/install learn-occam
简易策略(learn-occam)
核心信条:这世界最有价值的不是知识,是你的时间。 能用现有知识解决的就别学新的;以后要用的,以后再学。
何时用
用户在纠结"要不要学 X / 学到什么程度 / 精力往哪放"。这是"广度优先、兴趣队列过长"倾向的刹车。
流程
第一步:先找"既定问题"
逼问一句:你要解决的具体问题是什么? 没有具体问题、纯"感觉该学 / 别人都在学"→ 直接进"以后再学"队列,不占当下精力。理解知识的作用,重于知识本身。
第二步:现有知识能不能搞定
问清用户已经会什么——能解决就别学新的。拿不准"是不是其实已经会了"就配合 learn-crossover。
第三步:贬值速度 + ROI
这知识多久会贬值?(技术栈 / 工具往往 6–12 个月就明显更新)相对有限的时间值不值?贬值快 + 可外包给 AI / 随时查 → 只需"知道它存在、管什么",不必真学。
第四步:探索 vs 应用(N 臂老虎机)
现在该"探索"(学新)还是"应用"(用现有)?探索成本越高 → 越该偏应用。只有目标够难、现有知识确实够不着时,简易策略才督促你学。
第五步:给结论
明确三选一:① 学(值得且现有搞不定)/ ② 不学(入"以后再学"队列)/ ③ 只学最小够用的那一块(点明是哪一小块)。要深挖就转 learn-graph 建路径。
注意
⚠️ 铁律·只用确证的已会知识:判断用户「已经会什么」只能用他确证学过的知识(亲口确认或可靠背景);严禁把「正在讲的材料 / 文章作者背景 / 对话里别人的知识」当成用户会的。拿不准 → 直接问「⚠️ 你学过 ___ 吗?」,绝不替他假设。
- 简易策略不是"少学",是"让问题决定你学什么"。
- 它的缺点是易陷局部最优——拿不准"是不是缺前置知识"时转
learn-graph。 - 同族 skill:
learn-crossover(已会什么)learn-graph(系统建图)learn-prototype(动手迭代)learn-feynman(自查)。
- Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
- Run the install command in chat:
/install learn-occam - After installation, invoke the skill by name or use
/learn-occam - Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
What is Learn Occam?
当用户纠结要不要学某个东西、学到什么程度,或在做时间/精力/项目取舍时使用。用「简易策略」先逼问要解决的既定问题,检验现有知识能否搞定,评估知识贬值速度与 ROI,用「探索 vs 应用」判断该学新的还是用现有的,给出「学 / 不学 / 只学最小够用」的结论,避免囤积会贬值的知识。触发场景:要不要学 X、值不值得深... It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 42 downloads so far.
How do I install Learn Occam?
Run "/install learn-occam" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.
Is Learn Occam free?
Yes, Learn Occam is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.
Which platforms does Learn Occam support?
Learn Occam is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).
Who created Learn Occam?
It is built and maintained by Evan (@li-evan); the current version is v1.0.0.