# Ai Pm Atom Lesson

> 输入一个"原子知识点"(AI 产品经理知识体系里的最小单元概念,如「文本切分」「演绎推理」「思维链 CoT」「向量化」「LLM-as-Judge」),自动展开成一份讲解思路并产出一个单文件、离线可用的交互式 HTML 原子课件——含权威定义+真实出处、通俗解释、贯穿项目案例、实操判断题、以及一个可视交互 Demo。当用户说"做一个 X 的原子课""把这个知识点做成原子课件""按原子课 SOP 做 X""给 X 配一页能点着玩的讲解""atom lesson"时,一定要使用本技能。也适用于:把知识体系/能力地图里的某个词条单点成课、要一系列同构的知识点小课件、批量把能力地图节点做成课。即使用户只说"把 X 讲清楚、做成能上手玩的一页",也要触发。本技能是 ai-pm-interactive-lesson 的"单原子特化版":那个处理一整节多知识点的课,本技能处理单个原子,粒度更细、结构更固…

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-uimarch123-arch-ai-pm-atom-lesson-ai-pm-atom-lesson`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [uimarch123-arch](https://agentstack.voostack.com/s/uimarch123-arch)
- **Installs:** 0
- **Category:** [AI & ML](https://agentstack.voostack.com/c/ai-and-ml)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** MIT
- **Upstream author:** [uimarch123-arch](https://github.com/uimarch123-arch)
- **Source:** https://github.com/uimarch123-arch/ai-pm-atom-lesson

## Install

```sh
agentstack add skill-uimarch123-arch-ai-pm-atom-lesson-ai-pm-atom-lesson
```

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

## About

# AI PM 原子课件生成技能

把**一个原子知识点**升级为**一个单文件交互式 HTML 课件**。核心信条:**一个原子 = 一页课 = 一个可点着玩的直觉。** 抽象概念之所以难,不是因为定义难背,而是因为学员脑子里缺一个"能亲手拨一下、看它怎么变"的模型。这个技能的全部工作,就是把每个原子变成那样一页。

## 输入与产物

- **输入**:一个原子概念(一个词 / 一个短语)。可能来自《AI 产品经理知识体系》里的任意叶子节点,也可能是用户临时给的。
- **产物**:一个 `原子课-NN-名称.html`——单文件、零外部依赖、双击即开、断网可用。

## 全流程四步 SOP

```
① 定位与研课 → ② 靶点与交互选型 → ③ 出稿 → ④ 自检交付
```

每一步都不要跳。**先想清楚这个原子难在哪、该拿什么交互打它,再动手写 HTML。** 写代码前必读两份参考文件:`references/visual-spec.md`(视觉规范)与 `references/html-scaffold.html`(可直接填的骨架);选 Demo 形式时读 `references/interaction-catalog.md`。

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## 第 ① 步:定位与研课(先把这一个原子想透)

拿到原子后,先产出一张**研课卡**(不落文件,想清楚即可),回答六个问题:

1. **它在知识体系哪一层?** 属于哪个能力域、是"懂原理 / 会设计 / 能落地"哪一层。→ 决定 Hero 的层级标签和整页语气(懂原理偏认知直觉,能落地偏操作判断)。
2. **权威定义 + 真实出处是什么?** 找到这个概念**可查的正源**(原始论文 / 权威教材 / 官方文档 / 经典著作 / 权威百科)。→ 见下方【出处硬约束】。
3. **一句话本质是什么?** 用大白话把它压成一句,作为通俗解释的锚。避免用定义解释定义。
4. **放进贯穿项目长什么样?** 用**母婴电商客评回复助手**造一个具体场景(见【硬约束】)。场景要具体到能看见数据/话术,不能是空泛的"某个功能"。
5. **学员最容易误解 / 最反直觉的那个点是什么?** 这是全课的靶心——它直接决定第②步 Demo 打哪儿。每个原子几乎都有一个"口头认同、内心不信"或"总是搞错"的点,把它揪出来。
6. **和相邻原子怎么勾连?** 上一个原子回指、下一个原子埋伏笔(前向伏笔)。→ 落到正文的 🔗 提示句和页面底部的原子互链卡。

