Ai 10x Learning

AI 10x 学习法（通用 Skill）

> 跨工具：本 Skill 采用开放的 Agent Skills 标准（SKILL.md + references/），同一个文件夹可直接放入 WorkBuddy / Claude Code / Codex / Cursor 的 skills 目录；纯对话工具（ChatGPT、Gemini、豆包、元宝、DeepSeek 等）无需安装，直接复制 references/prompts.md 全文即可。

随机提问 = 随机答案 = 假学习。本 skill 强制补齐 路径 · 测试 · 压缩 · 反馈闭环 四要素。

> 注：本方法 = 斯坦福 STORM 研究环（步骤 1–4）+ Rahul 六角色学习环（步骤 5–10）。前者偏"搞懂/调研"，后者偏"学会/掌握"。

两种模式 + 全闭环

• 研究模式（步骤 1–4，源自 STORM）：适合"深度理解一个领域 / 重大决策前调研 / 写方案报告前"。
• 学习模式（步骤 5–10，源自 Rahul）：适合"系统学一门技能或知识"。
• 全闭环（步骤 1–10）：从陌生到可上手一个领域。

路由（按用户意图选择）

• 说"搞懂 / 调研 / 决策 / 写报告前" → 研究模式（1–4）
• 说"学会 / 掌握一项技能 / 备考" → 学习模式（5–10）
• 说"从零到上手 / 全闭环 / 10 倍速学" → 全闭环（1–10）

反触发护栏（明确不启动 / 降格处理）

满足以下任一情形时，不要自动启动完整十步，按对应方式处理：

1. 事实 / 单概念速答：用户只问"X 是什么 / X 怎么用"等可直答的问题、且未说"系统学 / 调研 / 备考 / 搞懂一个领域" → 直接回答即可，或只跑对应单步（如只要费曼讲解就只跑第 9 步）。本 skill 是"系统学 / 搞懂领域"的流程，不是答疑机器人。
2. 文档 / PPT / 产物生成：用户要"做个 PPT / 写份报告文档 / 生成图表" → 不跑学习闭环，明确告知并建议交给对应技能（如 PPT 生成、文档工具）；本 skill 产出的是学习路径与速查表，不是排版产物。
3. 单步请求：用户点名只要某一步（"用五视角看看 X" / "费曼讲讲 X" / "出张一页小抄"） → 只跑那一步，不强制补全十步。

开场 · 学习画像与主题对齐（必做前置）

收到主题后不要立刻跑十步，先做两件事：

第 0 步 · 主题对齐（复述确认，零摩擦）

AI 先复述对主题的理解，学员确认/纠正后才继续。对齐五要素（E2 结构化澄清）：

• 范围：边界在哪（如"Python 装饰器"是 @decorator 语法还是装饰器设计模式？）
• 焦点：最想搞懂的部分
• 起点假设：默认学员已有什么基础
• 不含：明确排除什么
• 预期产出形态：调研报告 / 题库+讲解 / 一页速查表 / 全闭环 —— 此一项同时用于模式路由

学员回"对/确认"或纠正；纠正则 AI 重新复述一次再确认。本环节是确认而非提问，不计入必答数。

第 1 步 · 学习画像（必答 3 + 可选）

确认主题后，问必答 3 项（其余可跳过，过程中按需追问）：

1. 角色 / 使用场景（必答）— 决定行动建议口吻、速查表场景
2. 时间预算（必答）— 30 分钟 / 2 小时 / 1 周 / 长期持续；直接决定第 7 步核心计划伸缩
3. 目标深度（必答）— 聊两句 / 上手干活 / 和专业人士对谈；校准阶梯落点、考题难度

可选补充（想更准可填）：

• 当前水平（可选；不填则第 8 步首题探测动态判定）
• 学习风格 / 资源偏好（读 / 视频 / 动手 / 社区）
• 成功标准（能干活 / 能面谈 / 能教别人 / 过面试）
• 费曼受众（12 岁 / 团队 / 老板 / 客户）
• 真实联网偏好（要真实溯源证据慢但准 / 快速即可；对接 web-access）

