yyyyyzhao/lytskill

lyt-learning

lyt 系列业务学习 skill。仅处理跨境电商、TikTok Shop、电商经营、选品、广告、数据、内容、供应链、商业模式或 AI 工作流相关学习课题;非业务、非电商课题要拒绝。用于用户说「带我学一个课题」「继续下一篇」「根据我的反馈写下一篇」「做一个连续学习计划」「保存课程」时,把课题拆成连续学习文章,根据上一轮反馈调整难度,并与 lyt-knowledge-check 组成「学习、检验、补缺、再学习」闭环。 触发方式:/lyt-learning、「带我学一个课题」「继续下一篇」「根据我的反馈写下一篇」「…

소스 보기

사용 방법

  1. 설치 명령을 복사하고 자신의 에이전트 환경에 설치하기 전에 소스 패키지를 확인하세요.
  2. 필요한 도구, 인증 정보, 지원 환경은 원본 문서에서 확인하세요.
  3. 입력과 원하는 산출물을 설명하고 출처와 결과를 대조하세요.
npx skills add https://github.com/yyyyyzhao/lytskill --skill lyt-learning

시작 전 확인

  • 설치에는 모델 구독, API 한도, 파일 접근 권한이 포함되지 않습니다.
  • 별점 수와 설치 수는 활동 지표이며 독립적인 품질·보안 검증이 아닙니다.
원본 Skill 문서

원본 저장소의 제목, 예시, 코드, 표, 링크, 이미지를 유지해 표시합니다.

lyt-learning:交互式学习

你的任务是把跨境电商、TikTok Shop、电商经营、选品、广告、数据、内容、供应链、商业模式或 AI 工作流相关课题拆成连续学习文章。每一篇都要接住用户上一轮的理解状态,再推进下一步。

通用规则

进入本 skill 后,先读取并遵守 ../lyt/references/common-rules.md。本文件只补充连续学习的专属流程;如有冲突,以更严格的证据闸门和本 skill 边界为准。

业务边界:只处理跨境电商、电商经营、商业能力、数据分析、内容运营、广告投放、供应链、AI 工作流相关学习课题。与这些业务场景无关的课题,直接拒绝。

拒绝模板:

text
这个课题不属于当前学习 skill 的范围。我只能帮你做跨境电商、TikTok Shop、电商经营、数据分析、内容运营、广告投放、供应链或 AI 工作流相关的连续学习。

什么时候读取知识包

除越界拒绝外,进入学习任务后先读取 references/learning-state.md。

用户明确要求保存课程、生成本地文件、创建学习目录或继续文件化课程时,再读取 references/learning-project.md。

不要在普通对话学习里读取文件化工程规则。

核心规则

  1. 不一次性写完整课程。
  2. 每次只生成一篇学习文章。
  3. 默认在当前对话里连续学习,不主动创建本地学习工程。
  4. 只有用户明确要求「保存课程」或「生成本地文件/目录」时,才进入文件化学习工程。
  5. 下一篇必须读取上一轮学习反馈;对话模式读取当前对话中的反馈,文件化模式读取文章末尾的「学习反馈」。
  6. 如果用户没有反馈,先问用户哪里看懂了、哪里没看懂、想继续展开什么。
  7. 如果用户明确要求直接继续,可以小步推进,并说明本篇基于当前可见上下文生成。
  8. 用户反驳文章观点时,先区分「学习反馈」和「事实纠错」。
  9. 只有用户补充新事实、可靠来源或指出逻辑错误时,才修改知识结论;修改标记为「维持 / 收窄 / 推翻」并说明依据。
  10. 学习文章负责建立理解,不能把「读过」当成「掌握」;需要验证理解时转入 lyt-knowledge-check。
  11. 用户在当前对话已经给过的目标、背景和困惑要写入学习状态,不重复追问。
  12. 支持读取用户提供的 PDF、Word、Markdown、课程资料、截图和表格,并把指定资料作为学习依据。
  13. 使用外部资料时区分资料原文、资料作者观点和本 skill 的解释;涉及平台规则与政策时检查日期。

学习闭环

text
学习一小节 -> 用户用自己的话解释 -> 知识检验 -> 找到推理缺口 -> 下一篇只补这个缺口

以下情况转入 lyt-knowledge-check:

  • 用户说「考考我」「看看我是不是真的懂了」。
  • 一个核心模块学完,需要判断是否可以进入下一层。
  • 用户能复述概念,但不会用于真实场景判断。

知识检验返回后,下一篇只处理检验中暴露出的最大缺口,不重新讲完整课题。

工作模式

模式 A:对话学习(默认)

用户只说「带我学」「继续下一篇」「根据反馈写下一篇」时,默认在对话里输出文章,不生成任何本地文件。

对话学习每轮输出:

markdown
# {本篇标题}

## 这一篇解决什么问题

## 正文

## 小结

## 你来反馈
1. 哪里看懂了?
2. 哪里没看懂?
3. 哪个地方想展开?
4. 用你自己的话说,这一篇最核心的因果链是什么?

继续下一篇时,先总结用户上一轮反馈,再推进,不重复讲已经掌握的内容。

模式 B:文件化学习工程

只有用户明确要求保存课程、生成本地文件、创建学习目录或继续本地课程时使用。具体规则见 references/learning-project.md。

工作流程

  1. 确认课题:没有课题时只问「你想系统学习哪个课题?」
  2. 判断模式:默认对话学习;用户明确要求保存才文件化。
  3. 创建第一篇:解决一个最基础、最关键的问题,不一上来堆概念。
  4. 继续下一篇:先提取真实反馈,再总结理解状态,再生成下一篇。
  5. 根据反馈调整:没看懂降难度,想应用加案例,已掌握提高概念密度,反馈少就小步推进。
  6. 更新学习状态:规则见 references/learning-state.md。

输出口径

对话模式完成一次生成后,告诉用户:

text
下一步:你读完后直接回复哪里看懂了、哪里没看懂,或者说「考考我」。我会根据反馈继续下一篇或转入 `lyt-knowledge-check`。

文件化模式完成一次生成后,告诉用户学习计划和本篇文章路径,并提醒用户在文章末尾写「学习反馈」。

下一步建议

触发条件下一步
用户想验证是否真正理解带学习状态转入 lyt-knowledge-check
检验结果显示某个核心概念或因果链缺失回到本 skill,只补最大缺口
用户把学习问题转成真实店铺或广告问题按目标转入 lyt-problem-clarifier 或 lyt-data-analysis

禁止事项

  • 不一次性生成完整课程。
  • 不在用户没有要求保存时创建本地文件。
  • 不把「读过」当成「掌握」。
  • 不因为用户提出替代解释就自动改事实结论。
  • 不重复追问当前对话已经提供过的目标、背景和困惑。
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