**出处硬约束**:定义必须**转述,不照抄**(尊重版权,也更好懂);出处必须**真实存在、可顺藤查证**,标注到"著作/文档 + 大致年代/条目名"这一级(例:亚里士多德《前分析篇》约公元前 350 年;休谟《人类理解研究》1748;某模型的官方文档条目)。**宁可给一个稳妥的经典正源,也不要编一个看起来专业的假引用。** 拿不准时用 web 检索核实,不要凭印象编造作者、书名、年份。

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## 第 ② 步:靶点与交互选型(本技能的灵魂)

**一个原子课固定放 2 个「动手实验室」,不多不少:**

- **实验室 1 = 实操判断题**(每课必有)。用刚讲完的定义**反向出题**——给场景让学员判概念/判对错,不出记忆题。2 道题为宜:一道考"是不是这个概念",一道考"这个概念最容易踩的坑"。
- **实验室 2 = 可视交互 Demo**(每课必有,放在最后当压轴)。它只打第①步揪出的那个**靶心**,不贪多。

用四条标准给靶心打分,命中哪条就决定 Demo 形式(详细骨架见 `references/interaction-catalog.md`):

| 靶心类型 | 判断问题 | 选用的 Demo 形式 |
|---|---|---|
| **反直觉的数量/强度关系** | 结论是否与直觉相悖(越多≠越好、单步高≠整体高)? | 滑块计算器(实时重算+变色+封顶线+判词) |
| **有确定规则/形式的推导** | 是不是"条件命中就唯一确定结果"的确定性逻辑? | 装配台(套规则→出必然结论,可拨前提真假) |
| **过程 / 循环 / 流水线** | 本质是不是一个随时间展开的多阶段过程? | 逐步模拟器(日志逐条打出+节点点亮) |
| **判断框架** | 是不是学员将来要反复用的"该不该/选哪个"决策? | 决策树(逐题选→出结论+预置案例代入) |
| **易混淆的一组概念** | 有没有几个概念学员总分不清? | 切换对比器(同一素材,不同链路并置) |
| **需记忆的分类知识** | 是不是一组要记住的类型/清单? | 翻牌卡片(先猜标题再翻详情) |

**Demo 的判词必须落到 PM 决策语言**,不能停在数字或现象。反面例子:"成功率较低"。正面例子:"🚨 大概率失败——要么缩短步数、要么加人工介入点、要么别用 Agent"。学员要的是"那我该怎么办",不是"这个数是多少"。

**Demo 必须能亲手制造出那个反直觉/易错结果**:打开就停在最有冲击力的状态(如滑块初值设在"样本很大、比例很高,强度却仍到不了必然"),让学员一进来就被"啪"一下。

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## 第 ③ 步:出稿(套骨架,填五段)

复制 `references/html-scaffold.html`,按**固定五段式顺序**填充(顺序不可乱,这是学员的认知台阶):

```
Hero(眉题+原子名+层级标签+一句话定位+五步路径条)
→ ① 权威定义块(.def:定义转述 + .src 真实出处)
→ ② 通俗解释(大白话本质 + 🔗 相邻原子钩子)
→ ③ 贯穿项目案例(.case:流程图式呈现 + .pmnote PM 视角)
→ ④ 实操判断题(🟠 动手实验室 1)
→ ⑤ 可视交互 Demo(🟠 动手实验室 2,压轴)
→ 金句块(.takeaway:一句话点透本质)
→ 原子互链卡(上一个 / 下一个原子)→ Footer
```

视觉一律走 `references/visual-spec.md`:**主题 A 教材青(浅色)**、颜色语义硬约束(思考蓝 / 行动橙 / 框架青·通过 / 失败红)、动手实验室统一外壳。所有 CSS/JS 内联,原生 JS,SVG 手写,不引任何 CDN 或框架。

判断题引擎已在骨架里写好(`data-ok="1"` 标正确项、点击即判、逐项出讲解、支持键盘)——只需填题目和选项。Demo 部分从 `interaction-catalog.md` 抄对应形式的骨架再填数据。

