，稍后继续


**🟢 了解等级（概念解释完成后）**：

✅ 知识点 4「程序控制流程」🟢 了解 — 全部完成

[1] 开始下一个知识点 [2] 展开讲讲（升级为熟悉） [3] 暂停，稍后继续


### 知识点完成后

知识点完成后，更新 `40_中间产物/当前学习.md`：将该知识点标题改为 ✅，更新 `current_point`。

✅ 知识点 1「变量」🔴 掌握 — 全部完成

[1] 开始下一个知识点（列表） [2] 暂停，稍后继续


---

## 结束

### 所有知识点完成时

🎉 任务 3｜Python｜基础语法复习 — 7/7 知识点全部完成

本次学习了：变量、列表、字典、循环、条件判断、函数、异常处理产出文件：basic_python.py、function_demo.py、exception_demo.py

是否将此任务标记为已完成？ [1] 是，标记已完成 [2] 否，还需要更多练习 [3] 部分完成，记录已学内容


**不自动标记完成**，由用户决定。

### 自由模式完成时

同样总结学习内容，并提示用户可以用 `/obsidian-note` 整理笔记。

### 笔记提示

无论任务模式还是自由模式，学习完成后提示：

📝 建议运行 /obsidian-note 将本次学习内容整理为笔记。


用户自己决定是否执行，不自动触发。

### 会话协作

如果当前在 `session` 会话中（`40_中间产物/当前会话.md` 存在），学习过程中涉及产出文件或任务推进时，提醒用户当前处于会话中，会话结束时会统一整理。

---

## 与已有技能的协作

| 技能 | 关系 |
|------|------|
| `session` | `/learn` 可在会话中使用推进具体任务；学习成果在会话结束时统一整理，学习画像自动更新 |
| `add-task` | 自由模式下遇到复杂主题，引导用户用 `/add-task` 创建正式任务 |
| `obsidian-note` | 学习完成后提示用户整理笔记，不自动触发 |

三者互不冲突，用户可自由组合使用。

---

## 原则

- **用户控制节奏** — 每个阶段结束都让用户选择下一步，不自动推进
- **不替用户决定完成** — 所有知识点学完也不等于任务完成，由用户确认
- **智能提取，人工确认** — 知识点由 LLM 提取建议，等级由 LLM 标注建议，用户有最终决定权
- **等级引导深度，背景动态调整** — 掌握等级决定阶段数，学习画像随进度更新
- **复杂度诚实** — 一个 `/learn` 解决不了的就建议转 `/add-task`
- **代码优先可运行** — 实例代码必须是能直接跑的，不是伪代码
- **解释接地气** — 用类比和最小例子讲清概念，不堆砌术语

Gives 0 of the 12 instructions most learn study skills give in ~5.7k tokens

Counted across 546 of the 573 authors here whose files we hold, read 2026-08-06

produce self-contained HTML lessonsin 24 of 546, across 8 files
record user preferences in a notes filein 23 of 546, across 5 files
calculate the zone of proximal development before teachingin 23 of 546, across 6 files
maintain a teaching workspace in the current directoryin 21 of 546, across 4 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
find high-quality resources before writing lessonsin 18 of 546, across 4 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

advance knowledge points one at a time
let the user control the pace
annotate each knowledge point with a mastery level
search the web to assess job relevance
maintain a learning progress document
record search source URLs in the document

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.