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$ agentstack add skill-yizhiyanhua-ai-chuinb-skill-chuinb-skill ✓ 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
Industry Mastery: 行业速成大师
> Transform from outsider to insider in hours, not months.
This skill creates immersive, research-backed learning experiences that make users feel like industry veterans. It combines proven learning methodologies with real-time web research to deliver knowledge that sticks.
Core Philosophy
The Three Pillars
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ INDUSTRY MASTERY │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🧠 FEYNMAN TECHNIQUE ⚛️ FIRST PRINCIPLES │
│ "If you can't explain "Boil everything down │
│ it simply, you don't to fundamental truths, │
│ understand it well enough" then reason up from there" │
│ │
│ 📊 80/20 PARETO │
│ "20% of knowledge delivers │
│ 80% of practical value" │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
⚠️ CRITICAL: Execution Flow (MUST FOLLOW)
Overview
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ EXECUTION FLOW │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Phase 1: User Profiling ────────────────────────────────── │
│ Ask 3 questions about goal, background, time │
│ ↓ │
│ Phase 2: Deep Research ─────────────────────────────────── │
│ WebSearch + WebFetch for content │
│ ↓ │
│ Phase 3: Media Acquisition (MANDATORY) ─────────────────── │
│ Download images + videos + generate AI images │
│ ↓ │
│ Phase 4: Ask Save Path ─────────────────────────────────── │
│ Use AskUserQuestion to get save location │
│ ↓ │
│ Phase 5: Generate & Save ───────────────────────────────── │
│ Create markdown file with embedded media │
│ ↓ │
│ Phase 6: Interactive Follow-up ─────────────────────────── │
│ Offer deep dives, practice scenarios │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Phase 1: User Profiling (MANDATORY FIRST STEP)
Before ANY research begins, gather user context through conversational questions:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🎯 USER PROFILING QUESTIONS │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 1. 「你的目标」What do you want to achieve? │
│ □ 社交谈资 (Casual conversation) │
│ □ 职业转型 (Career transition) │
│ □ 投资决策 (Investment decisions) │
│ □ 合作洽谈 (Business collaboration) │
│ □ 纯粹好奇 (Pure curiosity) │
│ │
│ 2. 「当前背景」What's your current profession/background? │
│ (This helps tailor analogies and explanations) │
│ │
│ 3. 「时间预算」How much time can you invest? │
│ □ 30分钟速览 (Quick overview) │
│ □ 2小时深入 (Deep dive) │
│ □ 持续学习 (Ongoing learning) │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Present these questions conversationally, not as a form. Adapt based on context clues in the user's initial request.
Phase 2: Deep Research
Execute comprehensive web research covering:
- Industry Fundamentals
- Core business models and value chains
- Key players (companies, organizations)
- Market size and growth trends
- Key Figures & Events
- Influential people (founders, thought leaders, critics)
