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Data science & ML
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QBS:从问题出发,让 AI 找书、完整读相关章节、制作并试跑 Skill。不熟悉一个领域,也能开始。

概要

你提供一个想解决的问题,QBS 驱动 AI 找到相关书籍、完整读相关正文章节、提炼方法,制作一个可独立调用的 Skill,再用实际任务检验。 每天都在用 Codex,遇到重复的问题,很自然就想把处理方法存成 Skill。可换到一个自己不熟悉的领域,问题就来了。没读过相关的书,也没积累多少经验,该写哪些步骤?AI 给的判断,自己又该怎么验?只把几轮聊天整理成文件,文件是有了,方法的依据还没着落。 所以我们做了 QBS。你先说清眼前的事,找书、取得正文、阅读和提炼交给 AI。围绕这一个问题读相关章节,把作者的方法、适用条件和例外,转成可以执行和检查的步骤。 这条流程的完整说明在 QBS Skill。拿不到正文时会报告具体缺口;找到书名、读过序言都不能算完成了相关章节阅读。 你可以直接从自己的问题开始,不用先自行选书、系统学完一个领域再动手。QBS 把找书、阅读、制作和试跑接成一条流程。实际耗时取决于正文能否取得、要读多少内容和试跑后需要改几轮;目前没有完整计时数据,暂不承诺“几分钟做完”。 选择你使用的 Agent。默认装到当前项目;想在所有项目里使用,在命令末尾加 -g。安装后新开会话,就可以让 QBS 帮你做自己的 Skill。 安装器与参数说明 · 安装实测记录 · 手动安装。已有同名 Skill 且改过内容时,先备份再更新。 例如:“使用 $qbs。我在 Codex 里做小功能时,需求经常越聊越大。请找书并完整读相关章节,做一个帮我确定本轮范围的 Skill,再拿我这次的功能需求试跑。”

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QBS · 不熟悉一个领域,也能从问题开始做 Skill

「带着你的问题,让 AI 找书、读相关章节,把方法做成自己的 Skill。」

QBS = Question → Book → Skill。 你提供一个想解决的问题,QBS 驱动 AI 找到相关书籍、完整读相关正文章节、提炼方法,制作一个可独立调用的 Skill,再用实际任务检验。

怎么做出 Skill · 安装 QBS · 第一次使用 · 会拿到什么 · 制作案例与进展


想做一个 Skill,却不知道该把什么经验写进去

每天都在用 Codex,遇到重复的问题,很自然就想把处理方法存成 Skill。可换到一个自己不熟悉的领域,问题就来了。没读过相关的书,也没积累多少经验,该写哪些步骤?AI 给的判断,自己又该怎么验?只把几轮聊天整理成文件,文件是有了,方法的依据还没着落。

所以我们做了 QBS。你先说清眼前的事,找书、取得正文、阅读和提炼交给 AI。围绕这一个问题读相关章节,把作者的方法、适用条件和例外,转成可以执行和检查的步骤。从一个真实问题开始,做出有出处、能试用、可以继续修改的 Skill。你不必先系统学完这个领域。

用这条路线做出来的 Skill

Skill 解决什么问题 已读内容
shape-up AI 把小需求越做越大,不知道什么时候该停 完整读第 3、14 章;试跑 3 个场景
the-debugging-book AI 修 bug 反复猜,说不清排除了什么 完整读 Introduction to Debugging 含练习
make-time 一天被 AI 任务打成碎片,忙完什么都没做成 回读 Highlight 章 + Laser 章;draft

从问题到自己的 Skill

流程图源文件

这条流程的完整说明在 QBS Skill。拿不到正文时会报告具体缺口;找到书名、读过序言都不能算完成了相关章节阅读。

能多快?

你可以直接从自己的问题开始,不用先自行选书、系统学完一个领域再动手。QBS 把找书、阅读、制作和试跑接成一条流程。实际耗时取决于正文能否取得、要读多少内容和试跑后需要改几轮;目前没有完整计时数据,暂不承诺“几分钟做完”。

一行安装 QBS

电脑上有 Node.js、npm(含 npx)和 Git 后,运行:

npx skills@latest add LearnPrompt/qbs --skill qbs

选择你使用的 Agent。默认装到当前项目;想在所有项目里使用,在命令末尾加 -g。安装后新开会话,就可以让 QBS 帮你做自己的 Skill。

安装器与参数说明 · 安装实测记录 · 手动安装。已有同名 Skill 且改过内容时,先备份再更新。

装完,把你的问题交给 QBS

把下面的方括号换成自己的情况,直接发给 Agent:

使用 $qbs。我不熟悉[领域],现在想解决[具体问题],希望最后得到[可检查的结果]。请主动找相关书籍,取得并完整阅读相关正文章节,把方法做成一个可独立调用的 Skill,再用一个新任务试跑。交付 Skill、试跑结果,以及实际读过的章节和方法出处。拿不到完整正文时,请说明具体缺口。

例如:“使用 $qbs。我在 Codex 里做小功能时,需求经常越聊越大。请找书并完整读相关章节,做一个帮我确定本轮范围的 Skill,再拿我这次的功能需求试跑。”

你不需要提前知道书名。已经选好书、拥有电子文件或章节材料,也可以一起提供。

做完,你应该拿到什么

交付 你能检查什么
一个可独立调用的 Skill 什么时候用、需要什么输入、按什么步骤做、交什么结果
来源与阅读记录 实际读了哪本书的哪些章节,哪些规则来自书里,哪些是场景补充
一次新任务的试跑产物 输入是什么,方法怎么用,哪些验收项通过或没通过
继续阅读的入口 这次用上的方法在书里哪里,自己想深入时从哪里开始

以后遇到同类问题,可以直接调用做好的 Skill;换一个新领域,再从 QBS 开始。只有书单或一个未经试跑的文件,流程还没完成。


直接试用已经做好的 Skill

只需要其中一本时,保留对应名称即可。

npx skills@latest add LearnPrompt/qbs --skill shape-up the-debugging-book
使用 $shape-up。我想给客户列表加一个”导出当前筛选结果”的功能,只愿投入两个半天。请确定本轮必要范围、暂缓项、未知条件和验收标准。

使用 $the-debugging-book。这段代码第一次分页正常,后面换页却重复旧结果。请复现、用实验区分原因,完成修复和回归,并告诉我关键判断来自书中哪里。

用过一个方法,也许就想把书翻开了

我们很久没好好读书了。所以我还想给这条路线留一个小小的后续:Skill 每次交付时,告诉我刚才那个判断来自哪一章。

先让方法参与今天的工作。如果它帮上了忙,自然就会好奇,作者为什么这么想,还有哪些地方值得继续读。

带着问题做出一个 Skill,再带着使用后的好奇回到书里。

子 Skill 制作合约 · MIT(适用于本项目原创代码与说明;书籍原文和封面版权归原权利人)

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