1实现原理 · 为什么它能做到
纯 prompt 编排的「自适应课程引擎」：状态全部落在用户本地的固定文件里（00-学习计划.md + 两位序号文章 + assets/ + 可选 INDEX.md），模型每轮读回这些文件即可续上
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你维护的是一个自适应学习梯度。
注：目录优先级：用户指定目录 > 当前项目目录 /学习课题/{课题名}/ > 兜底 ~/Documents/dbskill-learning/{课题名}/。
闭环的关键在「反馈提取规则」：文章末尾预置 4 个提示问题，生成下一篇时必须过滤掉模板行，只把用户手写的新增文字当反馈
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只有用户在提示问题下面新增的文字，才算真实反馈。
注：配套一句「如果过滤模板行后没有内容，视为没有反馈」——防模型把模板当用户回答、幻觉出反馈。
把反馈信号映射成难度/角度的六种调整策略（表驱动），实现「自适应」而非固定课程大纲
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| 没看懂、概念混乱、问题很多 | 降低抽象度，补例子，放慢节奏 |
注：表中还包括「看懂了但觉得没意思→换切入角度」「明显掌握→提高概念密度」等分支。
知识基础确认是独立阶段（Phase 1.5），只对新课题生效；会先对当前项目做受范围约束的轻量检索，再问用户「基于项目/从零/指定材料」
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本阶段只用于新课题。
注：检索范围被明确限制：优先读 AGENTS.md/CLAUDE.md/README.md/SOURCE_OF_TRUTH.md 与目录索引，「不要遍历和通读整个项目」。
证据分级被写进流程：用户亲写/确认的正式内容算较强证据，AI 草稿算弱证据，第三方材料不算用户知识基础
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AI 生成的草稿、分析报告和未确认内容：只能作为弱证据。
注：还有两条更细的推论规则：「文件中出现过某个概念：只能证明用户可能接触过」、「多个独立场景反复调用」才可推测理解。
检索阶段带硬性敏感排除与项目规则优先：默认跳过 .git/.env/.private/密钥/凭证/身份信息/财务原件/客户私密资料，项目规则规定的禁读范围优先遵守
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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。
注：并规定敏感内容「即使与课题相关，也只有在用户明确指定后才能读取」。
写作风格由「禁用句式清单」约束，明确禁掉「不是……而是……」等 6 类句式及其变体，并要求中文全角标点、中英文间加空格
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默认禁止使用以下句式及其近似变体：
注：替代方式被给定为：直接说结论/因果句/条件句/动作句/具体例子；例外仅限用户要求模仿原文、引用原文、分析句式本身。
文件命名与序号推进有机械规则：学习计划固定 00-学习计划.md，文章两位数字序号，下一篇 = 当前最大序号 + 1，禁止跳号与中文文件名
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下一篇序号 = 当前课题目录中最大文章序号 + 1
注：文章正文结构固定为「这一篇要解决的问题 / 正文 / 小结 / 下一篇预告 / 学习反馈」，反馈区是下一轮的输入。
2核心能力
01课题初始化：建课题目录、00-学习计划.md、01.md、assets/ 与索引记录
02知识基础确认（项目检索 + 三选一模式询问），确认后写进学习计划并继承，不每篇重问
03进度续接：读学习计划 → 找最大序号文章 → 提取真实反馈 → 3-5 条概括当前理解状态
04自适应调整：按反馈信号改变下一篇的抽象度、角度与信息密度
05文章生成：固定四段结构 + 末尾学习反馈区（含 4 个提示问题与填写位置）
06计划与索引维护：更新当前进度/本篇主题/上轮反馈摘要/下一篇方向/更新时间，并同步 INDEX.md 表格
07兜底落盘：泛目录/系统目录下不污染当前目录，改写 ~/Documents/dbskill-learning/ 并明确告知用户
08风格纪律：禁用「不是……而是……」等句式，中文排版规范，永不输出英文正文
4风险提醒 风险提醒：蓝色 · 知晓即可
风险提醒：蓝色 · 知晓即可
- 它在你的项目目录里持续写文件 — 项目目录判定很宽（出现 .git/README.md/AGENTS.md/CLAUDE.md/package.json/pyproject.toml/知识库//skills/ 任一即视为项目目录），会在 当前目录/学习课题/ 下建目录并长期累积文章与 assets；若不想污染仓库，应先显式指定存放目录。