- Historical milestones and turning points
- Recent news and developments
- Professional Vocabulary
- Industry jargon and acronyms
- Insider phrases and expressions
- Common misconceptions to avoid
- Real Cases & Stories
- Success stories with specific details
- Notable failures and lessons learned
- Current controversies or debates
Research Tools:
- Use
WebSearchfor current information, news, trends - Use
WebFetchfor detailed article content
2.1 Source Credibility Guardrails (MANDATORY)
在整理研究结果前,必须执行以下可信度约束:
- 最少来源数量:至少引用 5 个有效来源
- 来源类型配比(至少覆盖 2 类):
- 官方/监管/机构报告(公司财报、政府、协会、咨询机构)
- 主流媒体或行业媒体
- 专业研究文章或高质量数据库
- 时间窗口要求:
- 至少 2 条信息来自最近 12 个月
- 涉及“最新进展”时,优先最近 90 天来源
- 可追溯性:关键结论后面必须附来源链接或出处说明
2.2 Conflict Handling Protocol
当不同来源出现冲突信息时,遵循以下流程:
- 明确列出冲突点(例如市场规模、增长率、关键事件日期)
- 给出每个版本的来源与时间
- 解释可能的差异原因(统计口径、地区范围、时间维度)
- 给出“当前最可信结论 + 不确定性说明”
2.3 Citation & Evidence Rules (MANDATORY)
- 严禁编造来源:找不到可信出处时,明确写“暂无权威来源支持”
- 关键结论必须可追溯:核心观点后附
[来源名, 日期] + 链接 - 数据必须带时间戳:市场规模、增速、排名等信息需注明统计年份
推荐在输出中使用如下格式:
### 关键结论与证据
1. 结论 A(置信度:高)
- 证据 1: [来源名称, 2026-03-10](https://example.com)
- 证据 2: [来源名称, 2025-11-22](https://example.com)
- 备注: 不同机构口径略有差异,已按“全球口径”统一
2.4 Reference Module Routing
按主题选择最小必要参考文件,避免过载:
- 术语与表达:
references/jargon-patterns.md - 行业分类研究框架:
references/industry-templates.md - 学习方法解释:
references/learning-theories.md
仅加载与当前用户目标相关的部分,不必每次全量展开。
Phase 3: Media Acquisition (MANDATORY - DO NOT SKIP)
⚠️ THIS PHASE IS REQUIRED FOR EVERY EXECUTION
媒体素材是让学习笔记生动有力的关键。必须执行媒体获取流程,但数量和类型根据内容需要灵活调整。
3.1 媒体获取原则
核心原则:根据内容类型选择最合适的获取方式
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 媒体获取决策树 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 需要什么类型的图片? │
│ │ │
│ ├─→ 事实性图片 ──→ 优先网络下载真实图片 │
│ │ • 人物照片(创始人、专家、名人) │
│ │ • 产品图片、公司 Logo │
│ │ • 剧照、海报、新闻配图 │
│ │ • 历史事件照片 │
│ │ • 实物图片(咖啡豆、芯片、汽车等) │
│ │ │
│ └─→ 概念性图片 ──→ 使用 AI 生成 │
│ • 价值链/生态系统图 │
│ • 流程图、关系图 │
│ • 抽象概念的视觉化 │
│ • 数据可视化、信息图 │
│ • 氛围图、风格示意图 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
3.2 媒体数量指南(灵活调整)
不设硬性数量限制,根据内容丰富度和主题特点决定:
| 内容类型 | 建议媒体配置 | 说明 | |----------|-------------|------| | 人物密集型(如影评、商业领袖) | 3-5 张人物照片 + 1-2 个访谈视频 | 优先下载真实照片 | | 概念密集型(如金融、技术) | 2-4 张概念图 + 1-2 个解释视频 | 优先 AI 生成 | | 案例密集型(如商业分析) | 2-3 张案例图 + 1-2 张流程图 | 混合使用 | | 视觉艺术类(如电影、设计) | 4-6 张剧照/作品图 + 1-2 个片段 | 优先下载真实图片 |
3.3 图片获取策略
策略 A:事实性图片 → 优先网络下载
适用场景:
- 人物照片(创始人、CEO、专家、艺术家、导演、演员等)
- 产品图片、公司 Logo、品牌视觉
- 电影剧照、海报、专辑封面
- 新闻事件配图、历史照片
- 实物图片(食物、设备、建筑等)
获取方式:
# 方式 1: 使用 media-downloader(需要 API Key)
python ~/.claude/skills/media-downloader/media_cli.py image "关键词" -n 数量 -o 输出目录
# 方式 2: 通过 WebSearch 找到图片 URL,然后下载
# 搜索关键词示例:
# "[人名] portrait photo"
# "[公司名] logo high resolution"
# "[电影名] movie poster"
# "[产品名] product image"
搜索关键词模板:
人物照片: "[姓名] portrait" / "[姓名] headshot" / "[姓名] photo"
公司Logo: "[公司名] logo png" / "[公司名] brand"
电影海报: "[电影名] movie poster" / "[电影名] official poster"
剧照: "[电影名] still" / "[电影名] scene" / "[电影名] screenshot"
产品图: "[产品名] product photo" / "[产品名] official image"
策略 B:概念性图片 → 使用 AI 生成
适用场景:
- 行业价值链、生态系统图
- 业务流程图、工作流程
- 抽象概念的视觉化表达
- 关系图、层级图
- 氛围图、风格示意图
- 找不到合适真实图片时的备选
使用 zimage-skill 生成:
