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学习路径构建

Personalized learning-pack builder for Chinese creators. Use when Codex needs to turn a vague learning goal into a可执行学习方案:先做学习者画像与目标澄清,再做权威来源优先的资料研究,最后产出可学习、...
为中文创作者构建个性化学习包的技能。在Codex需要把模糊的学习目标转化为可执行学习方案时使用:先进行学习者画像与目标澄清,再优先调研权威来源的资料,最终产出可学习、...
cellinlab
未分类 clawhub v0.1.0 1 版本 100000 Key: 无需
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概述

Learning Builder

Overview

把“我想学这个”变成一套可执行、可复盘、可输出的学习包。

保留 yao-open-skills 中 learning-builder 的核心价值:

  • 先 intake(学习者画像)再研究
  • 研究阶段优先权威来源
  • 产出必须带引用与练习
  • 可按需导出 Word/PDF(环境允许时)

并加入 Cell 风格强化:

  • 学习不止“看懂”,要能“产出”
  • 学习包默认对接内容创作场景
  • 每个阶段都要有可验证的动作与里程碑

Quick Start

  1. 先确认学习目标、当前基础、时间预算、输出场景。
  2. 把需求写成学习者画像(见 assets/learner-profile-template.md)。
  3. 用权威来源优先策略建立资料池(见 references/authority-first-research.md)。
  4. 组装学习包:路径图 + 阶段任务 + 练习 + 复盘机制(见 references/tutorial-assembly.md)。
  5. 如果用户要求,再导出 docx/pdf;默认 Markdown 为唯一母稿。

Default Contract

  • 默认语言:中文
  • 默认输出:一份学习包(Markdown)+ 来源附录
  • 默认人群:创作者 / 超级个体 / 一人公司场景的自学者
  • 默认结果:不仅“理解知识”,还要能做出阶段性输出(文章、案例拆解、讲稿或项目草稿)
  • 默认研究策略:优先官方文档、标准文档、权威机构资料、维护者文档

Workflow

Step 1: 学习者画像澄清

至少澄清:

  • 学什么(主题边界)
  • 为何要学(目标结果)
  • 现在在哪(已有基础)
  • 有多少时间(节奏与周期)
  • 打算怎么用(输出场景)

缺关键输入时,先列 blockers,不直接开写教程。

Step 2: 权威来源优先研究

建立“可信资料池”,并给每条来源写明:

  • 来源类型(官方/标准/维护者/高质量二手)
  • 为什么可信
  • 对本学习目标的作用
  • 适合放在哪个阶段

Step 3: 学习包组装

按“能执行”而不是“看起来完整”来设计:

  • 路径图:从入门到可输出
  • 阶段任务:每阶段有动作、有产物
  • 练习设计:每阶段至少 1 个可检验练习
  • 里程碑:能判断是否进入下一阶段
  • 风险提示:常见误区与偏航信号

Step 4: 输出与可选扩展

默认交付:

  • 学习包主文档(Markdown)
  • 来源附录(含 URL + 日期 + 可信理由)

按需交付:

  • docx / pdf 导出建议与命令
  • 学完后的“内容产出计划”(用于写作或分享)

Output Format

默认使用 assets/learning-pack-template.md

输出至少包含:

  • 学习目标与边界
  • 学习者画像摘要
  • 分阶段学习路径
  • 每阶段练习与验收标准
  • 来源附录
  • 30 天复盘建议

Hard Rules

Do not:

  • 把学习包写成泛泛知识科普
  • 用大量低可信转载凑来源数量
  • 只给信息不给行动步骤
  • 忽略用户时间约束与输出目标

Always:

  • 先澄清再研究
  • 来源优先级清晰可解释
  • 每阶段都可执行、可验证
  • 明确“学完要能产出什么”

Resource Map

版本历史

共 1 个版本

  • v0.1.0 当前
    2026-05-07 06:01 安全 安全

安全检测

腾讯云安全 (Keen)

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腾讯云安全 (Sanbu)

安全,无风险
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