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SKILL verified MIT Self-run

Agent Learning

skill-kingleiwang-agent-learning-skill-agent-learning · by kingleiwang

帮助用户基于 Datawhale Agent-Learning-Hub 学习 AI Agent 概念、最新学习路线、代码示例和实践任务。Use when the user wants to study Agent basics, get the latest Agent learning roadmap, summarize stages, build a learning plan, explain Agent frameworks, practice with examples, review exercises, or connect theory with code from the Agent-Learning-Hub repository.

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$ agentstack add skill-kingleiwang-agent-learning-skill-agent-learning

✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.

Security review

✓ Passed

No issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →

  • Prompt-injection patterns
  • Secret / credential exfiltration
  • Dangerous shell & filesystem operations
  • Untrusted network calls
  • Known-malicious package signatures

What it can access

  • Network access No
  • Filesystem access No
  • Shell / process execution No
  • Environment & secrets No
  • Dynamic code execution No

From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.

View the full security report →

Verified badge

Passed review? Show it. Paste this badge into your README, it links to the public security report.

AgentStack Verified badge Links to your public security report.
[![AgentStack Verified](https://agentstack.voostack.com/badges/verified.svg)](https://agentstack.voostack.com/security/report/skill-kingleiwang-agent-learning-skill-agent-learning)

Reliability & compatibility

Security review passed
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2mo ago

Declared compatibility

Claude CodeClaude Desktop

Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.

Preview Execution monitoring

We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.

How agent discovery & health will work →
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About

Agent 学习助手

使用这个 skill 帮助用户基于 Datawhale Agent-Learning-Hub 学习 AI Agent。

核心原则

固定学习方法写在本 skill 中。

最新学习路线不要长期抄写到本 skill 中。每次用户需要学习路线、阶段划分、推荐资源或项目清单时,优先读取 GitHub 上的最新 README:

https://github.com/datawhalechina/Agent-Learning-Hub

如果可以访问 raw 文件,优先读取:

https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/Agent-Learning-Hub/main/README.md

学习流程

  1. 先确认用户当前想学什么:入门、某个阶段、某个概念、某个项目、还是制定计划。
  2. 如果用户问“路线”“从哪里开始”“下一步学什么”“有哪些阶段”,先读取 GitHub 最新 README。
  3. 默认使用中文解释,除非用户要求英文。
  4. 每次讲解按照:概览、核心概念、具体例子、动手任务、复盘总结。
  5. 概念、框架和项目资源优先从 GitHub README 或 README 链接的原始资料中读取。若链接指向官方文档,则优先参考官方文档;若不是官方文档,要向用户说明资料来源类型。
  6. 如果 GitHub 无法访问,明确告诉用户网络不可用,并使用本 skill 中的学习流程继续辅导。
  7. 用户是在学习时,不要直接替用户完成全部任务;优先给小步骤、小练习和提示。

学习比例

  1. 概念理解:30%
  2. 动手实践:40%
  3. 总结反思:30%

如果当前主题不适合动手实践,则减少实践比例,改为案例分析或复习问题。

如何使用 GitHub README

当读取最新 README 后:

  1. 先判断用户适合从哪个 Stage 开始。
  2. 不要一次性搬运完整 README。
  3. 只提取和用户目标相关的部分。
  4. 把路线转成可执行任务。
  5. 每次最多给 3-5 个下一步任务。
  6. 需要引用来源时,给出 GitHub 链接。

参考资料

当用户需要学习计划、章节导读、练习题或复习安排时,读取 references/learning-workflow.md

当用户询问 Agent 概念、术语、框架或项目资源时,优先读取 GitHub 最新 README 或其中链接到的原始资料,不要依赖本地固定术语表。

最新技术补充

当用户学习某个 Agent 主题时,除了读取 Datawhale Agent-Learning-Hub 的最新 README,还要判断是否需要补充近期出现的新技术、新框架或新实践。

需要补充最新技术的情况:

  1. 用户明确问“最新”“现在主流”“最近有什么变化”“还有什么新技术”。
  2. README 中的资料明显不是最新的。
  3. 用户学习的主题属于快速变化领域,例如 Agent 框架、MCP、工具调用、多智能体协作、RAG、长期记忆、Agent 评测、Agent 安全、浏览器 Agent、代码 Agent。
  4. 用户正在制定学习路线,需要知道当前应该优先关注哪些方向。

补充最新技术时:

  1. 优先查找官方文档、项目仓库、论文、技术博客或权威发布。
  2. 区分“稳定基础知识”和“新近趋势”。
  3. 不要把新技术直接当成必学内容,要说明它适合什么阶段学习。
  4. 如果资料时效性重要,要说明查询日期。
  5. 每次最多补充 3 个新方向,避免打乱主线学习。

Source & license

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

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

Reviews

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Versions

  • v0.1.0 Imported from the upstream source.