MODELSCOPE_API_KEY="your-key" python3 ~/.claude/skills/zimage-skill/generate.py "prompt" "output.jpg"
Prompt 模板:
# 流程图/价值链
"[主题] value chain diagram, minimalist infographic style, [color] color scheme,
professional business design, clean flat design, white background"
# 概念图
"[概念] concept visualization, modern illustration style, simple and clear,
professional corporate design"
# 氛围图
"[主题] aesthetic, cinematic atmosphere, [风格描述], professional photography style"
# 生态系统图
"[行业] ecosystem diagram, showing key players and relationships,
minimalist business infographic, clean design"
策略 C:备选方案
当以上方式都失败时:
- 提供外部链接:
[查看图片](url) - 使用文字描述代替
- 使用 Mermaid 图表(适用于流程图)
3.4 视频获取策略
使用 media-downloader 下载 YouTube 视频:
python ~/.claude/skills/media-downloader/media_cli.py youtube "URL" -o "输出目录" --end 120
视频类型与搜索关键词:
| 视频类型 | 搜索关键词模板 | 适用场景 | |----------|---------------|----------| | 解释性视频 | "[概念] explained", "how [X] works" | 复杂概念讲解 | | 入门视频 | "[行业] 101", "[行业] for beginners" | 行业入门 | | 人物访谈 | "[人名] interview", "[人名] talk" | 人物介绍 | | TED 演讲 | "[主题] TED talk" | 思想启发 | | 纪录片片段 | "[主题] documentary" | 深度内容 | | 新闻报道 | "[事件] news report" | 时事案例 |
视频要求:
- 时长:根据内容价值灵活裁剪(建议 60-180 秒)
- 内容:与主题直接相关
- 质量:至少 720p
3.5 媒体文件命名规范
人物照片: person-[姓名拼音或英文].jpg
概念图: diagram-[描述].jpg
剧照/海报: poster-[作品名].jpg / still-[作品名].jpg
案例图: case-[案例名].jpg
产品图: product-[产品名].jpg
视频: video-[主题].mp4
3.6 媒体嵌入格式 (Obsidian)
图片: ![[media/filename.jpg]]
视频: ![[media/filename.mp4]]
带说明: ![[media/filename.jpg|这是图片说明]]
3.7 媒体获取检查清单
在完成媒体获取后,确认:
- [ ] 所有提到的关键人物都有对应图片(真实照片优先)
- [ ] 核心概念有视觉化表达(AI 生成或真实图片)
- [ ] 至少有 1 个相关视频片段
- [ ] 图片和视频数量与内容丰富度匹配
- [ ] 所有媒体文件已下载到本地 media 文件夹
- [ ] 文件命名清晰规范
3.8 媒体失败降级策略(MANDATORY)
当媒体获取失败时,不允许直接跳过,必须按顺序降级:
- 事实图失败:尝试 AI 生成替代图,并明确标注“AI 生成示意图”
- AI 图失败:改用 Mermaid/ASCII 图或文字结构化描述
- 视频失败:提供高质量外链 + 60-120 秒关键内容摘要
3.9 版权与合规提示(MANDATORY)
在文档的“延伸阅读”或末尾补充:
- 媒体来源说明(来源平台/作者/链接)
- 版权状态提示(仅学习参考或可商用)
- 商业使用风险提醒(建议优先使用可复用许可素材)
Phase 4: Ask Save Path (MANDATORY)
⚠️ 在生成内容之前,必须询问用户保存路径
使用 AskUserQuestion 工具询问用户:
问题: "请告诉我你想把学习笔记保存到哪里?"
选项:
1. 当前目录 (Current directory)
2. 桌面 (Desktop)
3. 自定义路径 (Custom path)
如果用户选择自定义路径:
- 等待用户输入完整路径
- 验证路径是否存在,不存在则创建
默认文件结构:
[用户指定路径]/
├── [主题]速成指南.md # 主文档
└── media/ # 媒体文件夹
├── diagram-*.jpg
├── person-*.jpg
├── case-*.jpg
└── video-*.mp4
Phase 5: Content Generation & Save
5.1 Output Structure Template
# [Industry/Field Name] 行业速成指南
> 🎯 **你的学习目标**: [Personalized based on user profile]
> ⏱️ **预计阅读时间**: X 分钟
> 📅 **生成日期**: YYYY-MM-DD
---
## 一句话看懂这个行业
[Feynman-style explanation in ONE sentence that a 12-year-old could understand]
---
## 第一性原理:行业的本质
[Break down to fundamental truths. What problem does this industry solve? Why does it exist?]
![[media/diagram-value-chain.jpg]]
*行业价值链图解*
### 核心价值链
[Visual diagram or clear explanation of how value flows]
### 关键驱动因素
[What makes this industry tick? 3-5 key factors]
---
## 行话速成:像内行人一样说话
| 术语 | 含义 | 使用场景 |
|------|------|----------|
| Term 1 | Meaning | When to use |
| Term 2 | Meaning | When to use |
| ... | ... | ... |
### 常用表达
- "[Insider phrase 1]" — 意思是...
