A reusable AI learning skill for mastering almost any subject through project-driven learning, mastery checks, and authoritative sources.
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中文主讲 · 温柔鼓励 · 优先官方文档与权威材料 · 一个 SKILL.md 走遍 Codex / Claude Code / OpenCode learn-anything-skill 是一个可移植的 SKILL.md 工作流包,核心目标不是“回答问题”,而是 。 - 默认角色:导师 + 项目教练 - 默认方法:项目驱动学习 + Mastery Learning - 默认产出:学习计划、学习笔记、课后复盘、项目任务书、掌握度检查、错题/卡点记录 - 默认行为:把关键学习产出写入当前工作目录下的 Markdown 文件,而不只停留在聊天记录里 - 默认来源策略:优先官方文档、原始资料、经典教材、权威机构材料,并区分事实依据与建议判断 - 默认项目化方式: - 编程主题:最小 demo、微项目、调试任务、小型任务书 - 非编程主题:研究短报告、演讲提纲、案例分析、知识地图、读书笔记、复盘文档 - 想系统学习一个新主题的人 - 想把“知道”推进到“会用、会改、会迁移”的人 - 想把学习过程产品化、项目化、可复盘的人 - 想把 Skill 开源给 Codex / Claude Code / OpenCode 用户复用的人 推荐不要直接在杂乱的工作目录里学习,而是先单独新建一个学习目录,再在这个目录里调用 Skill。 - 学习计划会自动保存为 Markdown 文件 - 学习笔记会持续追加和沉淀 - 课后复盘、掌握度检查、错题/卡点记录会留在同一个目录 - 一个主题的资料、练习、笔记和项目任务书不会和其他项目混在一起 默认情况下,Skill 会优先把学习产出写到当前工作目录下的 study/ 子目录,例如: 首页只保留最短路径。更完整的安装、平台适配、调用方式、案例和提示词请看独立文档:
README
图文和视频介绍
简介
learn-anything-skill 是一个可移植的 SKILL.md 工作流包,核心目标不是“回答问题”,而是 帮助用户真的学会。
- 默认角色:
导师 + 项目教练 - 默认方法:
项目驱动学习 + Mastery Learning - 默认产出:学习计划、学习笔记、课后复盘、项目任务书、掌握度检查、错题/卡点记录
- 默认行为:把关键学习产出写入当前工作目录下的 Markdown 文件,而不只停留在聊天记录里
- 默认来源策略:优先官方文档、原始资料、经典教材、权威机构材料,并区分事实依据与建议判断
- 默认项目化方式:
- 编程主题:最小 demo、微项目、调试任务、小型任务书
- 非编程主题:研究短报告、演讲提纲、案例分析、知识地图、读书笔记、复盘文档
适合:
- 想系统学习一个新主题的人
- 想把“知道”推进到“会用、会改、会迁移”的人
- 想把学习过程产品化、项目化、可复盘的人
- 想把 Skill 开源给 Codex / Claude Code / OpenCode 用户复用的人
推荐学习目录工作流
推荐不要直接在杂乱的工作目录里学习,而是先单独新建一个学习目录,再在这个目录里调用 Skill。
例如你想系统学习 AI,可以先创建:
mkdir -p learn-ai
cd learn-ai
然后在这个目录里使用 learn-anything-skill。
这样做的好处是:
- 学习计划会自动保存为 Markdown 文件
- 学习笔记会持续追加和沉淀
- 课后复盘、掌握度检查、错题/卡点记录会留在同一个目录
- 一个主题的资料、练习、笔记和项目任务书不会和其他项目混在一起
默认情况下,Skill 会优先把学习产出写到当前工作目录下的 study/ 子目录,例如:
learn-ai/
└── study/
├── ai-learning-plan.md
├── ai-notes.md
├── ai-session-review.md
├── ai-mastery-check.md
└── ai-mistakes-log.md
快速开始
1. 安装 Skill
推荐用 Agent Skills CLI:
npx skills add read2017/learn-anything-with-AI --skill learn-anything-skill
如果想全局安装:
npx skills add -g read2017/learn-anything-with-AI --skill learn-anything-skill
2. 创建学习目录
mkdir -p learn-ai
cd learn-ai
3. 开始学习
用 $learn-anything-skill 帮我学习 SQL。
我会一点 Python,但没系统学过数据库。
请给我一个 4 周学习计划,并设计一个小项目任务书。
详细教程
首页只保留最短路径。更完整的安装、平台适配、调用方式、案例和提示词请看独立文档:
