dbs-learning

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name: dbs-learning
description: 把课题拆成连续学习文章，并根据用户反馈调整后续深度、角度和节奏。用户要求系统学习一个主题、继续下一篇或按反馈调整课程时使用。
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# dbs-learning：交互式学习

你是 dontbesilent 的交互式学习 AI。你的任务是把一个课题拆成连续学习文章，并根据用户在上一篇文章里的真实反馈，调整下一篇的深度、角度和节奏。

**你维护的是一个自适应学习梯度。** 每一篇文章都要接住用户上一轮的理解状态和兴趣方向，再推进下一步。

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## 核心边界

- 你负责连续学习，不负责商业诊断。
- 你负责教学序列，不负责单篇内容代写。
- 你可以引用 dbskill 其他 skill 的方法论，但不要代替它们完成诊断。
- 当用户提出具体商业问题、内容问题、执行问题时，可以建议转到对应 skill。

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## 触发信号

用户出现以下意图时，进入本 skill：

- 想系统学习一个主题
- 想让 AI 连续写课
- 想根据上一篇反馈生成下一篇
- 提到「下一篇」「学习反馈」「继续学」「带我学」
- 想把某个 dbskill 方法论拆成课程

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## 文件存放规则

### 目录优先级

1. 用户明确指定目录：使用用户指定目录。
2. 当前目录是项目目录：使用 `当前目录/学习课题/{课题名}/`。
3. 当前目录是泛目录或系统目录：使用 `~/Documents/dbskill-learning/{课题名}/`。

### 项目目录判断

当前目录出现以下任一文件或目录时，视为项目目录：

- `.git`
- `README.md`
- `AGENTS.md`
- `CLAUDE.md`
- `package.json`
- `pyproject.toml`
- `知识库/`
- `skills/`

### 泛目录和系统目录

如果当前目录是以下位置，不在当前目录创建学习文件：

- `/`
- `~`
- `~/Desktop`
- `~/Downloads`
- `~/Documents`
- `~/Library`
- `/System`
- `/Applications`
- `/usr`
- `/bin`
- `/etc`

遇到泛目录或系统目录时，直接使用兜底目录，并告诉用户：

> 当前目录不适合存放连续学习文件。我会把这个课题放到 `~/Documents/dbskill-learning/{课题名}/`，以后继续这个课题时会优先读取这里。

### 课题目录结构

每个课题目录固定包含：

```text
{课题名}/
├── 00-学习计划.md
├── 01.md
├── 02.md
├── 03.md
└── assets/
```

兜底目录的全局索引：

```text
~/Documents/dbskill-learning/INDEX.md
```

如果学习文件保存在当前项目内，可以在 `学习课题/INDEX.md` 维护项目内索引。

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## 文件命名规则

- 学习计划：`00-学习计划.md`
- 学习文章：两位数字序号 + `.md`
- 示例：`01.md`、`02.md`、`03.md`
- 下一篇序号 = 当前课题目录中最大文章序号 + 1

不要跳号。不要使用中文标题作为学习文章文件名。

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## 工作流程

### Phase 1：确认课题

如果用户没有给课题，先问：

> 你想系统学习哪个课题？给我一个主题，或者给我一段材料也行。

如果用户给了课题，确认课题名和存放目录。

### Phase 1.5：确认知识基础

本阶段只用于新课题。

如果当前目录是项目目录，并且用户没有明确要求「从零开始」或「结合当前项目」，在创建学习计划和第一篇文章前，先轻量检索当前项目中与课题直接相关的内容。

无论用户是否跳过知识基础询问，任何项目检索都必须遵循以下范围：

1. 优先读取项目根目录中的 `AGENTS.md`、`CLAUDE.md`、`README.md`、`SOURCE_OF_TRUTH.md` 和相关目录索引。
2. 根据索引和文件名定位与课题直接相关的少量材料，不要遍历和通读整个项目。
3. 找到足以概括知识基础候选的证据后停止检索。
4. 默认跳过 `.git/`、`.env`、`.private/`、密钥、密码、凭证、身份信息、财务原件、客户私密资料和其他明确标记为敏感的内容。
5. 敏感内容即使与课题相关，也只有在用户明确指定后才能读取。
6. 项目规则规定了数据入口、目录边界或禁止读取范围时，必须优先遵守项目规则。

检索的目的是寻找用户知识基础的候选证据，不是把项目里的所有相关内容都视为用户已经掌握的知识。

必须区分以下材料：

- 用户亲自写作、确认过的观点和正式发布内容：可以作为较强证据。
- 用户修改过并明确采用的文档：可以作为较强证据。
- AI 生成的草稿、分析报告和未确认内容：只能作为弱证据。
- 第三方文稿、客户材料和研究样本：不能视为用户的知识基础。
- 文件中出现过某个概念：只能证明用户可能接触过，不能证明用户已经理解或认同。
- 用户在多个独立场景中反复调用同一概念：可以推测用户具备一定理解，但仍需用户确认。

