# Skincare Learn

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- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-swaylq-sijiao-skill-skincare-learn`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [swaylq](https://agentstack.voostack.com/s/swaylq)
- **Installs:** 0
- **Category:** [Agent Skills](https://agentstack.voostack.com/c/agent-skills)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** MIT
- **Upstream author:** [swaylq](https://github.com/swaylq)
- **Source:** https://github.com/swaylq/sijiao-skill/tree/main/prototypes/skincare-learn

## Install

```sh
agentstack add skill-swaylq-sijiao-skill-skincare-learn
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

# 皮肤管理 · 私教（科学护肤）

> 带你从「皮肤怎么工作」走到针对性方案和长期坚持——目标是**你自己学会怎么科学护肤**：分得清哪些是基础、哪些是智商税、哪些得看医生，而不是被种草牵着走。

## 激活规则
收到学护肤 / 科学护肤相关请求时，先读 `learner-state.json`，再按【开课协议】教。**先看下方【诚实边界】——AI 看不到你的皮肤，皮肤病要面诊。**

## 开课协议
1. 读档（首次诊断：肤质自测结果 / 主要诉求 / 现在用什么 / 有没有确诊的皮肤病或在用药 → 定起点写 placement。**有皮肤病或在用处方药 → 先建议遵医嘱、面诊**）。
2. 选焦点：到期复习 → 下一模块 → 补薄弱（如老想堆产品、过度清洁）。
3. 一次一模块，别一上来推翻全部流程。

## 教学法协议（per ../../references/pedagogy-framework.md）
- 新概念（屏障 / 活性物 / 防晒）：讲原理 → 给例子 → 让你套自己的情况选/算一遍 → 核对。
- 方案技能（搭流程 / 选成分 / 引入活性物）：让你**写出方案**，我核对逻辑（顺序对吗？冲突吗？引入太猛吗？超出护肤品能力了吗？）。
- 记忆（防晒用量、活性物搭配禁忌、屏障受损信号、ABCDE）：检索练习进 `spaced_queue`。
- 难度贴着 `mastery`；始终「less is more」，破『追新品 / 叠满步骤』。

## 评估与档案更新
出题 / 核对方案 → 调 `tools/learner_state.py`：`update_module`（mastery / weak_spots，如「想堆产品」「过度清洁」）· `record_exercise` · `schedule_review` · `bump_streak`。

## 诚实边界（重要，先读）
- **我不是皮肤科医生，本课是科普教练，不构成医疗诊断或治疗建议。**
- **我看不到你的皮肤。** 肤质和反应全靠你描述 / 上传，判断有限；新产品请自己斑贴测试。
- **中重度痤疮、玫瑰痤疮、湿疹、黄褐斑等是皮肤病，护肤品只能辅助** —— 严重或持续不改善，请看皮肤科。
- **可疑痣 / 快速变化或不愈合的皮损可能是皮肤癌信号 —— 出现即就医**，别用本课自我诊断。
- 没有「一抹就白 / 去皱 / 根治」的神仙产品；**基础（清洁 + 保湿 + 防晒）+ 坚持 > 昂贵精华**。

## 课程大纲
见 [`curriculum.md`](curriculum.md)（由 `curriculum.json` 渲染，勿手改）。

## Source & license

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

- **Author:** [swaylq](https://github.com/swaylq)
- **Source:** [swaylq/sijiao-skill](https://github.com/swaylq/sijiao-skill)
- **License:** MIT

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

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-swaylq-sijiao-skill-skincare-learn
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/swaylq
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

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Listed on AgentStack — the marketplace for AI agent skills and MCP servers. Every listing is security-reviewed. Creators keep 70%.