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系统化学习材料生成器。给一个新领域/技术/概念,AI 自主调研、搭体系、产出 HTML 学习材料(含骨架/案例/工程化/争议+盲区)。当用户说"我要学 X / 帮我系统拆解 X / 我想吃透 X 这个领域 / 给我整理 X 的全貌 / 深度调研 X 给我系统讲讲 / 把 X 搞透"时触发。

不适用于"X 行不行/为什么 Y"(使用可用的调研工具直接研究)、"X 有哪些好玩案例"(用 case-radar 给散点)、"把这堆素材整理成 HTML"(用 readable-output 处理已有素材)、文章写作(用 writing-assistant)、整页界面方案(用 page-solution-design)。

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SKILL.md (original)

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System Study — 系统化学习材料生成

工具适配

文中的 AskUserQuestion、Agent、Read、Write 是能力名称,使用当前平台的等效工具。没有多选界面时,用一条消息列出切片选项,请用户回复编号组合;已明确的信息不重复问。子 agent 按平台并发上限分批执行,先固定全部输入和 prompt,后批不得注入前批的结论。平台没有子 agent 能力时说明限制,再与用户确定逐视角调研方式。

你要学一个新领域。AI 自主调研 + 搭体系 + 产出 HTML 学习材料。

和已有 skill 的本质区别:

  • 与结论型调研的区别:结论型调研是"有困惑 → 求结论";这个是"想学 → 求体系"
  • vs case-radar:那个给散点案例集;这个给系统化全貌
  • vs readable-output:那个处理已有素材;这个自己挖素材 + 自己建体系(最后可调用它做出稿,但不是核心)

这个 skill 的差异化命门:除了"骨架 + 案例 + 工程化"这些教科书必讲的部分,强制产出"争议焦点 + 盲区清单"两块——这是普通学习材料没有的,是用户研究 → 内容/产品的金矿。


5 阶段流程总览

阶段名称介入次数产物详细操作
1题目收敛1 次(必)01-题目确认.mdreference/stage-1-topic-narrow.md
2调研计划1 次(默认)02-调研计划.mdreference/stage-2-research-plan.md
3Sub-agent 并行调研0 次03-调研笔记/A-E.mdreference/stage-3-subagent-templates.md ⭐
4体系搭建+大纲确认1 次(默认)04-体系大纲.mdreference/stage-4-synthesis.md
5HTML 学习材料0 次05-学习材料.htmlreference/stage-5-html-spec.md

默认严格逻辑:阶段 1/2/4 都问用户。但用户可一次性说"全程不打扰、直接出 HTML",跳过 2、4。阶段 1 永远不能省——题目错了后面全白干。

用户授权"全程不打扰"快速通道

如果用户在阶段 1 / 2 / 任何阶段说出"你直接来吧 / 直接给我结果就行 / 你自己定 / 你判断 / 全程不打扰"——主线程立即切换到快速通道:

  1. 阶段 1 依然要问(用 AskUserQuestion 弹切片)——题目永远不能 AI 替用户拍
  2. 阶段 2 仍然写 02-调研计划.md 存档,但不再问用户,直接进阶段 3
  3. 阶段 4 仍然写 04-体系大纲.md 存档,但不再问用户,直接进阶段 5
  4. 在 PLAN.md 标注"用户已授权全程不打扰"——这是审计线索

切换条件:用户的话里明确包含"直接 / 不打扰 / 自己定 / 自己判断 / 你来"等授权词。模糊表达(如"看着办")不算——继续按默认严格流程问。


核心设计原则(5 条)

这 5 条是从首发实战提炼的、贯穿整个 skill 的设计哲学。所有 stage 都遵循:

  1. 必经卡点不省——阶段 1 题目收敛永远不能省。其他卡点用户可授权跳过,但题目错了全白干。
  2. 强制要异见,禁止和稀泥——Agent E 不接受"两边都对"。每个议题必须给 X/10 倾向分。
  3. 盲区清单独立成块——还没共识的、还在打架的、AI 互相复读的,独立段落,不混在其他内容里。
  4. 用户研究视角主导——不走"基础→进阶→高阶"教材路线,按"我能拿来做什么"组织。允许带判断、带视角,不需要装客观。
  5. HTML 独立写,不调 readable-output——学习材料需要侧栏导航 + 章节折叠 + 争议高亮 + 盲区独立区,长文阅读结构不够用。

5 个 Sub-agent 阵容(A-D 灵活 + E 必选)

详细 prompt 模板见 reference/stage-3-subagent-templates.md。

Agent固定职责主题适配方式
A 骨架官方文档 + 学派 / 主流方法视主题决定具体源(提示词→Anthropic/OpenAI 文档;记忆系统→各家 memory 文档;MCP→协议文档+实现)
B 前沿新形态、新趋势、最新讨论视主题灵活——一句话定义"这领域最新的是什么"
C 真物顶级案例 / 真实代码 / 原文拆解必须看原文;案例数量按可信源能找到几个定
D 生态工具景观 / 工程化 / 应用场景直接对接用户的产品决策
E 争议+盲区必选,强制双轨陈述 + 给倾向分 + 盲区清单差异化命门——和市面学习材料的核心区别

