yunshu0909/yunshu_skillshub

system-study

系统化学习材料生成器。给一个新领域/技术/概念,AI 自主调研、搭体系、产出 HTML 学习材料(含骨架/案例/工程化/争议+盲区)。当用户说"我要学 X / 帮我系统拆解 X / 我想吃透 X 这个领域 / 给我整理 X 的?

First seen May 15, 2026

Installation

$ npx skills add yunshu0909/yunshu_skillshub --skill system-study

Summary

系统化学习材料生成器。给一个新领域/技术/概念,AI 自主调研、搭体系、产出 HTML 学习材料(含骨架/案例/工程化/争议+盲区)。当用户说"我要学 X / 帮我系统拆解 X / 我想吃透 X 这个领域 / 给我整理 X 的全貌 / 深度调研 X 给我系统讲讲 / 把 X 搞透"时触发。不适用于"X 行不行/为什么…

Similar popular skills

Related neighbors and high-traction skills in the same topics — useful to compare before installing.

Also in this package

Other skills from yunshu0909/yunshu_skillshub · top by installs.

npx skills add yunshu0909/yunshu_skillshub

Browse all from yunshu0909/yunshu_skillshub

More details

Agent compatibility

Declared targets from SKILL.md / docs. Unmarked agents are not listed — the skill may still install via the CLI.

Claude Code Not declared
Cursor Not declared
Codex Not declared
GitHub Copilot Not declared
Windsurf Not declared
Gemini CLI Not declared
Cline Not declared
OpenCode Not declared

Repository health

Stars 754
License LICENSE
Default branch master
Open issues 3
Status Active

Package contents

Files included with this skill beyond the listing page.

  • skill md SKILL.md 9,293 B
  • docs SUMMARY.md 640 B

History

  1. First seen on skills.sh
  2. First recorded snapshot · 27 installs

SKILL.md

System Study — 系统化学习材料生成

你要学一个新领域。AI 自主调研 + 搭体系 + 产出 HTML 学习材料。

和已有 skill 的本质区别

  • vs long-research:那个是"有困惑 → 求结论";这个是"想学 → 求体系"
  • vs case-radar:那个给散点案例集;这个给系统化全貌
  • vs readable-output:那个处理已有素材;这个自己挖素材 + 自己建体系(最后可调用它做出稿,但不是核心)

这个 skill 的差异化命门:除了"骨架 + 案例 + 工程化"这些教科书必讲的部分,强制产出"争议焦点 + 盲区清单"两块——这是普通学习材料没有的,是用户研究 → 内容/产品的金矿。


5 阶段流程总览

阶段 名称 介入次数 产物 详细操作
1 题目收敛 1 次(必) 01-题目确认.md [reference/stage-1-topic-narrow.md](reference/stage-1-topic-narrow.md)
2 调研计划 1 次(默认) 02-调研计划.md [reference/stage-2-research-plan.md](reference/stage-2-research-plan.md)
3 Sub-agent 并行调研 0 次 03-调研笔记/A-E.md [reference/stage-3-subagent-templates.md](reference/stage-3-subagent-templates.md) ⭐
4 体系搭建+大纲确认 1 次(默认) 04-体系大纲.md [reference/stage-4-synthesis.md](reference/stage-4-synthesis.md)
5 HTML 学习材料 0 次 05-学习材料.html [reference/stage-5-html-spec.md](reference/stage-5-html-spec.md)

默认严格逻辑:阶段 1/2/4 都问用户。但用户可一次性说"全程不打扰、直接出 HTML",跳过 2、4。阶段 1 永远不能省——题目错了后面全白干。

用户授权"全程不打扰"快速通道

如果用户在阶段 1 / 2 / 任何阶段说出"你直接来吧 / 直接给我结果就行 / 你自己定 / 你判断 / 全程不打扰"——主线程立即切换到快速通道:

  1. 阶段 1 依然要问(用 AskUserQuestion 弹切片)——题目永远不能 AI 替用户拍
  2. 阶段 2 仍然写 02-调研计划.md 存档,但不再问用户,直接进阶段 3
  3. 阶段 4 仍然写 04-体系大纲.md 存档,但不再问用户,直接进阶段 5
  4. 在 PLAN.md 标注"用户已授权全程不打扰"——这是审计线索

切换条件:用户的话里明确包含"直接 / 不打扰 / 自己定 / 自己判断 / 你来"等授权词。模糊表达(如"看着办")不算——继续按默认严格流程问。


核心设计原则(5 条)

这 5 条是从首发实战提炼的、贯穿整个 skill 的设计哲学。所有 stage 都遵循:

  1. 必经卡点不省——阶段 1 题目收敛永远不能省。其他卡点用户可授权跳过,但题目错了全白干。
  2. 强制要异见,禁止和稀泥——Agent E 不接受"两边都对"。每个议题必须给 X/10 倾向分。
  3. 盲区清单独立成块——还没共识的、还在打架的、AI 互相复读的,独立段落,不混在其他内容里。
  4. 用户研究视角主导——不走"基础→进阶→高阶"教材路线,按"我能拿来做什么"组织。允许带判断、带视角,不需要装客观。
  5. HTML 独立写,不调 readable-output——学习材料需要侧栏导航 + 章节折叠 + 争议高亮 + 盲区独立区,长文阅读结构不够用。

5 个 Sub-agent 阵容(A-D 灵活 + E 必选)

