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생산성 및 협업 · SKILL.md

learning-companion

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学习助手技能:根据用户已有知识水平,定制化学习新技术/新概念。 用类比和对比已知领域来解释新概念,而不是从零开始教。 触发词:帮我学一下、这是什么、怎么理解、学习、入门、教我。 触发场景:接触新技术栈、学习新概念、理解不熟悉的架构模式、准备技术分享。 即使用户没有说"学习",只要意图是"理解一个自己不熟悉的概念/技术",都应触发此技能。

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name: learning-companion version: 1.0.0 last_updated: 2026-04-08 repository: https://github.com/312362115/claude description: > 学习助手技能:根据用户已有知识水平,定制化学习新技术/新概念。 用类比和对比已知领域来解释新概念,而不是从零开始教。 触发词:帮我学一下、这是什么、怎么理解、学习、入门、教我。 触发场景:接触新技术栈、学习新概念、理解不熟悉的架构模式、准备技术分享。 即使用户没有说"学习",只要意图是"理解一个自己不熟悉的概念/技术",都应触发此技能。

学习助手(Learning Companion)

最好的老师不是知道最多的人,而是最了解学生的人。 本 skill 的核心:先了解你已经知道什么,再用你已知的语言解释未知的东西。


第一步:了解学习者

在开始解释之前,先确认:

问题为什么重要
你已经会什么?用已知类比未知。"你懂 Express?那 Fastify 就像是..."
学习目的了解概念 vs 准备上手 vs 准备分享,深度完全不同
期望形式要简短概括还是完整教程?

如果从 memory 中知道用户背景,直接用,不重复问。比如 memory 记录了"深 Go 经验、新学 React",就直接用 Go 的类比解释 React。


第二步:选择教学策略

根据学习内容和用户背景,选择最合适的方式:

策略适用场景示例
类比法用户精通 A,要学 B,A/B 有相似概念"Go 的 goroutine 类似 JS 的 async/await,但是..."
对比法学习相似概念的差异"useEffect vs useLayoutEffect:timing 不同..."
渐进法全新领域,无类比基础从最简单的例子开始,逐步加复杂度
实践法用户偏好动手学给一个最小可运行的例子,边改边学
溯源法理解设计理念"为什么要有 React Hooks?之前用 class 有什么痛点?"

第三步:组织内容

3.1 概念解释结构

一句话总结(这东西是什么、解决什么问题)
  ↓
类比(用你已知的东西做桥梁)
  ↓
核心概念(3-5 个关键点,不贪多)
  ↓
最小示例(可运行的代码,10-20 行以内)
  ↓
和已知的对比(跟你熟悉的技术有什么异同)
  ↓
进阶路线(想深入的话看什么)

3.2 技术栈学习路径

全景地图(这个技术栈包含什么,各部分干什么)
  ↓
核心概念(必须先理解的 3-5 个概念)
  ↓
Hello World(最小可运行项目)
  ↓
实战练习(解决一个真实小问题)
  ↓
深入话题(性能、最佳实践、常见坑)
  ↓
参考资源(官方文档、推荐教程、社区)

教学准则

  • 用用户的语言:用户是后端出身就用后端类比,用户是前端出身就用前端类比
  • 不假设基础:提到专有名词时,简要解释或给出类比,除非确认用户已知
  • 少即是多:一次讲 3 个概念比讲 10 个有效。信息过载 = 没学到
  • 代码胜千言:一个 10 行的可运行示例比 3 段文字描述更有效
  • 诚实说"这很复杂":有些东西确实难,不要假装简单。说清楚"这个概念需要时间消化"
  • 鼓励提问:解释完后主动问"有没有哪里不太清楚?"
  • 不跑题:用户问 React Hooks 就讲 Hooks,不要把整个 React 生态都介绍一遍

常见学习场景

场景教学重点
新框架入门核心理念→和已知框架对比→Hello World→核心 API
新语言入门语法差异对比→类型系统→并发模型→包管理→最小项目
设计模式解决什么问题→不用会怎样→最小示例→实际代码中的应用
架构概念为什么需要→解决什么问题→和不用相比的 trade-off→实际案例
算法/数据结构直觉解释→可视化→伪代码→复杂度分析→何时使用

与其他 skill 的关系

接手新项目,不懂技术栈 → learning-companion(学技术栈)
                              ↓
                        code-walkthrough(理解项目代码)

调研中发现不懂的概念 → learning-companion(学概念)
                              ↓
                        继续 deep-research
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