- 会读取项目文件来判断你的知识基础 — Phase 1.5 的检索是模型驱动的文件查找，深度不可完全预知；虽然列了敏感排除项与「不要遍历通读」，实际读取范围受宿主权限与模型遵守程度影响。
- 兜底目录不跟随用户配置 — 泛目录场景固定落到 ~/Documents/dbskill-learning/（macOS 惯例路径），未使用本仓库 dbs-save 的 .dbs/config.json 位置机制，多套存储位置并存可能造成分散。
- 教学深度无客观校验 — 「提高/降低抽象度」由模型判断，没有外部评估；用户若不认真填写反馈区（skill 已为此设「视为没有反馈」），课程会退化为固定节奏的连载。
风险提醒：蓝色，知晓即可。判级对象是本 skill 自身目录：无脚本、无网络端点、无凭证读取，但 SKILL.md 明确要求 agent 创建并持续写入本地文件（课题目录、00-学习计划.md、连载文章、assets/、INDEX.md），属「仅本地读写、无外发」档。隐私方面的注意点是它需要读项目文件来判断知识基础——skill 已默认排除 .git/.env/.private/密钥/凭证/身份/财务/客户私密资料并要求项目规则优先，但读取范围最终由宿主权限与模型遵守程度决定。
5第二遍独立确认
- [ok] 外部资源/工具：是否存在未声明的依赖 — 目录内仅 SKILL.md + agents/openai.yaml；无 URL、无包、无 CLI。external_deps 空数组成立。
- [ok] 安全结论：敏感文件排除是否为可执行规则 — 排除项以编号 4 的形式写进「任何项目检索都必须遵循以下范围」，并给出 5（敏感内容需明确指定）、6（项目规则优先）两条兜底；验收用例 4 要求「不在知识基础摘要中暴露敏感文件名、内容或路径」。规则可判定、有对应场景，非泛泛声明。
- [ok] 实现原理是否成立：反馈驱动是否真能改变后续深度 — Phase 3 给出六行映射表（反馈信号→处理方式），Phase 2 要求先读上一篇文章末尾反馈并概括为 3-5 条理解状态，Phase 5 要求把「用户上一轮反馈摘要」写回学习计划——形成 读反馈→判断→写文→回填计划 的闭环。用例 2/3 给出了两种典型反馈下的期望输出，可验证。
- [ok] 功能声明 vs 实际能力：「系统学习一个主题」是否被夸大 — skill 不承诺教学效果、不做外部资料检索（不抓网页、不引第三方教材），只做「连续文章编排 + 反馈调整」；这与 description 一致，无越界承诺。
- [unlocatable] 证据定位：仓库级元数据（stars/last_push）与 installs — stars=10121、last_push=2026-09-07 取自站点池 data/pool.json（GitHub API 采集），pin 源码内无法逐字定位；installs 未采集记 null。license 可在仓库根 LICENSE 逐字命中。
6结论
适合：适合想把一个主题持续推进成系列材料的人：自学一门学科、把方法论拆成课程、给团队做系列培训素材，尤其是「需要按自己理解状态调整难度」的场景。与 dbs-knowledge 搭配（把课题目录纳入知识库导航）效果更完整。
不适合：不适合单篇内容代写（skill 明确「你负责教学序列，不负责单篇内容代写」）；不适合商业诊断与执行问题（应转对应 dbs-* skill）；不适合需要外部资料检索/引用的研究型学习——它不抓取、不引用外部来源，只做序列编排；不适合不希望在工作目录产生新文件的场景。
安装 agent 直装可复制
① 本站镜像 更新 2026-09-15
方式 A · 人下载镜像包下载 dbs-learning.tar.gz
sha256:
方式 B · JSON 格式安装指南，复制给 agent1f686116522fc75b…agent 读 JSON 指南后会自动从本站下载安装，无需更多说明。
② 上游 GitHub · 原始来源
来源信息 GitHub 原始
作者 / 仓库dontbesilent2025 / dontbesilent2025/dbskill
原始 GitHubdontbesilent2025/dbskill ↗
Stars10121
最近推送2026-09-07
本 skill commit
8b8e33f1ec许可CC BY-NC 4.0（仓库根 LICENSE：Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)；署名 + 禁止商业使用；Copyright (c) 2026 dontbesilent）
本站信息
收录日期2026-09-06
分类内容创作
侦查报告AI 侦查 · 2 遍 · 2026-09-06
本站镜像与 GitHub 原始是不同来源：本站锁定 commit 快照经 /r2 分发；GitHub 为实时上游，内容可能已更新。