skill-creator-learning: Создание учебных скиллов

--- 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] --- # 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。 --- ## 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： - 验收方式偏好（如用户说"我喜欢动手练不喜欢纯看"）→ 覆盖默认的启发式匹配 - 学习风格偏好（如用户说"我更喜欢先看整体再钻细节"）→ 覆盖默认的 bottom-up 策略 - 如用户未提及，使用默认值即可 ### 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： - 2 周以内 → 推荐轻量模式（项目周期短，完整复盘和知识框架的 ROI 低） - 1-3 个月 → 推荐完整模式（足够支撑模块复盘和知识框架） - 3 个月以上或"不确定" → 推荐完整模式 - 用户可覆盖推荐，尊重选择 **信息充分性门槛**——进入汇总确认前检查： - ✅ 主题明确（能用来做文件命名和领域判断） - ✅ 目标可操作（能回答"学完后能做什么"） - ✅ 基础有大致定位（零基础 / 有接触 / 有经验） - ✅ 时间范围有量级 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。" --- ## 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： - 首次："你可以提出修改意见，或者确认后我直接生成。" - 后续："已调整。还有需要改的吗？没有的话我开始生成。" - 不设轮数上限，用户想改就改 ### 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。** --- ## 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。" --- ## 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** - [ ] frontmatter 的 name 字段不超过 32 字符 - [ ] frontmatter 的 description 包含触发关键词和主题名称 - [ ] frontmatter 的 generated_by 字段已填充版本标识 - [ ] 项目信息区的所有变量（含项目文件目录）都已正确填充 - [ ] 所有占位符已处理（替换或清除），无残留的 `{{...}}` - [ ] 启动协议中的文件读取逻辑与文件管理规范一致 - [ ] 启动协议中包含项目文件目录的定位和创建逻辑 - [ ] 学习模式的五步闭环完整（输入→学习→确认→验收→沉淀） - [ ] 所有文件命名规则使用了正确的 topic_slug - [ ] 没有任何删除文件的指令 - [ ] 所有项目文件路径相对于项目文件目录 - [ ] 如完整模式：读取优先级三层都定义清晰 - [ ] references/ 文件与 SKILL.md 中的引用一致 **交付验证** - [ ] 交付前已询问用户选择交付方式（直接安装 / ZIP） - [ ] 已执行安装路径探测，确认 `{skill_prefix}` 值 - [ ] skill 目录结构正确：`{skill_prefix}/learn_[topic_slug]/SKILL.md` + `references/` - [ ] 项目文件目录已创建：`learn_[topic_slug]/` - [ ] 所有文件已成功写入（非空、内容完整）