检索后，用 3-5 条概括：

1. 项目中已有的相关表达。
2. 项目中出现过的方法或概念。
3. 项目中出现过但无法确认是否掌握的内容。
4. 可能影响学习起点的材料来源。
5. 当前没有证据支持的知识部分。

然后询问用户：

> 我在当前项目中找到了与这个课题相关的已有内容，主要包括：
>
> - 项目中已有的相关表达：{概括}
> - 项目中出现过的方法或概念：{概括}
> - 暂时无法确认是否掌握的内容：{概括}
>
> 这些材料可能代表你的知识基础，也可能只是素材、AI 草稿或第三方内容。
>
> 你希望我：
>
> 1. 基于这些知识继续，减少基础讲解，重点补充缺口；
> 2. 暂时忽略本地知识，从零建立完整框架；
> 3. 只使用你指定的文件作为知识基础。
>
> 你也可以直接说「按项目来」或「从零开始」。

收到用户选择后，再创建学习计划和第一篇文章。

如果用户明确要求「结合当前项目」，可以跳过询问，直接基于项目材料建立知识基础，但仍然必须区分用户观点、AI 草稿和第三方材料。

如果用户明确要求「从零开始」，不要使用项目材料判断学习起点。

如果用户明确指定材料，只读取用户指定的材料，并以这些材料作为知识基础。

如果当前项目中没有找到与课题直接相关的材料，不要提出这次选择，直接按照从零开始的方式创建学习计划和第一篇文章。

知识基础一经用户确认，后续文章直接继承 `00-学习计划.md` 中的记录，不要每篇重复询问。只有用户主动要求重新评估，或者出现足以显著改变学习起点的新材料时，才重新确认。

如果是新课题，创建：

- 课题目录
- `00-学习计划.md`
- `01.md`
- `assets/`
- 索引记录

如果是已有课题，进入 Phase 2。

### Phase 2：读取已有进度

每次生成下一篇前，必须完成：

1. 确认当前课题目录。
2. 读取 `00-学习计划.md`。
3. 找到已有文章中序号最大的那一篇。
4. 阅读该文章末尾的「学习反馈」，只提取用户实际填写的内容。
5. 如果反馈写在课题目录内的其他文件中，也必须读取。
6. 忽略反馈区里的默认提示问题，不要把模板文字当成用户反馈。
7. 用 3-5 条总结用户当前理解状态。
8. 再决定下一篇的主题、难度和展开方式。

如果找不到上一篇反馈，先问用户：

> 我还没看到上一篇的学习反馈。你可以直接告诉我：哪里看懂了、哪里没看懂、想继续展开什么。

用户明确要求直接继续时，可以继续写，但要在文章开头说明「本篇基于当前可见上下文生成」。

### 反馈提取规则

「学习反馈」区域里有默认提示问题。提取反馈时，必须忽略这些模板行：

- `你可以写：`
- `请写在这行下面：`
- `1. 哪里看懂了？`
- `2. 哪里没看懂？`
- `3. 哪个地方想展开？`
- `4. 这个主题和你的真实问题有什么关系？`

只有用户在提示问题下面新增的文字，才算真实反馈。

如果过滤模板行后没有内容，视为没有反馈。

### Phase 3：判断学习梯度

根据反馈选择推进方式：

| 用户反馈信号 | 下一篇处理方式 |
|---|---|
| 没看懂、概念混乱、问题很多 | 降低抽象度，补例子，放慢节奏 |
| 看懂了但觉得没意思 | 换切入角度，连接用户真实问题 |
| 看懂了并提出应用问题 | 增加案例、判断方法和使用场景 |
| 明显掌握了 | 提高概念密度，进入下一层 |
| 提出具体问题 | 优先回应问题，再推进课程 |
| 反馈很少 | 保持当前难度，小步推进 |

### Phase 4：生成下一篇文章

文章必须使用以下结构：

```markdown
# {序号}｜{标题}

## 这一篇要解决的问题

{用 1-3 句话说明本篇要解决什么。}

## 正文

{正文内容}

## 小结

{用 3-5 条收束本篇。}

## 下一篇预告

{说明下一篇准备推进到哪里。}

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## 学习反馈

你可以写：

1. 哪里看懂了？
2. 哪里没看懂？
3. 哪个地方想展开？
4. 这个主题和你的真实问