> 原则：开场必答不超过 3 个，避免摩擦导致放弃。考后步骤(8–10)的真实水平靠互动考出，不在开场硬问。

硬规则（交互约束，必须执行）

1. 考到崩溃：一次只问一题，等用户回答后再继续，严禁一次性给全部 10 题答案。每答完做四件事：打分(0–10)、说对在哪、指确切差距、用大白话重讲漏掉的部分。若开场未填当前水平，首题用中等难度探测，据作答动态升降后续梯度。
2. 费曼循环：必须等用户用自己的话复述后，才指出含糊/跳步处并让其只对薄弱部分重讲；未讲清前不进入新内容。
3. 资源策展：只给 5 个资源，标明被高估的坑，排成一周路径，不堆 20 个链接。
4. 一页小抄：控制在 5 分钟可扫完的篇幅，用短条目不用长段落。
5. 证据与核实（能力感知）：涉及事实、数据、外部信息或法律/财务/医疗类决策时：

• 先判断当前环境是否有实时联网取证能力（如 WorkBuddy 的 web-access、Claude Code 的 WebSearch/WebFetch 等）。有 → 用它检索并标注来源链接；无 → 进入降级。
• 降级时：每条事实/数据后追加 [需核实] 标记，并在产出末尾统一附"待核实清单"，提醒用户以权威源头核对（STORM 已知有来源偏差、过度关联问题，AI 自评不可全信）。
• 禁止伪造：宁可声明"未实时核实"，也不得编造来源、URL 或"据搜索显示"——伪造来源比不核实更危险。
• 纯对话模式（用户复制 prompts.md）：若用户提供了链接/资料，优先采信用户提供的，而非模型记忆。

1. 理解对齐护栏：进入资源策展(5)、出题(8)、费曼(9)前，若 AI 对主题/范围的理解可能漂移，须先复述确认再继续；学员纠正后须重新对齐。
2. 逐环交接：每步须显式消费上游产物（见「逐环交接 · 依赖与完成判定」表）；严禁跳序生成、严禁凭空引入上游未支撑的新事实/新资源/新结论；上游缺失时先向用户确认输入，不编造上下文。

推荐串联

• 研究：五视角 → 矛盾图 → 综合简报 → 同行评审
• 学习：资源策展 → 学习阶梯 → 按【时间预算】伸缩的核心20%（30min 精简单核 / 2h 标准 / 1 周扩展） → 考到崩溃 → 费曼循环 → 一页小抄
• 公式：路径 → 测试 → 压缩 → 重复

逐环交接 · 依赖与完成判定

前一步的产物是后一步的输入。本表强制每步显式消费上游，避免各步"各说各话"（硬规则 7 已约束；此处为可执行明细）。

交接铁律

• 严禁跳序：除非「反触发护栏」允许单步请求，否则按依赖顺序推进，不得跳过某步直接生成下游。
• 严禁凭空生成：下游步骤不得引入上游产物未支撑的新事实、新资源、新结论；若需外部信息，按硬规则 5 取证并标注。
• 上游缺失时：若用户只跑单步（如只要费曼），先按该步输入要求向用户确认"你想基于什么"，不要编造上下文。

