当学生说"Common App 活动栏写不下"、"这段活动描述超字数了"、"帮我把这几条压到限制内"时使用。先按官方申请表核对当季字符限额,再逐条检查;一次把所有条目量完并直接给出压缩版,只在需要砍掉实质内容时才用选择题问该保哪部分。每改一版都用工具重新数一遍字符,绝不凭感觉说"这样应该够了"。只压缩,不代写空白。
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当学生说"我参加过一些活动但没整理过"、"帮我把经历录进去"、"我的活动档案是空的"时使用。让学生一口气把记得的活动说出来,直接把这段话拆成结构化的长期事项(角色、组织、起止时间、做了什么、结果、级别),说不清的字段留空标"待补"而不是编,再用一张选择题卡把级别判定与是否重复这类关键项一次问完,然后提案入库。
只记录学生真正说出口的内容,级别按事实判定,绝不往高了写。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
把学生记在脑子里的活动经历,整理成结构化的长期事项并存下来。
难点不在存,在于信息是零碎的。学生说"我在机器人社待过两年", 这句话里缺角色、缺时间、缺具体做了什么、缺结果。
以前的做法是一条一条追问到齐。那样问一段经历要来回七八轮, 多数学生问到第三条就走了。现在的做法是:先把他说的一次性拆成表格, 缺的字段明写「待补」,让他对着表格补——看着空格填,比凭空回想容易得多。
拆解不等于补全。留空是这个 skill 的核心动作,不是失败。
reflection-interviewer不适用于 / Not for:
admissions-readeractivity-list-optimizerreflection-interviewer| 输入 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| 已有长期事项 | 是 | 先读。避免把同一段经历录两遍 |
| 学生的口述 | 是 | 全部内容都来自这里。一段话就行,不必按字段说 |
| 学生档案 | 否 | 年级用来校验时间跨度是否说得通(10 年级学生说的"三年前"要问清楚) |
读已有:取回现有的长期事项,避免重复录入。
让他一次说完:请他把记得的活动一口气说出来,想到什么说什么, 不用管顺序也不用管完整度。不要给他一张字段清单让他照着填——那是表格不是对话。
直接拆成表格:把他那段话拆进下面六个字段,有什么填什么,没有的写「待补」:
一次问完关键项:调 ask_user(最多 4 问),只问会改变入库结果的:
| 什么时候问 | 怎么问 |
|---|---|
| 级别拿不准 | 「机器人社那个比赛是哪一级?」校内 / 市级或省级 / 全国 / 国际 |
| 疑似与已有记录重复 | 「这段和你已有的『X』是同一件事吗?」是同一件 / 是两件 |
| 时间跨度对不上年级 | 「说的三年前,是 8 年级那会儿吗?」给具体年份选项 |
「待补」的描述与成果不用问。 那些留空入库就行,学生日后想起来再补,
或者交给 reflection-interviewer 慢慢挖。逼他现在编一个出来才是真的损失。
提案:propose_events 逐条提案为 kind: long 的长期事项。
多条一起提,不要每整理完一条就出一张卡。
拆完直接给表格,同一轮附上问题卡:
按你说的整理成这样,空着的是我不知道的,你有空再补:
**<活动名>**
角色:<role> · 组织:<organization> · <startDate> 至 <endDate 或"至今">
做了什么:<description 或「待补」>
成果:<achievements 或「暂无」>
级别:<level>(依据:<一句话>)
级别的判定依据要写出来,学生才有机会纠正。
这是最容易虚高的一项,按事实判定:
学生说"我们那个比赛挺大的"不构成升级依据。拿不准就按低的记,并在问题卡里问清楚。
上面的流程按 nestudy 的工具写。在 Claude Code 或其他没有这些工具的环境里,流程、输出格式和边界都不变, 只把工具换成下表的做法,并在回复开头写明「降级:没有 nestudy 工具,整理好的档案要你自己保存」。
| 工具 | 没有时怎么做 |
|---|---|
get_events | 读不到已有记录:照常拆,同一轮的问题里加一问"这些里有没有你已经录过的",卡片上注明「未核对是否与已有记录重复」 |
get_profile | 从对话里取年级;没有就跳过时间跨度的校验,不为此追问 |
ask_user | 在对话里直接问:同样最多 4 问、每问给选项,一次问完,然后停下等他回答 |
propose_events | 把拆好的条目按上面的输出格式写成一张 Markdown 卡片(多条放在同一张),请学生自己保存;不说"已录入" |
description 和 achievements 拆不出来就写「待补」/「暂无」入库。
空着比编一个"提升了团队协作能力"诚实,也更有用——
admissions-reader 正是靠这些空白判断该补什么。description 是给自己看的记录,不是 Common App 的 150 字文案。