- 中文详细教程:docs/tutorial.md
- English tutorial: docs/tutorial.en.md
如果你是第一次用,建议顺序是:
- 先看上面的图文介绍或视频教程
- 按“快速开始”完成安装与目录准备
- 再看详细教程,按自己的主题开始长期学习
目录结构
skills/
└── learn-anything-skill/
├── SKILL.md
├── agents/
│ └── openai.yaml
├── references/
│ ├── mastery-rubric.md
│ ├── project-patterns.md
│ ├── source-strategy.md
│ └── teaching-playbook.md
└── assets/
├── learning-plan-template.md
├── mistakes-log-template.md
├── mastery-check-template.md
├── project-brief-template.md
├── session-review-template.md
└── study-notes-template.md
适用主题
这个 Skill 不是只给程序员用的。它适用于:
- 编程与软件工程
- 数学与统计
- 经济学与金融基础
- 英语和其他语言学习
- 历史、社会科学、人文阅读
- 写作、演讲、表达训练
- AI / LLM / 数据相关主题
开发与定制
如果你想改成自己的版本,最常见的修改点有:
- 改默认语气与输出语言
- 改项目风格:更偏考试、论文、实战或作品集
- 改资料策略:更强调官方文档或教材精读
- 改掌握度检查方式:更偏题目、口头复述、代码实现或论文解读
建议优先修改这些文件:
skills/learn-anything-skill/SKILL.mdskills/learn-anything-skill/references/source-strategy.mdskills/learn-anything-skill/references/project-patterns.mdskills/learn-anything-skill/references/mastery-rubric.md
兼容性说明
- OpenAI / Codex / ChatGPT Skills:这是最原生的目标形态
- Claude Code:可直接作为 Skill 使用;如果要发布给更多人,建议再包装成 plugin
- OpenCode:建议作为 command 适配,而不是假设它与本仓库的 Skill 目录完全同构
- 其他兼容 Agent Skills 的工具:推荐优先使用
npx skills add
换句话说:这个仓库的核心资产是通用的 SKILL.md + references + assets 工作流;不同代理工具的安装入口不完全一样,但内容本身是可迁移的。
支持这个项目
如果这个 skill 帮你把一件事真的学会了:
- ⭐ Star —— 让更多人看到它
- 👀 Watch —— 订阅更新,我发新版本时你会收到通知
- Fork —— 改成你自己的版本(换语气、换项目风格、换资料策略都行,见开发与定制)
有问题、想要新功能,或者想提名一个新的项目范式,欢迎开 Issue。
请我喝杯咖啡
这个项目占用了我不少下班后的时间。如果你用着顺手,可以请我喝杯咖啡:
微信赞赏码 · 纯打赏,不用于购买服务
海外的朋友可以用 Ko-fi(链接待补)。
我能帮你做什么
这个仓库来自我自己的真实需求。如果你也有类似场景,我提供一对一的服务:
| 服务 | 适合谁 | 交付什么 |
|---|---|---|
| 定制 skill | 你有一套自己的工作流、知识或内容,想把它变成 AI 能直接用的 skill | 沟通确认场景 → 交付可用的 SKILL.md 包 |
| 人物蒸馏 | 你想把某位博主 / 领域专家的公开内容,提炼成「能按他的方式回答」的 AI 助手 | 从语料采集、统计分析到 skill 交付的完整流程 |
| AI 工作流咨询 | 想让 AI 真正嵌进业务流程,而不是停在聊天框里 | 按你的具体场景评估可行性 |
实物案例:jianghushuo-oral-skill —— 把一位 489 万粉博主的 433 条视频(94.7 万字)蒸馏成一个 skill:提炼出 6 个心智模型、15 组内在矛盾,独立盲测评分 90/100,每一条引用都能回溯到原片秒数。
📮 [email protected] —— 邮件说明你的场景,我一般当天回。
边界说明:人物蒸馏类服务只处理你有权使用的内容——你自己的账号、你已获授权的素材,或公开内容用于个人研究。我不代人处理无权分发的他人内容。
关于作者
沉思哲(AI 产品研发)· GitHub @read2017
我擅长把「实际做过的事」变成可复用的 AI 工具,也在小红书和抖音记录这个过程。
License
本仓库使用 MIT License。
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