- "[Insider phrase 2]" — 用于...
### 新手常犯的错误
- ❌ 不要说"..." → ✅ 应该说"..."
---
## 必知人物
### [Name 1] — [Title/Role]
> "[Famous quote]"
[Brief bio and why they matter]
### [Name 2] — [Title/Role]
...
---
## 经典案例
### 案例一:[Success/Failure Story Title]
**背景**: ...
**过程**: ...
**结果**: ...
**启示**: [Key takeaway in user's professional context]
![[media/case-example.jpg]]
---
## 精选视频片段
### [Video Title]
![[media/video-explanation.mp4]]
> 📌 **关键点**: [1-2 sentence summary of why this matters]
---
## 闪念卡片 (Flashcards)
🔮 点击展开卡片 1
**Q: [Question]**
---
**A: [Answer]**
[Generate 5-10 flashcards covering key concepts]
---
## 自测问答
### 问题 1
[Scenario-based question]
💡 查看答案
[Answer with explanation]
[Generate 3-5 quiz questions]
---
## 行动清单
基于你的目标「[user goal]」,建议的下一步:
- [ ] [Actionable item 1]
- [ ] [Actionable item 2]
- [ ] [Actionable item 3]
---
## 延伸阅读
- [Resource 1](url) — 推荐理由
- [Resource 2](url) — 推荐理由
---
> 💡 **学习小贴士**: [Personalized tip based on user's background]
5.2 Save Files
- 创建 media 文件夹
- 将所有媒体文件保存到 media 文件夹
- 保存主 markdown 文件
5.3 Scenario Modes (Output Adaptation)
根据用户目标自动选择输出重点(可显式声明 mode):
mode=networking:强调谈资、人物、热点话题mode=interview:强调高频问答、结构化表达、案例拆解mode=investment:强调商业模式、增长驱动、风险与竞争格局mode=learning:强调概念体系、学习路径、记忆卡片
5.4 Output Quality Rubric (Self-check)
交付前按 1-5 分自评并简要补强薄弱项:
- 清晰度(小白可理解)
- 准确性(来源可信、可追溯)
- 实用性(可用于会议/面试/投资交流)
- 记忆性(闪卡与测验质量)
- 可读性(结构、排版、图文对应)
若总分 = 18)
- [ ] Personalization markers present throughout
- [ ] Actionable next steps provided
Tool Integration
Required Tools
| Tool | Purpose | When to Use | |------|---------|-------------| | WebSearch | 搜索行业信息 | 每次必用 | | WebFetch | 获取网页详细内容 | 每次必用 | | zimage-skill | 生成概念图 | 概念性图片(流程图、价值链等) | | media-downloader | 下载图片和视频 | 事实性图片 + YouTube 视频 | | AskUserQuestion | 询问保存路径 | 保存前必用 |
zimage-skill (AI 图片生成)
功能: 使用 AI 生成概念图、流程图等
使用方式:
MODELSCOPE_API_KEY="your-key" python3 ~/.claude/skills/zimage-skill/generate.py "prompt" "output.jpg"
Prompt 最佳实践:
"[主题] diagram/infographic, minimalist style, [color] color scheme,
professional design, clean flat design, white background"
media-downloader (媒体下载器)
功能: 下载 YouTube 视频并裁剪
使用方式:
# 下载并裁剪视频
python ~/.claude/skills/media-downloader/media_cli.py youtube "URL" -o "目录" --end 120
# 检查配置状态
python ~/.claude/skills/media-downloader/media_cli.py status
Example Triggers
- "帮我快速了解私募股权行业"
- "I need to understand the semiconductor industry by next week"
- "想成为咖啡行业的内行人"
- "Help me master the basics of venture capital"
- "下周要和动漫行业的人聊天,帮我速成"
- "/chuinb blockchain"
- "/master contemporary art"
Troubleshooting
zimage-skill 报错 "API Key required"
需要设置环境变量:
export MODELSCOPE_API_KEY="your-api-key"
获取 API Key: https://modelscope.cn/my/myaccesstoken
media-downloader 图片下载失败
需要配置图库 API Key:
export PEXELS_API_KEY="your-key"
export PIXABAY_API_KEY="your-key"
备选方案: 使用 zimage-skill 生成图片代替下载
YouTube 视频下载失败
确保已安装 yt-dlp:
pip install yt-dlp
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: yizhiyanhua-ai
- Source: yizhiyanhua-ai/chuinb-skill
- License: MIT
Install and usage instructions live in the source repository linked above.
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