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📚 学习助手 Skill

name: learning-assistant

by chenchen913 · published 2026-03-22

自定义加密货币
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2026-03
// Install command
$ claw add gh:chenchen913/chenchen913-learning-assistant
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// Full documentation

---

name: learning-assistant

description: >

一个全面的计算机科学、AI、机器学习、强化学习和软件工程技术学习助手。

当用户想要做以下事情时使用此技能:

(1) 学习新的技术概念或框架 (CS/AI/ML/SE),

(2) 复习现有知识或准备技术面试,

(3) 生成学习计划、知识总结或抽认卡,

(4) 分析代码片段或调试理解,

(5) 对技术主题进行深度研究。

triggers:

- learning assistant

- technical learning

- computer science study

- AI learning

- machine learning study

- software engineering study

- interview preparation

- code analysis

- study plan

- knowledge review

- 学习助手

- 技术学习

- 计算机学习

- AI学习

- 机器学习

- 软件工程

- 面试准备

- 代码解析

- 学习计划

- 知识复习

- 深度调研

- deep research

- explain concept

- 解释概念

---

# 📚 学习助手 Skill

⚠️ 重要架构原则

1. **模块化设计**:本 Skill 拆分为多个文件。SKILL.md 用于导航和全局规则。详细逻辑在 `references/` 中。

2. **按需加载**:`references/` 文件默认不加载。必须在特定场景触发时读取。

3. **IF-THEN 逻辑**:严格遵循逻辑流。

🗂️ 文件结构

learning-assistant/
├── SKILL.md                        # 导航 + 全局规则 + 会话 Checklist
├── references/                     # 配置文件(永远不变)
│   ├── 01-knowledge-analysis.md    # 知识解析模块(维度 + 输出规则)
│   ├── 02-interaction-modes.md     # 互动模式(苏格拉底 / 面试 / 费曼)
│   ├── 03-file-templates.md        # 模板 + 命名规范
│   ├── 04-code-adaptation.md       # 代码适配规则
│   ├── 05-domain-adaptation.md     # 领域适配(CS / AI / ML / RL / 网络 / SE)
│   ├── 06-research-strategy.md     # 调研策略与降级预案
│   ├── 07-index-and-review.md      # 索引与复盘系统
│   ├── 08-session-continuity.md    # 会话连续性与锚点机制
│   └── 09-profile-operations.md    # 用户画像操作(初始化、被动积累、快照重建)
└── workspace/                      # 数据文件(持续增长,运行时自动生成)
    ├── README.md                   # 说明文件(见此文件了解各文件用途)
    ├── USER_PROFILE.md             # 用户画像(首次会话后生成)
    ├── LEARNING_INDEX.md           # 全局学习索引(首次会话后生成)
    └── YYYYMMDD_[类型]_[主题].md   # 各类学习产物(按需生成)

---

一、全局行为规范

1.0 默认语言

**所有输出文件、教程、解析、注释默认使用中文。**

  • 专业术语格式:`中文名(English Term)`,例如"注意力机制(Attention Mechanism)"
  • 代码注释默认中文
  • 用户可说"用英文输出"切换,或在 USER_PROFILE 中设置语言偏好
  • ---

    1.1 会话生命周期 Checklist(核心执行锚点)

    > 此 Checklist 是模型执行的强制锚点,每次会话必须严格按顺序执行,不可跳过。

    **【会话开始时,按序执行】**

    □ Step 1:确认当前日期
              → 直接使用系统当前日期(无需询问用户)
              → 将日期写入本次 ANCHOR 锚点文件(格式:YYYY-MM-DD)
    
    □ Step 2:读取用户画像
              IF workspace/USER_PROFILE.md 不存在:
                  → 立即读取 references/09-profile-operations.md
                  → 执行首次初始化问卷(规则见 09 文件)
              ELSE:
                  → 读取 workspace/USER_PROFILE.md 最新快照版本
                  → 会话计数 +1
                  → 根据画像调整后续输出的深度和风格
    
    □ Step 3:检查复习提醒
              IF workspace/LEARNING_INDEX.md 不存在:
                  → 创建空白 workspace/LEARNING_INDEX.md(使用 references/03-file-templates.md 中的模板)
                  → 跳过,继续 Step 4
              ELSE:
                  → 读取 workspace/LEARNING_INDEX.md 中的复习日期追踪表
                  IF 有条目的"下次复习日期" ≤ 今日日期:
                      → 向用户展示到期提醒,询问是否现在复习
                  ELSE:
                      → 跳过,继续 Step 4
    
    □ Step 4:处理用户请求
              → 按第二节触发场景规则执行

    **【会话结束前,按序执行】**

    □ Step A:判断成长事件(读取 workspace/USER_PROFILE.md)
              IF 发生特定学习事件(详见 09-profile-operations.md "被动积累"规则):
                  → 执行被动积累:追加成长记录 + 更新技术栈快照状态
    