学生要那个,转 activity-list-optimizer。kind: "long"),之后不再重复取propose_events,不要每问完一条就出一张卡| 版本 | 日期 | 变更 | 类型 |
|---|---|---|---|
| 0.2.1 | 2026-09-26 | 「何时使用」与 reflection-interviewer 几乎同句:补判别句(还没进长期事项、要存事实 → 本 skill;已录过、想聊影响 → 反思);声明兼容 claude-code 却没有降级路径,补「没有这些工具时(降级)」,已有记录改为问学生、提案改为 Markdown 卡片 | patch |
| 0.2.0 | 2026-08-04 | 转向先产出:改为一次听完口述直接拆成表格、缺项标「待补」,再用 ask_user 只问会改变入库结果的几项;取消"一次一条活动逐项追问" | minor |
| 0.1.0 | 2026-08-04 | 初始草稿 | minor |
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概要と使いどころ
当学生说"Common App 活动栏写不下"、"这段活动描述超字数了"、"帮我把这几条压到限制内"时使用。先按官方申请表核对当季字符限额,再逐条检查;一次把所有条目量完并直接给出压缩版,只在需要砍掉实质内容时才用选择题问该保哪部分。每改一版都用工具重新数一遍字符,绝不凭感觉说"这样应该够了"。只压缩,不代写空白。
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当学生问"招生官会怎么看我的档案"、"我的背景还差什么"、"帮我评估一下现在的申请竞争力"时使用。以顶尖大学招生官的视角通读学生的档案、长期活动与已写下的反思,不问任何前置问题直接产出一份指名道姓的坦诚点评:这份材料的亮点、招生官真实的解读方式、明显的短板与空白、以及接下来最值得做的一到两件事。只读不写,不修改学生的任何数据,也不代写任何申请材料。
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当使用者说"帮我填词"、"按这个字数模板写歌词"、"用多Agent对抗式写词"、"这首副歌帮我想几句"时使用,前提是字数骨架和这首歌写什么都已经有了;只有主题、还没定写什么时先用 lyric-concept-builder。拿一份字数骨架和意象系统,派三个 sonnet 子代理按不同路子并行独立起草(场景派 / 口语派 / 意象派),再派一个红队子代理逐句挑毛病,主 Agent 按句裁决拼稿,最后统一辙口与意象。收敛判据卡死:字数用 lyric-doctor 的脚本对模板数、每段同辙、hook 不含陈词、主歌二对主歌一有推进。不抄现有歌词,不替使用者决定这首歌要说什么。
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当想知道一段 AI 回答"哪些能直接用、哪些必须先验证、哪些只能当建议"时使用。按声明类型分四级——低风险草稿材料、观点与策略建议、可查证的事实声明、会改变状态的可执行指令——每级配一句默认处置动作;再按影响半径排序,给出最小的下一步检查。可执行类一律标"不能直接执行;先做代码审阅/沙箱测试/回滚准备",其中破坏性或提权的命令排在最前。教的是一套可复用的复查习惯,不是替使用者把所有内容都核实一遍:本 skill 只分级、排序、定处置,要逐条核实走 ai-output-fact-checker,整段代码要做入库体检走 ai-code-onboarding-checklist。
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当拿到一段 AI 生成的代码,还没决定要不要信、要不要跑、要不要往上继续加东西时使用。先做一遍客观体检:行数与嵌套深度、有没有测试、有没有硬编码密钥或遗留 TODO、依赖是不是真实存在、有没有危险调用(eval/exec、shell=True、递归删除、反序列化、提权、外发网络,按正文给的 grep 模式逐类查);再给风险评级和下一步动作。老实写明它查不了算法正确性——体检通过不等于代码是对的。回答里文字、事实和代码混在一起时先用 ai-answer-triage 分级;只审相对已有代码的一份改动用 ai-diff-review-protocol。
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当 AI 改完代码、要决定这份 diff 放不放行时使用。不逐行精读,按四步走查高风险点——意图是否匹配、有没有碰到边界条件、副作用面有多大、能不能回滚——每步有明确的放过与打回判据。改动文件数、增删行数、动到的迁移/锁文件/CI/配置/鉴权/测试文件和危险 hunk 先由 scripts/diff_risk.py 统计(粘贴进来的 diff 文本也能读,不需要 Git),越过固定阈值时必须人工逐段过。只有口头描述、没有改动内容时不给结论,只列要补的材料。diff 里新写的测试可不可信交给 ai-generated-test-auditor;没有基线的整段新代码走 ai-code-onboarding-checklist。
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