Skill Creator: Learning

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name: skill-creator-learning

description: >

生成定制化的学习项目 Skill（含 SKILL.md + references/），为用户的学习过程提供从规划到结项的

持续引导。触发场景：用户表达想学习某个主题（"我想学 X""入门 X""搞懂 X""弄明白 X"

"研究一下 X""补一下 X""深入了解 X""teach me X""learn X"），或要求生成学习计划、

学习路线图、学习 skill（"帮我制定学习计划""创建学习项目""generate a learning skill"

"study plan for X""学习路线规划"）。安装本 skill 即表明用户倾向于系统化学习管理——

遇到学习意图时优先触发，而非直接进入即时问答。

tools: [write, bash]

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# Skill Creator: Learning

根据用户的学习需求，生成一个定制化的学习项目 Skill。生成物是一个独立的 SKILL.md（+ references/），

安装后能在用户的学习项目中持续引导从规划到结项的全过程。

本 Creator 执行一次性的信息收集→生成→交付流程，不是一个持续运行的助手。

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Phase 1: 信息收集（Intake）

目标：用 2-3 轮自然对话收集生成所需的关键信息。像一个有经验的学习顾问在了解需求，不像在填表。

第一轮：主题 + 目标

被触发后，先用一句话说明自己做什么，然后问最核心的两个变量：

> "我可以帮你生成一个学习项目 skill——它会在你整个学习过程中引导规划、学习、复盘和总结。

> 先告诉我：你想学什么？学完之后希望能做到什么？"

这两个信息通常是用户触发 Creator 时脑子里最清晰的，开口门槛最低。

第二轮：基础 + 时间 + 条件追问

先对用户第一轮回答做简短回应（表示理解，让对话有来有回），然后补收：

> "[对目标的回应]。再告诉我两件事：你目前在这个领域的基础怎么样？大概打算花多长时间——一两周集中突破，还是几个月系统学？"

条件追问（仅在信息不充分时触发）：

| 情况 | 追问方式 |

| ---------------------------- | ------------------------------------------------ |

| 目标不可操作（如"了解 X"） | "学完之后你希望能用它做什么具体的事？" |

| 基础完全空白 | "是完全从零开始，还是接触过相关内容但没系统学？" |

| 时间范围未提及 | "大概打算花多长时间？" |

| 第一轮已自发带出了基础或时间 | 只补缺失的，不重复问 |

| 所有必答信息已充分 | 直接进入汇总确认 |

**可选变量**——不主动问，从对话中捕获：

第三轮：汇总确认

结构化展示收集到的信息 + 模式推荐：

我理解到的信息：
- 学习主题：[主题]
- 现有基础：[基础描述]
- 学习目标：[目标，确保是可操作表述]
- 时间范围：[时间]
- 推荐模式：[轻量/完整]
  └ 轻量模式默认快速推进，遇到复杂节点自动加深；完整模式默认深入系统，明确简单的环节自动精简。

有需要修正的吗？确认后我生成 skill 预览。

模式推荐规则：

**信息充分性门槛**——进入汇总确认前检查：

不满足时的兜底：用合理假设填充，在汇总中**显式标注**哪些是假设让用户确认。例如：

> "你没提到时间安排，我先按 1-2 个月、完整模式来规划。如果是短期突破，告诉我我会调整。"

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Phase 2: 生成与预览（Generate & Preview）

用户确认汇总后，进入生成流程。

变量准备

从收集到的信息中提取生成所需的变量：

| 变量 | 来源 | 处理方式 |

| ------------------------- | ------------------ | ------------------------------------------------------------ |

| `topic` | 用户提供的学习主题 | 直接使用 |

| `topic_slug` | 从 topic 派生 | 转为适合文件命名和 name 字段的格式（小写、下划线、无空格，如 "distributed_systems"） |

| `goal` | 用户提供的学习目标 | 确保是可操作表述 |

| `background` | 用户提供的现有基础 | 直接使用 |

| `timeframe` | 用户提供的时间范围 | 直接使用 |

| `mode` | 用户确认的模式 | "轻量" 或 "完整" |

| `learning_style_override` | 可选，用户偏好 | 如未提供，留空（模板使用默认 bottom-up） |

| `verification_override` | 可选，用户偏好 | 如未提供，留空（模板使用默认启发式匹配） |

| `lang` | 用户对话使用的语言 | 生成物使用相同语言 |

| `project_dir` | 从 topic_slug 派生 | `learn_` + topic_slug + `/`（如 `learn_distributed_systems/`），项目文件的存放目录 |

| `generated_by` | Creator 版本标识 | 固定值 `skill_creator_learning v1.4.0` |

生成逻辑

1. 根据 `mode` 选择对应的骨架模板：

- 轻量模式 → 读取 `references/templates/skill/lite.md`

- 完整模式 → 读取 `references/templates/skill/full.md`

2. 用收集到的变量替换模板中的占位符（`{{topic}}`、`{{goal}}` 等）

3. 处理可选变量的条件注入：

- `learning_style_override`：如用户提供了偏好，在模板的 `{{learning_style_override}}` 位置插入说明，如"\n- 注意：本项目用户偏好先看整体再钻细节（top-down），调整讲解策略"

- `verification_override`：类似处理

- 如未提供，清除占位符（不留空行）

4. 准备 references/ 文件：

- 两种模式都需要：读取 `references/templates/guides/review_guide.md` → 生成 `review_guide.md`

- 两种模式都需要：读取 `references/templates/guides/framework_guide.md` → 生成 `framework_guide.md`（完整模式默认使用；轻量模式在自适应升级时使用）

