Install
$ agentstack add skill-kingleiwang-agent-learning-skill-agent-learning ✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo 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.
Verified badge
Passed review? Show it. Paste this badge into your README, it links to the public security report.
Reliability & compatibility
Declared compatibility
Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.
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 →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
- 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。
- 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。
- 默认使用中文解释,除非用户要求英文。
- 每次讲解按照:概览、核心概念、具体例子、动手任务、复盘总结。
- 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。
- 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。
- 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
- 概念理解:30%
- 动手实践:40%
- 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:
- 先判断用户适合从哪个 Stage 开始。
- 不要一次性搬运完整 README。
- 只提取和用户目标相关的部分。
- 把路线转成可执行任务。
- 每次最多给 3-5 个下一步任务。
- 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:
- 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”。
- README 中的资料明显不是最新的。
- 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。
- 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:
- 优先查找官方文档、项目仓库、论文、技术博客或权威发布。
- 区分“稳定基础知识”和“新近趋势”。
- 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。
- 如果资料时效性重要,要说明查询日期。
- 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.
- Author: kingleiwang
- Source: kingleiwang/agent-learning-skill
- License: MIT
Install and usage instructions live in the source repository linked above.
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Versions
- v0.1.0 Imported from the upstream source.