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MIT 48h Learning Method

麻省理工学院48小时学习法技能(青岛火一五信息科技有限公司)。使用 NotebookLM CLI 实现 MIT 研究生 Ihtesham Ali 的三问学习框架: 1. 问心智模型:领域内专家共享的 5 个基本思维框架 2. 问专家分歧:在哪 3 个问题上根本不同意 3. 问暴露性问题:生成能区分真懂和假背的 1...
麻省理工学院48小时学习法技能(青岛火一五信息科技有限公司)。使用 NotebookLM CLI 实现 MIT 研究生 Ihtesham Ali 的三问学习框架:1. 问心智模型——领域内专家共享的 5 个基本思维框架。2. 问专家分歧——在哪 3 个问题上根本不同意。3. 问暴露性问题——生成能区分真懂和假背的 1...
jobzhao15
未分类 clawhub v2.1.0 1 版本 99431.8 Key: 无需
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概述

火一五 MIT 48 小时学习法

MIT 研究生 Ihtesham Ali 的学习方法:48 小时内通过三问框架掌握任意领域。

核心工作流

学什么 → 创建 NotebookLM → 添加资料 → 三问框架 → 生成 Audio/Video

前置条件

首次使用必须认证:

~/.venv/notebooklm/bin/nlm login

(会打开浏览器,按提示完成 Google 账号授权)

自动续登录: 脚本会在每次执行命令前自动检测登录状态,如果检测到登录已失效,会自动重新运行 nlm login,无需手动干预。

依赖

  • CLI 工具~/.venv/notebooklm/bin/nlm
  • 环境变量NOTEBOOKLM_PROFILE(可选,默认为 default
  • 语言设置MIT_LEARN_LANG(可选,默认为 zh-CN

脚本位置

skills/huo15-mit-48h-learning-method/scripts/mit-learn.sh

使用方法

完整流程(推荐)

./scripts/mit-learn.sh full "学习主题" --url "https://..." --file ./notes.pdf --youtube "https://youtube.com/..."

完整流程包含:创建 notebook → 添加资料 → 三问框架(心智模型、专家分歧、暴露性问题)

分步流程

# 1. 创建笔记本
./scripts/mit-learn.sh init "机器学习基础"

# 2. 添加资料(可多次调用)
./scripts/mit-learn.sh add --url "https://..." --wait
./scripts/mit-learn.sh add --file ./paper.pdf --wait
./scripts/mit-learn.sh add --youtube "https://youtube.com/..."

# 3. 三问框架
./scripts/mit-learn.sh ask mental-models     # 问心智模型(5个框架)
./scripts/mit-learn.sh ask disagreements     # 问专家分歧(3个问题)
./scripts/mit-learn.sh ask probing           # 问暴露性问题(10个问题)
./scripts/mit-learn.sh ask all               # 完整三问

# 4. 生成概览
./scripts/mit-learn.sh audio                 # 生成播客音频
./scripts/mit-learn.sh video                 # 生成视频

# 5. 查看状态
./scripts/mit-learn.sh status                # 查看当前 notebook 状态
./scripts/mit-learn.sh list                  # 列出所有 notebooks

三问框架详解

问心智模型(Mental Models)

> "该领域专家共享的 5 个基本思维框架是什么?"

  • 每个框架用一句话解释 + 具体应用例子
  • 目的是快速建立领域内专家共同认可的思维工具箱

问专家分歧(Expert Disagreements)

> "在哪 3 个问题上,该领域专家根本不同意?"

  • 识别核心理论、方法或结论上的根本性争议
  • 了解分歧根源,明白这不是细枝末节而是根本矛盾
  • 这是区分真学习和假学习的关键:知道分歧意味着真正理解领域

问暴露性问题(Probing Questions)

> "生成 10 个能区分真懂和假背的问题"

  • 苏格拉底式追问:开放性问题,无法通过简单回忆回答
  • 每个问题需说明:假背者会怎么错 / 真懂的人会怎么答
  • 这是检验学习效果的最终武器

NotebookLM 支持的资料类型

类型参数示例
------------------
URL--url / -u--url "https://..."
文件--file / -f--file ./notes.pdf
YouTube--youtube / -y--youtube "https://youtube.com/..."
Google Drive--drive--drive

Audio/Video 选项

Audio(播客音频)

./scripts/mit-learn.sh audio [format]
# format: deep_dive(默认)/ brief / critique / debate
# length: short / default / long

Video(视频概览)

./scripts/mit-learn.sh video [style]
# style: auto_select(默认)/ classic / whiteboard / kawaii / anime / watercolor / retro_print / heritage / paper_craft

提示词设计原则

三问框架的提示词基于以下原则设计:

  1. 心智模型:要求专家视角 + 具体例子,不可泛泛而谈
  2. 专家分歧:要求根本性分歧,而非表面差异
  3. 暴露性问题:苏格拉底追问法,必须能区分真假理解

注意事项

  • init 后当前 notebook ID 保存到 ~/.mit-learn-notebook-id,后续命令复用
  • 添加资料后可用 --wait 等待处理完成
  • NotebookLM API 可能有速率限制,避免短时间内大量请求
  • 三问结果建议保存到笔记中,用于后续复习
  • 如果使用多个 Google 账号,可设置 NOTEBOOKLM_PROFILE=your-profile 环境变量切换
  • v2.0.0 (2026-04-06)

新功能

  • 支持 file:// URL:自动转换为真实路径再添加
  • 音频生成等待:新增 wait_for_audio 确认音频生成完成再返回
  • 重复 notebook 检测:创建前先查找同名 notebook,避免重复
  • 自动续登录:登录失效前自动重新运行 nlm login,无需手动干预

Bug 修复

  • full 命令参数传递 bug:修复了 urls/files/yt_urls 三个数组错误传递的问题
  • 增强错误处理:cmd_add 不再隐藏错误信息,现在会明确显示失败原因

改进

  • 新增 --skip-audio flag:full 命令可跳过音频生成
  • cmd_init 重构为 get_or_create_notebook 函数
  • wait_for_processing 稳定性提升
  • debug 函数默认关闭,减少干扰
mit-learn.sh full "机器学习" --file ./notes.pdf --skip-audio

版本历史

共 1 个版本

  • v2.1.0 当前
    2026-05-20 05:59 安全 安全

安全检测

腾讯云安全 (Keen)

安全,无风险
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安全,无风险
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