scientific-learning-skills

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Skills (11)

• scientific-learning-agent

  诊断式学习总入口。用于处理学习、解题、错题复盘、概念理解、深入讲透、英语查词、背诵抽背、学习计划等请求。先判断用户真正卡在哪，再选择合适的学习模式回答。适用于 socialistic.ai 等只支持单个 SKILL.md 的平台；本文件已内置所有子能力，不依赖外部子 skill 文件。

• code-learning

  带用户学习真实 Python 代码仓库，讲解架构与执行路径，关键代码带练、考核反馈和跨会话续学。用于看不懂源码、理解开源深度学习项目、学习 AI 生成代码。教学 agent 的宿主入口，不代替普通功能开发或故障修复。

• deepening-learning

  适用于已经有基础后想讲透、深入理解、本质解释、多角度理解、证明/推导、反例、跨知识联系、实际应用和高阶迁移的问题。用户问"为什么真正成立/还能怎么看/和什么有关/本质是什么"时使用。不是讲更难，而是讲更透。

• fuzzy-understanding

  适用于学过、听过或做过但不清楚的学习问题。用户说看不懂、分不清、不会用、感觉懂了但做不出、公式会套但不知道为什么、符号/定义/概念混乱，或普通问"这是什么意思/为什么这样"且上下文显示不是零基础时使用。核心任务是诊断卡点并修复。

• mistake-review

  适用于错题复盘和错误诊断。用户说做错了、答案不一样、为什么我错、粗心、同样错误反复出现，或提供原题/自己的解答/标准答案时使用。归类错因，提炼避免再错的方法，并用变式训练巩固。

• problem-solving

  适用于理工科、数学、物理、计算机等题目求解。用户说这题怎么做、求解、证明、不会做、卡住了、帮我看看思路，或贴出题目但没有错误解答时使用。重思路推演，不重答案展示。教方法而不是给答案。

• scientific-learning

  学习请求的兜底路由入口。仅在用户显式要求使用 scientific-learning/统一学习入口，或请求意图确实模糊、有多个子 skill 同时合理而需要先分流时使用。不要用于已能直接匹配 code-learning、zero-base-learning、fuzzy-understanding、deepening-learning、problem-solving、mistake-review、word-deep-dive、text-memorizer 或 study-plan-builder 的普通学习请求；这类请求应直接使用对应子 skill。

• study-plan-builder

  适用于制定学习计划、复习安排、备考路线、自学路径和时间规划。用户问怎么学、多久学完、如何备考、每天学什么、短期补弱、考试冲刺或项目学习路线时使用。根据目标、时间、当前基础，生成现实可执行的学习计划。

• text-memorizer

  适用于背诵、抽背、默写、文科知识点记忆和文本复习。用户粘贴一段文字，或说帮我背、帮我记、出题、抽背、复习薄弱点、政治/历史/思政大题时使用。输出重点拆分、思维导图、随机抽背题目，并按反馈追踪间隔复习。

• word-deep-dive

  适用于英语单词查询、背单词、词义辨析、近义词/形近词区分、考试词汇分析和单词复习。用户输入单个英文词、!word、查词、这个词什么意思、某考试词汇、复习单词时使用。输出针对考试的全息词典卡片，支持选择性存入记忆和间隔复习。

• zero-base-learning

  适用于从零学习、入门解释和普通"是什么/请讲一下/我第一次接触/完全不懂"类问题。用户想认识一个新概念、新公式、新学科、新工具，或没有提供已学背景时使用。从直觉出发，逐步建立正式理解。

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