zhaoyu_learning skill 构建复盘
传送门：https://github.com/Joel-Z-code/zhaoyu-learn-a-domain
查看原文附件：zhaoyu-learn-a-domain-设计全过程复盘.md
一、 需求起源
我近期对“AI 辅助学习”有强烈需求，但在看了几位大佬的作品后，发现它们各有局限。于是我萌生了“博采众长”的想法，定制更适合我的 AI 辅助学习skill：整合现有工具的优点，打造一套更适合自己、体系更完善的学习系统
二、 作品拆解与分析
我参考了三个代表性作品：
- Matt Pocock （做 Grill Me skill 的那个大佬），他技能包中 Teach Skill： 擅长长期学习追踪。
- Dontbesilant 的 dbs-learning： 核心在于交互式学习，但对用户的反馈深度不足。
- 咨询公司做 FDE 时的方法论： 针对高密度专业语料，有一套极高效的学习路径。
我先主要利用 GPT-5.6Terra 极高模式 ，将上述工具的功能作用、异同点、优缺点，及场景边界进行比对，梳理出了比对一份作品全景分析，作为后续做设计的方案依据
三、 设计与迭代策略
为规避 AI 在长上下文中“变笨”的问题，我采取了“分段式开发”策略：将任务拆解成多个阶段，每个新上下文窗口只完成对应阶段的任务
每完成一段便生成“记忆交接 handoff 文档”，通过新开窗口的方式发送文档，在干净的上下文中能继续推进这个项目任务
接着就在两个窗口中进行方案探讨，最终为了探讨出感觉差不多的方案
这里有两个很有意思的细节
我有一个痛点需要解决：在使用 AI 学习时，往往学到后半程，才突然发现前半段某个节点没掌握好。我想回溯回去补学，但 AI 的对话模式是线性推进的，很难回到之前的状态，这让我很卡顿
后来我接触到了“状态机”这个概念，并尝试用它设计了一个门禁功能。它的核心逻辑是设置状态反馈，用户必须在当前阶段完成任务，才能跳到下一个阶段。同时，如果用户在后面发现了问题，还能回溯到之前的状态去重新学习。如果不知道这个概念，这功能我根本设计不出来
这给了我一个很深的体感：在使用 AI 时，还是得多了解一些底层特征，也就是“Feature 思维”
方案讨论的感觉可以用了，我在用其他 AI 进行审查，我用的是 Claude Opus 这个模型。主要目的就是挑出这里面的一些不足点、局限性，毕竟是没有完美的一个方案，肯定是有一些不足点的。
然后我是要把这些不足点尽可能的小化，就是那些不足点我不在意。然后呢只要不影响到我的一个核心目标就可以了
后面最关键的来了，也是在这一步给了我很大帮助，让我找出了方案大部分的漏洞和执行时可能有歧义的地方，不够清晰具体
方案敲定后，我调用 Grill me skill 辅助深挖细节，我这过程做了至少 150 道选择题。
说明我原来地方其实很多是模糊的，不够清晰，AI 问问题是会辅助给选项然后附上选择建议，我要逐条核对确认，这样改动是不是更好
也就是在这一步，我挖出了，原来里面还有那么多地方是没有考虑到位的，我原以为我这个方案已经可以拿来执行，已经很好了
然后我就把这四次对话的交接文档都给沉淀下来，一个是我对标的那些作品的学习，两个是我对方案的一个探讨过程，最后一个就是利用 Grill me 这个 skill 对我这个方案的一些细节和问题深挖，双方确认无误后最终确认 skill 的设计方案和执行流程
四、 交付与落地
在最终制作阶段，我把那 4 个交接文档，还有最终的方案都给到 AI，而是先用了一套提示词，就是让他在行动之前先想清楚可能会发生什么问题，然后提前规避，让 AI 以专家身份进行“预检”，查漏补缺。
确认无误后，我选用最强模型 5.6Sol 超高调用 skillcreator 制作这个辅助学习 skill 进行代码生成并提交至 GitHub，最终效果极其初出意料很完备
五、 后面补充优化：可视化交互
针对复杂概念难以理解的问题，需用用可视化交互方式解决，我参考了Claude.ai 原生交互可视化，visualise，visual-explainer 这些功能特性，额外设计了一个子 Skill 和辅助学主 skill 进行联动
它能自动识别难点并触发可视化呈现（绘图或交互界面），用户也可手动调用，大幅提升了学习的直观性
总体来说，这次的 Skill 可以算得上我的最佳实践，它真的把我用 AI 的当前的一些能力都全部拉满了，我当前所具备的 AI 认知都给它用上去了
原文中的整理过程记录
明白，问题在于：我上次交付的是"文章"，不是"范式"。你要的是把这次实践拎成一条清晰的行动路径——精简、成体系、可直接复用。我按这个来重写，先落盘，再做一次快速核验。
现在跑一次轻量核验，两个核验员各盯一维：对照原文查细节缺漏，以及检查是否真正做到了"精简的范式 + 行动路径"。
核验反馈都收到了，我逐条处理：修掉"八个动作"的计数错误、把冗长的"当初"叙述收敛成每步一句"本案例"锚点、消除步骤与表格的重复、修正"不在意的不足"的绕口表达。重写成精简范式。
按你的要求重做完了：从"文章"改成了"范式"。核心改动：每个步骤只保留「做法一句话 + 本案例锚点」，砍掉了大段叙述；七个动作一表一图列清；共识词原样保留。文件在 优质Skill构建范式.md，全文如下。
后续优化假设
叠加自迭代AI知识库，AI辅助学习加AI知识库融合
Skill 构建范式
行动路径（七步）
七步详解
- 定目标：
一句话说清要解决什么问题、在什么场景、给谁用。 本案例：AI 辅助学习——看完几位大佬的作品，发现各有局限，定为「博采众长」，整合优点做一套适合自己的学习系统。
- 找对标：
找做同类事的知名作品，每个都要有独特强项，才有得抄。 本案例：Teach Skill（擅长长期学习追踪）、dbs-learning（交互式学习，反馈深度不足）、咨询公司做 FDE 的方法论（高密度语料的高效学习路径）。
- 全景分析：
把对标的异同、优缺点、场景边界摆成一张表，作为设计依据。 本案例：用 GPT-5.6 Terra 极高模式做比对，产出作品全景分析。
- 分段推进 + 交接文档：
长上下文会让 AI 变笨，所以任务拆段，每段开新窗口、写一份 handoff 文档接续；上下文从 AI 的记忆变成你能控制的文件。 本案例：沉淀 4 份交接文档——1 份对标学习、2 份方案探讨、1 份 Grill Me 深挖。
- 交叉验证（最值钱的一步，两层）：
- 换一个 AI 独立审查（本案例：Claude Opus），专挑不足；不能接受的不足修掉，不伤核心目标的小问题放行——不是所有反馈都采纳，要有自己的优先级。
- 用 Socratic 问答盘细节：逐条出选择题、给选项和选择建议，逐条核对确认。 本案例：至少 150 道选择题，挖出大量模糊、有歧义、没考虑到的点。
- 动手前预检：
把交接文档和最终方案交给 AI，先让它以专家身份查漏补缺、提前规避问题，再动手写代码。
- 发布 + 迭代：
用当前最强模型调用 skillcreator 制作，代码提交 GitHub。上线不是结束，按真痛点继续改。 本案例：5.6 Sol 超高调用制作；后来补了一个可视化子 skill，参考 Claude.ai 原生交互可视化、visualise、visual-explainer——自动识别难点触发可视化（绘图或交互界面），也可手动调用。