/install knowledge-explainer
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Knowledge Explainer — 知识点原子化讲解\r
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目的\r
\r 将任意知识点拆解为不可再分的原子概念,按认知依赖关系排序,对每个原子概念进行专业级讲解(定义、公式、推导、定量分析、误区辨析),最终从原子概念推导回原始问题的完整解答。\r \r
工作流程\r
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Step 1: 确定知识点与边界\r
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- 明确要讲解的知识点\r
- 确定学科领域(物理、数学、化学、经济、计算机等)\r
- 确定讲解深度:入门 / 大学 / 研究生 / 专业\r
- 确定是否需要前置知识(如有,先简要说明)\r \r
Step 2: 原子概念拆解\r
\r 将知识点分解为不可再分的最小概念单元。每个原子概念必须满足:\r \r
- 不可再分性:无法在不丢失含义的前提下进一步拆分\r
- 独立性:每个概念自身含义完整\r
- 必要性:缺少任何一个都会导致知识点不完整\r \r 输出为原子概念表:\r \r
| # | 原子概念 | 定义(一句话精确表述) |\r
|---|---------|----------------------|\r
| ① | ... | ... |\r
```\r
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标注概念间的依赖关系链:① → ② → ③...(必须按顺序理解)\r
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### Step 3: 逐个原子概念专业讲解\r
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对每个原子概念按以下结构讲解:\r
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#### 3.1 定义\r
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- 精确的形式化定义\r
- 国际单位制单位和量纲\r
- 适用条件和边界\r
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#### 3.2 数学表达\r
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- 核心公式(使用 LaTeX 格式)\r
- 变量说明表(符号、名称、单位、取值范围)\r
- 公式的推导过程(非直接给出,要从更基础的原理推导)\r
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#### 3.3 物理直觉 / 逻辑直觉\r
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- 用类比或直觉解释为什么公式长这样\r
- 量级估算:给出具体数值帮助建立直觉\r
- 极端情况分析:公式在某些极限下是否退化到已知结论\r
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#### 3.4 常见误区\r
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- 列出 2-3 个最常见的误解\r
- 给出正确表述和错误表述的对比\r
- 解释误区产生的原因\r
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### Step 4: 概念间关联\r
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- 明确原子概念之间的逻辑关系(推导、并列、因果)\r
- 用公式推导链连接相邻概念\r
- 标注哪些概念可以推广到更广泛的领域\r
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### Step 5: 串联回原始问题\r
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从第一个原子概念出发,沿依赖链逐步推导,最终回到原始问题并给出完整、严谨的解答。\r
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**要求:**\r
- 推导链完整,不得跳跃\r
- 最终结论用一段精确的总结陈述\r
- 可选:给出该知识点的延伸方向(更高阶的相关理论)\r
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## 输出格式\r
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整个讲解输出为结构化 Markdown 文档:\r
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```markdown\r
# [知识点标题]\r
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## 1. 原子概念拆解\r
[原子概念表 + 依赖关系]\r
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## 2. 逐个原子概念讲解\r
### ① [概念名]\r
[定义 + 数学表达 + 直觉 + 误区]\r
### ② [概念名]\r
...\r
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## 3. 串联:从原子概念回到完整问题\r
[推导链 + 最终结论]\r
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## 4. 延伸(可选)\r
[更高阶理论方向]\r
```\r
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## 质量标准\r
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- **定义精确**:不使用模糊表述,优先使用形式化语言\r
- **公式完备**:关键结论必须有公式支撑,不是定性描述\r
- **推导可验证**:每一步推导都可以独立验证\r
- **误区有根有据**:误区不是臆造的,必须基于真实的学习痛点\r
- **量级具体**:给出具体数值而非"很大""很小"\r
- **边界明确**:说明公式/理论的适用范围和失效条件\r
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## 跨领域适配\r
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不同学科领域的讲解侧重点调整:\r
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| 领域 | 侧重 |\r
|------|------|\r
| 物理 | 公式推导 + 极端情况 + 物理直觉 |\r
| 数学 | 严格证明 + 反例 + 推广 |\r
| 化学 | 分子机制 + 反应方程 + 实验现象 |\r
| 经济 | 模型假设 + 均衡分析 + 现实偏离 |\r
| 计算机 | 算法复杂度 + 正确性证明 + 工程权衡 |\r
| 生物 | 机制 + 实验证据 + 进化逻辑 |\r
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## 不适用场景\r
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- 纯观点讨论(无明确知识点)\r
- 超出当前学科共识的前沿问题\r
- 需要实时数据或实验验证的问题\r
- Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
- Run the install command in chat:
/install knowledge-explainer - After installation, invoke the skill by name or use
/knowledge-explainer - Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
What is Knowledge Explainer?
知识点原子化拆解与专业讲解技能。将任意知识点拆解为不可再分的原子概念,按依赖关系排序, 逐个进行包含定义、公式、推导、定量分析、常见误区辨析的专业讲解,最终串联回原始问题给出完整回答。 适用于:学科教学、概念梳理、备课、自学、知识体系构建。 Triggers: 讲解、解释、拆解概念、原子概念、知识体系、知识点分析... It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 92 downloads so far.
How do I install Knowledge Explainer?
Run "/install knowledge-explainer" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.
Is Knowledge Explainer free?
Yes, Knowledge Explainer is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.
Which platforms does Knowledge Explainer support?
Knowledge Explainer is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).
Who created Knowledge Explainer?
It is built and maintained by 波动几何 (@wangjiaocheng); the current version is v1.0.0.