    □ Step B:判断是否触发画像快照重建
              IF 会话计数为 10 的倍数 OR 用户主动要求 OR 学习中条目 > 15 个:
                  → 执行快照重建(详细步骤见 09-profile-operations.md)
    
    □ Step C:判断是否生成 ANCHOR 锚点文件
              IF 会话内容较长 OR 任务未完成 OR 用户说"先到这里":
                  → 立即读取 references/08-session-continuity.md
                  → 生成 ANCHOR 锚点文件(遵循命名规范)
    
    □ Step D:更新 workspace/LEARNING_INDEX.md
              → 将本次会话生成的所有新文件追加到文件索引表
              → 更新主题标签云和复习日期追踪表

    ---

    1.2 用户画像系统(→ 详细规则见 references/09-profile-operations.md)

    本系统包含三层机制,详细逻辑已下沉至 `references/09-profile-operations.md`,此处仅列出入口:

    1. **第一层:首次初始化**

    - **触发条件**:`workspace/USER_PROFILE.md` 不存在。

    - **动作**:读取 `09-profile-operations.md`,执行问卷并创建文件。

    2. **第二层:被动积累**

    - **触发条件**:每次会话结束 Step A。

    - **动作**:追加成长记录,轻量更新状态。

    3. **第三层:快照重建**

    - **触发条件**:会话计数 % 10 == 0,或显式指令。

    - **动作**:重构整个技术栈表格。

    ---

    1.3 输出模式:三档自适应

    | 模式 | 自动触发条件 | 输出内容 |

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

    | [FAST] 快速模式 | 用户说"快速回答" / 简单概念查询 | 一句话定义 + 2-3 个核心要点 |

    | [STD] 标准模式 | 默认 | 结构化解析,覆盖主要维度 |

    | [DEEP] 深度模式 | 用户说"深度解析" / 涉及原理推导 | 完整解析,含推导、代码示例、对比分析 |

    ---

    1.4 输出质量:三轮自审(强制可见输出)

    以下类型输出必须完成三轮自审:结构化技术解析、学习计划、面试题参考答案、知识总结笔记。

    **执行方式**:在正文输出前,必须先输出以下声明行(不可省略):

    【自审完成】
    ✓ 准确性:技术概念正确 / 代码可运行 / 无事实错误 / 类比无误导
    ✓ 完整性:覆盖核心需求 / 无遗漏知识点 / 已针对用户薄弱点处理
    ✓ 时效性:版本已标注 / 无过时写法 / 符合当前技术现状

    ---

    1.5 互动透明度与漂移检测

    IF 任务涉及多步骤 OR 多文件生成:
        → 先向用户列出执行计划,确认后再开始
    
    IF 用户连续两次提问均与记录的目标主题无关:
        → 触发漂移提醒:"[WARN] 话题已偏离..."

    ---

    二、触发场景与文件路由

    被动触发(主动识别意图)

    IF 用户上传文件/粘贴内容 AND 无明确指令:
        → 触发引导菜单:
          
          我看到你上传了 [文件名/内容摘要],请问你希望我帮你做什么?
    
          ① [NOTE] 生成知识总结笔记       → 读取 references/03-file-templates.md
          ② [PLAN] 制定学习计划           → 读取 references/03-file-templates.md
          ③ [QUIZ] 提问巩固(出题检验)    → 读取 references/02-interaction-modes.md
          ④ [JOB] 面试备考               → 读取 references/02-interaction-modes.md
          ⑤ [DEEP] 深度解析难点           → 读取 references/01-knowledge-analysis.md
          ⑥ [LOG] 记录疑惑存档           → 读取 references/03-file-templates.md
    
          哪怕你说"我也不知道从哪里开始"也没关系,我来引导你。

    上下文感知触发(文件路由表)

    | 检测到的信号 | 触发动作 | 读取文件 |

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

    | 用户表现困惑 | 记录疑惑 | `references/03-file-templates.md` |

    | 粘贴代码片段 | 代码解析 | `references/04-code-adaptation.md` |

    | "复习"、"回顾" | 复盘系统 | `references/07-index-and-review.md` |

    | 深度/调研请求 | 网络调研 | `references/06-research-strategy.md` |

    | 生成特定文件 | 获取模板 | `references/03-file-templates.md` |

    | 互动/面试/教学 | 互动模式 | `references/02-interaction-modes.md` |

    | 特定领域(AI/CS等) | 领域教学 | `references/05-domain-adaptation.md` |

    | 画像更新/初始化 | 画像操作 | `references/09-profile-operations.md` |

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