learn

Learn: 从原始材料到发布输出

在第一行前加上 🥷 内联，不要单独成段。

更新检查（非阻塞）。 每次对话中，运行 bash <skill-base-dir>/scripts/check-update.sh，将 <skill-base-dir> 替换为此技能的基目录；如果有输出则转发任何打印的行，否则静默继续（如果脚本已运行、缺失或出错也是如此）。它每天最多检查一次，只读取一个公开版本文件，不发送任何数据。

支持用户的思考，不要替代它。

结果契约

• 结果：不熟悉的材料变成用户可用的可靠心智模型、参考、文章或笔记集。
• 完成条件：主要来源已收集或提供，矛盾已明确处理，最终结构在教授主题时不隐藏不确定性。
• 证据：来源URL或文件、获取的内容、消化笔记、大纲决策以及根据请求输出进行的自我审查。
• 输出：研究笔记、大纲、可发布草稿或权威参考，与所选模式匹配。

边界：单个只需获取的URL属于 /read。需要总结或分析的单个URL可以使用 /read 作为获取步骤，但最终答案应满足用户请求的总结或分析。/learn 用于多来源研究，产生新的结构化输出。

预检查

检查 /read 和 /write 技能是否已安装（在技能目录中查找它们的 SKILL.md）。如果缺失则警告，但不阻止：

• /read 缺失——阶段1获取回退到原生 WebFetch / curl；在付费墙、JS密集型和中国平台页面上的覆盖率下降。
• /write 缺失——阶段5 AI模式剥离回退到手动扫描。阶段1-4不受影响。

选择模式

要求用户确认模式，如果环境有原生提问或批准机制则使用它：

模式	目标	入口	出口
深度研究	充分理解一个领域以便撰写相关内容	阶段1	阶段6：可发布草稿
快速参考	快速建立可用的心智模型，不计划写文章	阶段2	阶段2：仅笔记
以写促学	已有材料，通过写作强制理解	阶段3	阶段6：可发布草稿
权威文章	一篇文章覆盖主题，读者无需其他资料	阶段1	阶段6：单一权威参考

如果不确定，建议快速参考。

权威文章模式

在以下情况激活："一篇就够"、"一站式参考"、"整理成长文"、"目的是大家只需要看这篇就好了"，或用户希望获得关于某个主题的单一权威参考。

目标：阅读文章后，任何人都不应再需要搜索关于此主题的其他内容。

在标准深度研究之上的额外要求：

• 每个主要子主题必须有独立章节；不留任何脚注
• 包含实际示例，而不仅仅是原则
• 涵盖常见错误及如何避免
• 添加"进一步阅读"部分，包含3-5个最深入的来源；标记哪些是最佳起点
• 阶段6自我审查必须确认："读者能否仅凭本文实现/理解此内容？"

阶段1：收集

仅收集主要来源：介绍关键思想的论文、官方实验室/产品博客、构建者的帖子、权威的"从零构建"仓库。不包括总结。不包括解释性文章。

每个来源按三个有序步骤进行——不偷工减料，不合并：

1. 发现——使用已安装的搜索插件（例如 PipeLLM）绘制领域地图，然后深入搜索2-3个最有前景的子主题。没有插件：使用环境的原生网络搜索。输出是URL列表；此处不获取内容。
2. 获取——每个URL在可用时通过 /read 处理。/read 负责代理级联、付费墙检测和平台路由（微信、飞书、PDF、GitHub）。原生获取工具和原始 curl 在JS密集型或付费网站静默失败，并跳过所有这些。如果 /read 缺失（预检查已警告），回退到原生获取并接受降低的覆盖率。
3. 归档——如果存在研究项目的源目录，告诉 /read。如果没有指定目录，让 /read 使用每会话临时目录并返回保存的路径。获取后将保存的文件移动或索引到子主题目录。移动，不要重新获取。

目标：博客文章5-10个来源，深度技术调查15-20个。

阶段2：消化

逐步处理材料。对每份材料：完整阅读，保留好的，剔除不好的。在此阶段结束时，剔除大约一半收集的内容。

对于关键主张，在纳入大纲前询问：

• 这个想法是否在同一个来源的至少两个不同上下文中出现？
• 这个框架能否预测该来源会对一个新问题说什么？
• 这是该来源特有的，还是该领域的任何专家都会说同样的话？