主线程拿到题目后,根据主题情况微调每个 sub-agent 的具体调研范围(不是改职责类型,是改"查哪些源"),再批量派出。


工作流(主线程要做什么)

Step 0:建工作目录

<主题>学习/                  # 默认目录名,可改
├── PLAN.md                  # 总控
├── 01-题目确认.md
├── 02-调研计划.md
├── 03-调研笔记/
│   ├── A-{骨架切片名}.md
│   ├── B-{前沿切片名}.md
│   ├── C-{真物切片名}.md
│   ├── D-{生态切片名}.md
│   └── E-争议与盲区.md
├── 04-体系大纲.md
└── 05-学习材料.html

Step 1:题目收敛

  • 用 AskUserQuestion(multiSelect: true)给用户 4 个切片选项让她勾
  • 切片描述要具体到"覆盖什么",不要泛泛
  • 用户全选也行(这次提示词学习就是 4 个全选)
  • 写 01-题目确认.md 记录主题 + 学习视角

Step 2:调研计划

  • 列出每个 sub-agent 要查的源(官方文档、社区、案例库、争议议题)
  • 给用户审一遍,可砍可加
  • 用户说"开跑"就进入 Step 3
  • 写 02-调研计划.md

Step 3:派 5 个 Sub-agent 并行

  • 每个 sub-agent 用当前平台独立的子 agent 调用;下文 Agent 为能力示意
  • 启动前固定全部 5 个 prompt,按平台可用并发上限派出;需要分批时,不将前批结果注入后批
  • prompt 模板见 reference/stage-3-subagent-templates.md
  • 必须包含的硬约束(见 anti-patterns.md):
    • 分段写入文件(每完成 1-2 节就 Write 一次)
    • 反 AI 文废话清单
    • 来源可追溯
    • 争议必须双轨 + 给倾向

Step 4:合成 + 大纲确认

  • 读全部 5 份调研笔记
  • 设计 8 篇章节结构(导读 / 骨架 / 实战 / 进阶 / 案例 / 工程化 / 争议 / 盲区 / 附录)
  • 写 04-体系大纲.md
  • 给用户过一遍坐标系

Step 5:HTML 产出

  • 按 stage-5-html-spec.md 的设计 token 和组件规范
  • 单文件 HTML,所有 CSS 内嵌
  • 必须包含:左侧固定导航 / 4 种 callout / 案例 details 折叠 / 争议带倾向分 / 盲区清单
  • 一次写完,不要分多次 Write(防止截断时被中间状态打断)

关键硬约束(一定要看 anti-patterns.md)

  1. Sub-agent 必须分段写入文件——不能等最后一次性写。socket 崩溃会丢全部内容。
  2. Agent E 强制双轨 + 给倾向分——"两边都对"不接受。
  3. 案例类 Agent 强制 3+ 个原文片段 + 可信度评级——AI 总结的二手案例不接受。
  4. AI 文废话黑名单——明显套话密度高的中文博客跳过。
  5. 主线程做合成,不下放给 sub-agent——sub-agent 只产物料。
  6. PLAN.md 主控——每次状态变化更新进度表。

灵活参数

参数默认可调
切片数量4(A-D)+ 1(E)= 53-6(E 必含)
介入级别阶段 1/2/4 各一次用户可授权全跳过 2 和 4
产物目录名<主题>学习/用户可改
HTML 风格浅色暖白可扩深色 / 暗紫调(暂未实现)
Sub-agent 派出方式固定 5 个独立 prompt,按平台并发上限执行不用前批结论改写后批输入

不适用于(边界划清)

  • "X 行不行 / 为什么 Y / 评估 X 可行性" → 当前可用的调研工具
  • "X 领域有哪些好玩案例 / 看看大家在玩什么" → case-radar(散点 vs 体系)
  • "把这堆素材整理成 HTML" → readable-output(处理已有素材 vs 自己挖素材)
  • "写文章 / 出初稿" → writing-assistant
  • "做设计稿 / UI 原型" → page-solution-design(整页方案);具体样式修改按已有界面直接调整
  • "PRD / 需求文档" → prd-test-writer

参考实例

首发实战:项目根目录 提示词学习/(2026-05-14 跑通的真实案例)

  • 主题:提示词学习(4 切片全选)
  • 实际耗时:~30 分钟
  • 产物:5 份调研笔记 ~180KB → HTML 学习材料 120KB(1635 行)
  • 卡点教训:见 anti-patterns.md 的"Agent B socket 崩溃"案例

后续每跑一个新主题,建议在 examples-index.md 里记一笔,作为后续主题的参考。

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