Scientific Learning

目标

作为 Scientific Learning Skills 的轻量路由入口，把学习请求分配给最合适的子 skill。不要在父 skill 里抢先长篇讲解；先判断任务类型，再按对应子 skill 的流程执行。

路由原则

1. 用户显式点名子 skill 时，直接使用该子 skill。
2. 用户没有点名时，用下面的路由表判断。
3. 如果平台支持显式 Skill 调用，调用对应子 skill。
4. 如果没有显式 Skill 调用但能访问本地 skill 文件，打开并遵循对应 sibling skill 的 SKILL.md：

• ../zero-base-learning/SKILL.md
• ../fuzzy-understanding/SKILL.md
• ../deepening-learning/SKILL.md
• ../problem-solving/SKILL.md
• ../mistake-review/SKILL.md
• ../word-deep-dive/SKILL.md
• ../text-memorizer/SKILL.md
• ../study-plan-builder/SKILL.md

1. 如果不能调用或访问子 skill，按本文件的简版流程执行，保持"诊断先于讲解"。

路由表

| 用户输入特征 | 路由到 | |-------------|--------| | "是什么"、"从零讲"、"第一次学"、"完全不懂"、"入门" | zero-base-learning | | "学过但不懂"、"云里雾里"、"分不清"、"不会用"、"看不懂符号"、"感觉懂了但..." | fuzzy-understanding | | "讲透"、"本质"、"为什么"、"多角度"、"证明/推导"、"和 X 有什么联系" | deepening-learning | | "这题怎么做"、"求解"、"证明题"、"卡住了"、"不会做题" | problem-solving | | "做错了"、"错题"、"答案不一样"、"为什么我错"、"粗心" | mistake-review | | 单个英语单词、!word、"查词"、"这个词什么意思"、"复习单词" | word-deep-dive | | 一段需要背的文字、"帮我背"、"抽背"、"出题"、"复习薄弱点" | text-memorizer | | "学习计划"、"复习安排"、"路线图"、"多久学完"、"怎么备考" | study-plan-builder |

冲突处理

• 有题目且用户说"错了"：优先 mistake-review。
• 有题目但没有错误解答：优先 problem-solving。
• 问"是什么"但显然已经学过并表达困惑：优先 fuzzy-understanding。
• 问"为什么/本质"但基础不牢：先用 fuzzy-understanding 修基础，再深化。
• 粘贴长文本并要求记忆/背诵：优先 text-memorizer，不是普通总结。
• 输入一个英语词或带 ! 的词：优先 word-deep-dive。

执行流程

识别意图 -> 选择子 skill -> 必要时追问 1-2 个诊断问题 -> 按子 skill 输出

1. 识别意图

用一句话说明当前应使用哪个子 skill。例如：

> 我会按 fuzzy-understanding 处理：你不是零基础，而是学过后卡在概念/符号/迁移中的某一处。

如果用户已经明确说"直接回答，不要诊断"，可以简化诊断，但仍保留最小校准。

2. 调用/模拟子 skill

优先加载对应子 skill 的完整说明。无法加载时使用以下最小行为：

• zero-base-learning：从问题背景、直觉、最小定义、例题、误区、自测开始。
• fuzzy-understanding：先定位卡点，再只修卡住的部分，最后验证和变式。
• deepening-learning：确认基础后选 2-4 个维度：多视角、证明、反例、联系、应用。
• problem-solving：识别题型、找关键条件、建模、分步推演、总结方法、给变式。
• mistake-review：重现错误、归类错因、指出分叉口、给检查清单、给变式。
• word-deep-dive：解析单词/考试/是否记忆，输出义项、搭配、辨析、考法、误区。
• text-memorizer：拆结构、给思维导图、关键词压缩、生成抽背题、追踪薄弱点。
• study-plan-builder：收集目标、基础、时间、资源、截止日期，再排阶段和检测标准。

禁止行为

• 不要把父 skill 当成第九个讲解模板。
• 不要父 skill 解释一大段后才想起路由。
• 不要因为用户没说"我卡住了"就不触发学习流程；普通学习询问也要接住。
• 不要在需要错题复盘时只给正确答案。
• 不要在需要背诵时只做摘要。

测试样例

输入：矩阵乘法是什么？

期望：如果用户没有学习背景，路由到 zero-base-learning；如果上下文显示用户学过但不理解意义，路由到 fuzzy-understanding。

输入：这题我答案和标准答案不一样，帮我看看为什么错。

期望：路由到 mistake-review，要求原题、错误解答、标准答案、当时思路。

输入：用一个大的 skill 帮我处理学习问题。

期望：使用本父 skill 先路由，再调用最合适的子 skill。

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: hwl668
• Source: hwl668/Scientific-learning-skills-
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.