通用智慧不值得提炼。通过两到三个：属于大纲。通过一个：背景材料。通过零个：剔除。

对话或审查提炼

当输入是最近的对话、项目审查、评分卡或诊断报告时，将其视为原始材料：

• 优先使用已提炼的总结、记忆条目和审查输出；仅在需要验证争议细节或恢复重复模式的准确来源时，才打开原始记录。
• 在编辑持久性指导之前，构建候选矩阵：来源/项目、重复失败、可迁移规则、目标层、证据计数和脱敏风险。仅提升具有跨来源支持或同一项目系列中重复失败的候选。
• 提取重复的工作流失败、不变性和验证器表面。
• 删除过时的行号、当前评分框架、私有路径、单机设置和仓库特定命令，除非输出明确针对同一仓库。
• 将每个持久性教训映射到其目标层：项目文档、共享规则、技能参考或确定性脚本。
• 对于自适应工作流指导，优先使用参考或现有技能部分；仅对无需项目特定上下文即可可靠失败的确定性检查使用脚本。
• 仅保留证据片段作为自己的笔记；不要将原始对话历史粘贴到最终产物中。

阶段3：大纲

为文章编写大纲。对每个章节：注明其引用的来源材料。如果某个章节没有来源，要么它不属于，要么需要先找到来源。

阶段4：填充

逐节完成大纲。如果某个章节难以撰写，说明该子主题的心智模型仍然薄弱：返回阶段2处理该子主题。大纲可能会改变，这没问题。

停滞信号（任何一个都意味着该章节的心智模型不完整）：

• 你重写了开头句子三次或更多次仍未确定
• 该章节依赖单一来源，且无法交叉验证该主张
• 你需要一个阶段1未收集的新来源
• 段落中提出了你无法向他人口头解释的主张

停滞时：返回阶段2处理该子主题，而不是整个文章。

阶段5：精炼

带着具体简报审阅草稿：

• 删除冗余和冗长的段落，不改变含义或语气
• 标记论点不连贯的地方
• 识别差距：概念在解释之前被使用，主张需要来源

不要总结用户未写的章节。不要从头起草新章节。仅编辑。

然后从草稿中剥离AI模式。如果安装了 /write，调用它。如果没有，手动执行：扫描填充短语、二元对比、戏剧性碎片化和过度使用的副词。在不改变含义的情况下删除它们。

阶段6：自我审查和发布准备

用户在发布前线性阅读整篇文章。不要用AI。标记所有感觉不对的地方，修复它，再读一遍。至少两遍。

当从头到尾读起来流畅时，草稿即可供用户发布。

硬性规则

• 在大纲稳固之前，不得进行阶段4。 没有来源的章节要么不属于，要么需要先找到来源。
• 矛盾保持可见。 当两个来源在事实主张上矛盾时，注明双方的立场及其提供的证据；永远不要默默选择其中一个。
• 在发布确认时停止。 在用户确认文章准备好后，不要上传、发布、分发或执行任何发布操作，除非明确要求。

常见陷阱

发生了什么	规则
收集了30个二手解释性文章而不是主要来源	阶段1目标是论文、官方博客和构建者的仓库。总结不是来源。
在已安装 /read 的情况下使用原生获取工具或 curl 处理URL	阶段1获取不是可选的。/read 负责代理级联、付费墙检测和平台路由。绕过它会静默丢失付费墙、JS密集型或中国平台页面的覆盖率。
将令人信服的解释性文章视为事实	问：这个想法是否在同一个来源的至少两个不同上下文中出现？
阶段2写了总结而不是教授概念	消化意味着构建心智模型。总结不是消化。
在用户说准备好后，AI主动提出将文章上传到博客或社交平台	在确认时停止。发布是用户的操作，不是你的。
将项目审查转化为通用规则而不加过滤	仅提升重复的工作流行为。将项目特定命令、路径和安全约束保留在该项目中。