详细 prompt 模板见 [reference/stage-3-subagent-templates.md](reference/stage-3-subagent-templates.md)。

Agent 固定职责 主题适配方式
A 骨架 官方文档 + 学派 / 主流方法 视主题决定具体源(提示词→Anthropic/OpenAI 文档;记忆系统→各家 memory 文档;MCP→协议文档+实现)
B 前沿 新形态、新趋势、最新讨论 视主题灵活——一句话定义"这领域最新的是什么"
C 真物 顶级案例 / 真实代码 / 原文拆解 必须看原文;案例数量按可信源能找到几个定
D 生态 工具景观 / 工程化 / 应用场景 直接对接用户的产品决策
E 争议+盲区 必选,强制双轨陈述 + 给倾向分 + 盲区清单 差异化命门——和市面学习材料的核心区别

主线程拿到题目后,根据主题情况微调每个 sub-agent 的具体调研范围(不是改职责类型,是改"查哪些源"),再批量派出。


工作流(主线程要做什么)

Step 0:建工作目录

<主题>学习/                  # 默认目录名,可改
├── PLAN.md                  # 总控
├── 01-题目确认.md
├── 02-调研计划.md
├── 03-调研笔记/
│   ├── A-{骨架切片名}.md
│   ├── B-{前沿切片名}.md
│   ├── C-{真物切片名}.md
│   ├── D-{生态切片名}.md
│   └── E-争议与盲区.md
├── 04-体系大纲.md
└── 05-学习材料.html

Step 1:题目收敛

  • AskUserQuestion(multiSelect: true)给用户 4 个切片选项让她勾
  • 切片描述要具体到"覆盖什么",不要泛泛
  • 用户全选也行(这次提示词学习就是 4 个全选)
  • 01-题目确认.md 记录主题 + 学习视角

Step 2:调研计划

  • 列出每个 sub-agent 要查的源(官方文档、社区、案例库、争议议题)
  • 给用户审一遍,可砍可加
  • 用户说"开跑"就进入 Step 3
  • 02-调研计划.md

Step 3:派 5 个 Sub-agent 并行

  • 每个 sub-agent 用一个独立的 Agent 调用(subagent_type: general-purpose)
  • 一次性在同一个 message 里发出全部 5 个(并行)
  • prompt 模板见 [reference/stage-3-subagent-templates.md](reference/stage-3-subagent-templates.md)
  • 必须包含的硬约束(见 [anti-patterns.md](reference/anti-patterns.md)):

- 分段写入文件(每完成 1-2 节就 Write 一次) - 反 AI 文废话清单 - 来源可追溯 - 争议必须双轨 + 给倾向

Step 4:合成 + 大纲确认

  • 读全部 5 份调研笔记
  • 设计 8 篇章节结构(导读 / 骨架 / 实战 / 进阶 / 案例 / 工程化 / 争议 / 盲区 / 附录)
  • 04-体系大纲.md
  • 给用户过一遍坐标系

Step 5:HTML 产出

  • 按 [stage-5-html-spec.md](reference/stage-5-html-spec.md) 的设计 token 和组件规范
  • 单文件 HTML,所有 CSS 内嵌
  • 必须包含:左侧固定导航 / 4 种 callout / 案例 details 折叠 / 争议带倾向分 / 盲区清单
  • 一次写完,不要分多次 Write(防止截断时被中间状态打断)

关键硬约束(一定要看 [anti-patterns.md](reference/anti-patterns.md))

  1. Sub-agent 必须分段写入文件——不能等最后一次性写。socket 崩溃会丢全部内容。
  2. Agent E 强制双轨 + 给倾向分——"两边都对"不接受。
  3. 案例类 Agent 强制 3+ 个原文片段 + 可信度评级——AI 总结的二手案例不接受。
  4. AI 文废话黑名单——明显套话密度高的中文博客跳过。
  5. 主线程做合成,不下放给 sub-agent——sub-agent 只产物料。
  6. PLAN.md 主控——每次状态变化更新进度表。

灵活参数

参数 默认 可调
切片数量 4(A-D)+ 1(E)= 5 3-6(E 必含)
介入级别 阶段 1/2/4 各一次 用户可授权全跳过 2 和 4
产物目录名 <主题>学习/ 用户可改
HTML 风格 浅色暖白 可扩深色 / 暗紫调(暂未实现)
Sub-agent 派出方式 一次性 5 个并行 不要分两批

不适用于(边界划清)

  • "X 行不行 / 为什么 Y / 评估 X 可行性" → long-research
  • "X 领域有哪些好玩案例 / 看看大家在玩什么" → case-radar(散点 vs 体系)
  • "把这堆素材整理成 HTML" → readable-output(处理已有素材 vs 自己挖素材)
  • "写文章 / 出初稿" → writing-assistant
  • "做设计稿 / UI 原型" → design-exploration / macos-product-design
  • "PRD / 需求文档" → prd-doc-writer

参考实例

首发实战:项目根目录 提示词学习/(2026-05-14 跑通的真实案例)

  • 主题:提示词学习(4 切片全选)
  • 实际耗时:~30 分钟
  • 产物:5 份调研笔记 ~180KB → HTML 学习材料 120KB(1635 行)
  • 卡点教训:见 [anti-patterns.md](reference/anti-patterns.md) 的"Agent B socket 崩溃"案例

后续每跑一个新主题,建议在 examples-index.md 里记一笔,作为后续主题的参考。