← 返回 Skills 市场
cellinlab

学习路径构建

作者 cellinlab · GitHub ↗ · v0.1.0 · MIT-0
cross-platform ✓ 安全检测通过
113
总下载
0
收藏
0
当前安装
1
版本数
在 OpenClaw 中安装
/install cell-learning-builder
功能描述
Personalized learning-pack builder for Chinese creators. Use when Codex needs to turn a vague learning goal into a可执行学习方案:先做学习者画像与目标澄清,再做权威来源优先的资料研究,最后产出可学习、...
使用说明 (SKILL.md)

Learning Builder

Overview

把“我想学这个”变成一套可执行、可复盘、可输出的学习包。

保留 yao-open-skills 中 learning-builder 的核心价值:

  • 先 intake(学习者画像)再研究
  • 研究阶段优先权威来源
  • 产出必须带引用与练习
  • 可按需导出 Word/PDF(环境允许时)

并加入 Cell 风格强化:

  • 学习不止“看懂”,要能“产出”
  • 学习包默认对接内容创作场景
  • 每个阶段都要有可验证的动作与里程碑

Quick Start

  1. 先确认学习目标、当前基础、时间预算、输出场景。
  2. 把需求写成学习者画像(见 assets/learner-profile-template.md)。
  3. 用权威来源优先策略建立资料池(见 references/authority-first-research.md)。
  4. 组装学习包:路径图 + 阶段任务 + 练习 + 复盘机制(见 references/tutorial-assembly.md)。
  5. 如果用户要求,再导出 docx/pdf;默认 Markdown 为唯一母稿。

Default Contract

  • 默认语言:中文
  • 默认输出:一份学习包(Markdown)+ 来源附录
  • 默认人群:创作者 / 超级个体 / 一人公司场景的自学者
  • 默认结果:不仅“理解知识”,还要能做出阶段性输出(文章、案例拆解、讲稿或项目草稿)
  • 默认研究策略:优先官方文档、标准文档、权威机构资料、维护者文档

Workflow

Step 1: 学习者画像澄清

至少澄清:

  • 学什么(主题边界)
  • 为何要学(目标结果)
  • 现在在哪(已有基础)
  • 有多少时间(节奏与周期)
  • 打算怎么用(输出场景)

缺关键输入时,先列 blockers,不直接开写教程。

Step 2: 权威来源优先研究

建立“可信资料池”,并给每条来源写明:

  • 来源类型(官方/标准/维护者/高质量二手)
  • 为什么可信
  • 对本学习目标的作用
  • 适合放在哪个阶段

Step 3: 学习包组装

按“能执行”而不是“看起来完整”来设计:

  • 路径图:从入门到可输出
  • 阶段任务:每阶段有动作、有产物
  • 练习设计:每阶段至少 1 个可检验练习
  • 里程碑:能判断是否进入下一阶段
  • 风险提示:常见误区与偏航信号

Step 4: 输出与可选扩展

默认交付:

  • 学习包主文档(Markdown)
  • 来源附录(含 URL + 日期 + 可信理由)

按需交付:

  • docx / pdf 导出建议与命令
  • 学完后的“内容产出计划”(用于写作或分享)

Output Format

默认使用 assets/learning-pack-template.md

输出至少包含:

  • 学习目标与边界
  • 学习者画像摘要
  • 分阶段学习路径
  • 每阶段练习与验收标准
  • 来源附录
  • 30 天复盘建议

Hard Rules

Do not:

  • 把学习包写成泛泛知识科普
  • 用大量低可信转载凑来源数量
  • 只给信息不给行动步骤
  • 忽略用户时间约束与输出目标

Always:

  • 先澄清再研究
  • 来源优先级清晰可解释
  • 每阶段都可执行、可验证
  • 明确“学完要能产出什么”

Resource Map

安全使用建议
This skill is instruction-only and appears coherent with its stated purpose. Before installing: (1) review the included templates and references to ensure they meet your standards; (2) note the skill may suggest exporting to docx/pdf or hand off outputs to other skills (e.g., deep-writer) — if you enable those tool integrations, confirm those tools' permissions and installs; (3) because the skill can be invoked autonomously (the platform default), consider whether you want it available to agents without direct user prompts. No credentials or installs are required by this skill itself.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: cell-learning-builder Version: 0.1.0 The skill bundle is a structured framework for creating personalized learning plans and educational content for creators. It consists entirely of Markdown templates and configuration files (SKILL.md, references/authority-first-research.md) that guide the AI agent through a research and assembly workflow. There is no executable code, no network-exfiltration logic, and no evidence of prompt-injection attacks designed to compromise the agent or the host environment.
能力评估
Purpose & Capability
Name/description match the contents: the skill is an instruction-only learning-pack builder that includes templates and research guidance. It does not request unrelated binaries, credentials, or config paths.
Instruction Scope
SKILL.md clearly constrains runtime behavior to clarifying learner profiles, authority-first research, assembling a learning pack, and optionally suggesting export commands. It only references bundled templates and reference docs; it does not instruct reading unrelated system files or exfiltrating data.
Install Mechanism
No install spec and no code files to execute; lowest-risk footprint. The skill is instruction-only and relies on templates bundled in the repository.
Credentials
No environment variables, credentials, or external endpoints are required. References to exporting to docx/pdf are optional suggestions and do not declare additional secrets or external services.
Persistence & Privilege
always is false and the skill is user-invocable. It does not request persistent/system-level privileges or modify other skills' configs.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install cell-learning-builder
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /cell-learning-builder 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v0.1.0
Initial public release
元数据
Slug cell-learning-builder
版本 0.1.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 1
常见问题

学习路径构建 是什么?

Personalized learning-pack builder for Chinese creators. Use when Codex needs to turn a vague learning goal into a可执行学习方案:先做学习者画像与目标澄清,再做权威来源优先的资料研究,最后产出可学习、... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 113 次。

如何安装 学习路径构建?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install cell-learning-builder」即可一键安装,无需额外配置。

学习路径构建 是免费的吗?

是的,学习路径构建 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

学习路径构建 支持哪些平台?

学习路径构建 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 学习路径构建?

由 cellinlab(@cellinlab)开发并维护,当前版本 v0.1.0。

💬 留言讨论