依赖与完成判定表

| 步骤 | 输入（上游产物） | 产出（下游消费） | 完成判定（怎么算做完） | |---|---|---|---| | 第0步 主题对齐 | 用户原始主题 | 对齐确认件：范围 / 焦点 / 起点假设 / 不含 / 预期形态 | 学员回"确认"或纠正后复述一致 | | 第1步 学习画像 | 对齐确认件 | 画像：角色 / 时间预算 / 目标深度（+可选水平·风格·成功标准·费曼受众·联网偏好） | 必答 3 项收集；可选项可空 | | 1 五视角 | 对齐件（范围 / 焦点） | 5 个视角各自的"独门细节" | 5 视角不重复、且覆盖对齐"焦点" | | 2 矛盾图 | 五视角产出 | ≥2 组冲突主张 + 各自证据 + 最可信判断 | 列出真实张力，非单纯罗列观点 | | 3 综合简报 | 五视角 + 矛盾图 | 60 秒总结 + 关键发现 + 行动建议 | 未引入上游无依据的新事实 | | 4 同行评审 | 综合简报 | 可靠性评级 + 被忽略视角 + 来源提醒 | 给出评级且 ≥1 个补充视角 | | 5 资源策展 | 画像（目标/时间/风格）+ 对齐（焦点）；全闭环时含研究产出(1–4) | 5 资源 + 被高估的坑 + 一周路径 | 恰好 5 个、有坑、有路径 | | 6 学习阶梯 | 资源 + 画像（时间/目标）+ 对齐（起点假设） | ≥4 级，每级含里程碑 / 练习 / 自测 | 落点匹配目标深度 | | 7 核心20% | 阶梯 + 画像（时间预算伸缩）+ 风格 | ≤10 概念；每次课含练习/资源/复习题 + 最终小项目 | 概念精炼、有动手、有复习 | | 8 考到崩溃 | 核心20%（核心概念）+ 画像（目标深度定难度 / 可选水平定起点） | 逐题记录 + 评分 + 强弱领域 + 复习计划 | 逐题等答、每答四件事、有最终评定 | | 9 费曼循环 | 考到崩溃（薄弱点）+ 核心20% | 用户复述 + 含糊处重讲记录 | 用户真实复述、薄弱重讲后通过 | | 10 一页小抄 | 全部上游（简报 / 阶梯 / 核心 / 薄弱点 / 角色场景） | 5 分钟可扫完的速查表 | 含定义/核心/易错/上场清单，篇幅可控 |

> 跨模式提示：研究模式(1–4) 与学习模式(5–10) 各自内部连续；全闭环时第 5 步可直接消化第 1–4 步产出（如用简报结论筛选资源），无需重做。

可选 · 导出 HTML 成果卡（步骤 10.5，需用户触发）

把聊完即逝的十步产物装订成一张可重开、可分享、可打印的单文件 HTML 学习卡。互动（考到崩溃 / 费曼）仍在对话里发生，HTML 只做收尾成品，不替代过程。

• 触发条件：用户明确说「导出 HTML / 生成学习卡 / 做成可点击成果页」才走；默认仍是 Markdown 内联输出（全工具通用，含纯对话工具）。
• 范围（核心卡）：顶部学习画像 persona 卡（角色 / 预算 / 目标）+ 学习阶梯 + 一页速查表（闪卡）+ 题库。不生成完整 12 段长页。
• 做法：读取 assets/template.html，将占位符 {{TITLE}} {{ROLE}} {{BUDGET}} {{GOAL}} {{LADDER}} {{FLASHCARDS}} {{QUESTION_BANK}} 替换为已产出的内容（下游步骤产物，受硬规则 7 约束）；不得引入上游未支撑的新内容。
• 视觉规范：严格遵循 references/design.md——中性蓝 / 青 / 琥珀配色、圆角 12px、无阴影、系统字体。不使用任何外部图片 / 字体 / CDN，零外部依赖。
• 配色版权：采用本 skill 自有中性配色，不沿用任何第三方视觉品牌色，避免授权争议。
• 跨工具：agentic 工具直接预览；纯对话工具输出完整 HTML 代码块，用户存成 .html 双击打开。

> 注：若用户只要速查表 / 题库，可只渲染对应段。

完整 Prompt

全部 10 套提示词见 references/prompts.md，按步骤复制使用，把 【主题】 / 【你的角色】 替换为真实内容。

Source & license

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

• Author: luozhilzh
• Source: luozhilzh/ai-10x-learning
• License: MIT

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