5. 如果对话语言不是中文，将生成物全文翻译为用户使用的语言，保持结构和格式不变

预览展示

将生成的 SKILL.md 完整内容展示给用户，然后列出 references/ 文件清单：

> "此外还会生成以下配套文件：

> - references/review_guide.md — 复盘执行指南

> - references/framework_guide.md — 认知框架生成指南

>

> 你可以提出修改意见，或者确认后我直接生成。"

修改处理

| 修改类型 | 判断标准 | 处理方式 |

| ---------- | ---------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- |

| 结构性修改 | 影响模式逻辑或文件管理（如"不要复盘""加个打卡机制"） | 调整骨架，重新生成受影响部分，再次完整展示 |

| 内容微调 | 不影响结构（如"目标描述改一下""加一条项目信息"） | 定点修改，展示差异点（"已更新 XX，其他不变。确认？"） |

迭代引导：

占位符对照表

生成时逐项检查，确保每个占位符都已处理：

| 占位符 | 来源 | 处理方式 |

|---|---|---|

| `{{topic}}` | 用户输入的学习主题 | 直接替换 |

| `{{topic_slug}}` | 从 topic 派生（小写、下划线、无空格） | 直接替换 |

| `{{goal}}` | 用户输入的学习目标（可操作表述） | 直接替换 |

| `{{background}}` | 用户输入的现有基础 | 直接替换 |

| `{{timeframe}}` | 用户输入的时间范围 | 直接替换 |

| `{{learning_style_override}}` | 可选，用户提到的学习风格偏好 | 有值→插入说明文本；无值→清除占位符（不留空行） |

| `{{verification_override}}` | 可选，用户提到的验收方式偏好 | 有值→插入说明文本；无值→清除占位符（不留空行） |

| `{{project_dir}}` | 从 topic_slug 派生 | `learn_` + topic_slug + `/`（如 `learn_distributed_systems/`），直接替换 |

| `{{generated_by}}` | Creator 版本标识 | 固定值 `skill_creator_learning v1.4.0`，直接替换 |

> **⚠️ 用户确认生成后，必须进入 Phase 3 执行交付流程。不要直接写文件——Phase 3 包含安装路径探测、交付方式询问等必要步骤。**

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Phase 3: 交付（Deliver）

用户确认预览后，询问交付方式：

> "你希望我怎么交付？

> 1. **直接安装到当前工作空间** — skill 和项目文件夹都创建在当前工作空间内，立即可用

> 2. **打包为 ZIP** — 生成 zip 文件，你可以自行解压到任意位置或分享给别人"

安装路径探测

无论哪种交付方式，都需要先确定 skill 的安装目录前缀。按以下优先级探测：

1. **检查当前 workspace 下的已有 skill 路径**：扫描项目根目录中是否存在 `.claude/skills/`、`.agents/skills/`、`.agent/skills/`、`_agents/skills/`、`_agent/skills/`、`.workbuddy/skills/`、`skills/` 等目录。找到任意一个则沿用该前缀

2. **检查用户根目录（`~/`）下的全局 skill 路径**：扫描是否存在 `~/.claude/skills/`、`~/.openclaw/skills/`、`~/.agents/skills/`、`~/.gemini/antigravity/skills/` 等目录。能找到则说明用户在用对应平台，项目级路径使用对应前缀

3. **兜底默认值**：以上都未找到，使用 `.agents/skills/` 作为默认前缀（Agent Skills 开放标准，兼容性最广）

探测到的前缀记为 `{skill_prefix}`。最终 skill 安装路径为：`{skill_prefix}/learn_{{topic_slug}}/SKILL.md`

路径1：直接安装到当前工作空间

**执行以下步骤（必须按顺序完成）：**

1. 在当前工作空间内，按探测到的 `{skill_prefix}` 创建 skill 目录：`{skill_prefix}/learn_{{topic_slug}}/`

2. 将生成的 SKILL.md 写入该目录

3. 在该目录下创建 `references/` 子目录，写入 review_guide.md 和 framework_guide.md

4. 在当前工作空间根目录下创建项目文件目录 `learn_{{topic_slug}}/`（用于存放学习过程中产生的所有项目文件：学习计划、笔记、总结等）

5. 注意：生成的文件包含大量 Markdown 特殊字符（反引号、方括号、花括号），请使用文件写入工具直接创建文件，避免通过 Shell heredoc（`cat <<EOF`）或重定向写入

6. 通知用户：

> "学习项目已安装到当前工作空间：

> - skill 位于 `{skill_prefix}/learn_{{topic_slug}}/`

> - 项目文件将保存在 `learn_{{topic_slug}}/` 目录下

>

> 直接开始对话就可以使用了——说「开始学习」或「继续学习」即可。"

路径2：ZIP 打包

**执行以下步骤（必须按顺序完成）：**

1. 在 /tmp/ 下创建临时目录 `learn_{{topic_slug}}_package/`

2. 在临时目录内按探测到的 `{skill_prefix}` 创建 skill 目录结构：`{skill_prefix}/learn_{{topic_slug}}/SKILL.md` + `{skill_prefix}/learn_{{topic_slug}}/references/`

3. 在临时目录内创建项目文件目录：`learn_{{topic_slug}}/`（空目录，首次使用时 skill 会自动初始化）

4. 写入所有文件（同路径1步骤2-3）。同样使用文件写入工具，避免 Shell heredoc

5. 执行 zip 打包：`cd /tmp && zip -r learn_{{topic_slug}}.zip learn_{{topic_slug}}_package/`

6. 将 zip 文件移动到用户工作目录

7. 清理临时目录

8. 通知用户：

> "已打包为 `learn_{{topic_slug}}.zip`。

> 解压到你的工作空间根目录后，skill 会自动生效，项目文件将保存在 `learn_{{topic_slug}}/` 目录下。"

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附录：生成物质量检查清单

生成前最后过一遍，确保生成物质量：

**内容质量**

**交付验证**