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## 第 ④ 步:自检清单(交付前逐条过)

- [ ] 五段式齐全且顺序正确;Demo 是最后一段(压轴)
- [ ] 恰好 2 个动手实验室:判断题 + 一个可视 Demo
- [ ] 权威定义是转述、非照抄;出处真实可查,不是编的
- [ ] 所有案例/交互素材都来自**母婴电商客评回复助手**这一个项目,没有另起炉灶编例子
- [ ] Demo 命中了第②步四标准里的某一条,且判词落到了 PM 决策语言
- [ ] 有一处相邻原子的钩子(回指或伏笔)+ 底部原子互链卡
- [ ] 颜色语义与 visual-spec 一致(思考蓝/行动橙/框架青/失败红),交互与静态统一
- [ ] 单文件、断网可用、双击无控制台报错
- [ ] 375px 宽无横向滚动;键盘可完成全部交互;`prefers-reduced-motion` 时动画关闭
- [ ] 无烹饪类比;无用金额比喻抽象价值;场景是中文用户熟悉的

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## 硬约束(每次都适用)

- **贯穿项目唯一**:所有案例与交互素材统一用**母婴电商客评回复助手**(帮商家自动处理店铺评价、生成回复话术)。不允许每个原子各编一个新项目。
- **禁两类比喻**:不用烹饪类比(换成其它对照);不用金额/花钱来比喻抽象价值(直接说清它能达成什么)。
- **框架先于案例**:先给定义/本质,再进案例;不要拿案例代替定义。
- **PM 视角与工程实现分离**:讲"产品经理该怎么判断、怎么决策",不陷进工程实现细节。
- **出处真实**:见第①步【出处硬约束】。

## 命名与互链约定

- 文件名:`原子课-NN-名称.html`(NN 为两位序号,名称用中文原子名)。
- 底部互链卡:左"← 上一个原子"、右"下一个原子 →",`href` 指向相邻文件名;没有的一侧置灰(`opacity:.55;cursor:default`)。
- 同一批原子共用同一套 token 与结构,保证一系列课件同构、可翻页浏览。

## 五段式各段写作标准(填充时对照)

- **Hero**:眉题=`原子课 · 能力域/子域`;层级标签用真实层级(如"第一层 · 懂原理");一句话定位要点出这个原子"有用在哪 + 有个什么坑",不是复述定义。
- **权威定义块 `.def`**:标签"权威定义";定义转述,句子里加粗关键判词(必然/或然/方向);`.src` 里给真实出处,`出处:` 开头。
- **通俗解释**:先一句本质,再展开;必含一处 `🔗` 相邻原子钩子;可再加一处 `🤖` AI 味钩子(把这个原子勾连到后面的大模型知识点)。
- **贯穿项目案例 `.case`**:用 `.flow` 横向流程框呈现"输入→处理→结论";结尾 `.pmnote`(PM 视角,蓝底)必写;涉及"要小心"的点用 `.warn`(红底)。
- **判断题**:2 题;每个选项都带讲解,错项讲解要**指出误解具体错在哪**,不是"再想想"。
- **Demo**:整段就干一件事——把靶心变成可操作直觉;判词落到 PM 决策。
- **金句块 `.takeaway`**:标签"深刻理解的一句话";一句话,衬线字号,点透本质与边界。

## 交付话术

交付时讲**教学设计决策**,不罗列技术细节:① 这个原子的靶心是什么、Demo 为什么选这个形式;② 埋了哪些相邻原子钩子;③ 出处正源是什么;④ 邀请用户试用后指定要加深的地方。

## Source & license

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

- **Author:** [uimarch123-arch](https://github.com/uimarch123-arch)
- **Source:** [uimarch123-arch/ai-pm-atom-lesson](https://github.com/uimarch123-arch/ai-pm-atom-lesson)
- **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-uimarch123-arch-ai-pm-atom-lesson-ai-pm-atom-lesson
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/uimarch123-arch
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

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