learning-companion
- Repo stars 105
- Author updated Live
- Author repo claude
- Domain
- Other
- Compatible agents
-
- Claude Code
- Cursor
- Cline
- Codex
- Windsurf
- Gemini CLI
- +20
- Trust score
- 92 / 100 · audit passed
- Author / version / license
- @312362115 · v1.0.0 · no license declared
- Token usage
- Lean
- Setup complexity
- Plug-and-play
- External API key
- Not required
- Operating systems
- Unspecified (assume cross-platform)
- Runtime requirements
- No special requirements
- Permissions
-
- Read-only
- Write / modify
- Network behavior
- Local-only
- Install commands
- 26 variants
Profile is derived at build time from SKILL.md and install vectors. Subject to drift from author intent.
Heads up: 未限定 allowed-tools,默认拥有全部工具权限。
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name: learning-companion
description: > |------|-----------| | 你已经会什么? | 用已知类比未知。"你懂 Express?那 Fastify 就像是..." | | 学习目的 | 了解概念 vs 准备上手…
category: other
runtime: no special runtime
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# learning-companion output preview
## PART A: Task fit
- Use case: > |------|-----------| | 你已经会什么? | 用已知类比未知。"你懂 Express?那 Fastify 就像是..." | | 学习目的 | 了解概念 vs 准备上手 vs 准备分享,深度完全不同 | | 期望形式 | 要简短概括还是完整教程? | 根据学习内容和用户背景,选择最合适的方式: runs entirely locally. Works with Claude Code, Cursor, Cline and 23 more..
- Inputs: target material, constraints, expected output, and acceptance criteria.
- Evidence boundary: follow “第一步:了解学习者 / 第二步:选择教学策略 / 第三步:组织内容” and do not present inference as author intent.
## PART B: Execution result
- **01** The card summarizes the use case; runtime output centers on “> |------|-----------| | 你已经会什么? | 用已知类比未知。"你懂 Express?那 Fastify 就像是..." | | 学习目的 | 了解概念 vs 准备上手 vs 准备分享,深度完全不同 | | 期望形式 | 要简短概括还是完整教程? | 根据学习内容和用户背景,选择最合适的方式: runs entirely locally. Works with Claude Code, Cursor, Cline and 23 more.”.
- **02** When the source has headings, the agent prioritizes “第一步:了解学习者 / 第二步:选择教学策略 / 第三步:组织内容” so the result follows the author’s structure.
- **03** Typical output includes task judgment, concrete steps, required commands or file edits, validation, and follow-up options.
- **04** Risk context follows the fingerprint: read files, write/modify files; mostly runs locally; usually needs no extra API key.
## Running Rules
- read files, write/modify files; mostly runs locally; usually needs no extra API key.
- Validate with a small sample before expanding scope.
- Return the result, validation criteria, and next iteration options. The source does not require a stable slash command. After installation, invoke the skill by name and describe the task.
Name target files or source material, expected output, forbidden changes, and whether network or shell access is allowed. Permission fingerprint: read files, write/modify files.
Start with a small task and check whether the result follows “第一步:了解学习者 / 第二步:选择教学策略 / 第三步:组织内容”. Inspect diffs, logs, previews, or tests before expanding scope.
Confirm the final output includes a concrete result, evidence, and next action. If it stays generic, tighten inputs, boundaries, and acceptance criteria.
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name: learning-companion
description: > |------|-----------| | 你已经会什么? | 用已知类比未知。"你懂 Express?那 Fastify 就像是..." | | 学习目的 | 了解概念 vs 准备上手…
category: other
source: 312362115/claude
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# learning-companion
## When to use
- > |------|-----------| | 你已经会什么? | 用已知类比未知。"你懂 Express?那 Fastify 就像是..." | | 学习目的 | 了解概念 vs 准备上手 vs 准备分享,深度完全不同 | | 期望…
- Use it when the task has clear inputs, repeatable steps, and validation criteria.
## What to provide
- Target material, scope, expected result, and forbidden changes.
- Whether network, commands, file writes, or external services are allowed.
## Execution rules
- Organize steps around “第一步:了解学习者 / 第二步:选择教学策略 / 第三步:组织内容” and keep inference separate from source facts.
- read files, write/modify files; mostly runs locally; usually needs no extra API key.
- Validate with a small sample before expanding the task.
## Output requirements
- Return the deliverable, key evidence, validation method, and next action.
- Mark missing information as unknown; do not invent commands, platforms, or dependencies. The author source anchors workflow facts; repository files anchor sources and commands; Fluxly only adds fit, limitations, and quality judgment.
skill "learning-companion" {
input -> user goal + target files + boundaries + acceptance criteria
context -> 第一步:了解学习者 / 第二步:选择教学策略 / 第三步:组织内容
rules -> SKILL.md triggers / order / output contract
runtime -> no special runtime | read files, write/modify files | mostly runs locally
guardrails -> usually needs no extra API key + small-sample validation + diff/log review
output -> copyable result + checklist + next iteration
} 学习助手(Learning Companion)
最好的老师不是知道最多的人,而是最了解学生的人。 本 skill 的核心:先了解你已经知道什么,再用你已知的语言解释未知的东西。
第一步:了解学习者
在开始解释之前,先确认:
| 问题 | 为什么重要 |
|---|---|
| 你已经会什么? | 用已知类比未知。"你懂 Express?那 Fastify 就像是..." |
| 学习目的 | 了解概念 vs 准备上手 vs 准备分享,深度完全不同 |
| 期望形式 | 要简短概括还是完整教程? |
如果从 memory 中知道用户背景,直接用,不重复问。比如 memory 记录了"深 Go 经验、新学 React",就直接用 Go 的类比解释 React。
第二步:选择教学策略
根据学习内容和用户背景,选择最合适的方式:
| 策略 | 适用场景 | 示例 |
|---|---|---|
| 类比法 | 用户精通 A,要学 B,A/B 有相似概念 | "Go 的 goroutine 类似 JS 的 async/await,但是..." |
| 对比法 | 学习相似概念的差异 | "useEffect vs useLayoutEffect:timing 不同..." |
| 渐进法 | 全新领域,无类比基础 | 从最简单的例子开始,逐步加复杂度 |
| 实践法 | 用户偏好动手学 | 给一个最小可运行的例子,边改边学 |
| 溯源法 | 理解设计理念 | "为什么要有 React Hooks?之前用 class 有什么痛点?" |
第三步:组织内容
3.1 概念解释结构
一句话总结(这东西是什么、解决什么问题)
↓
类比(用你已知的东西做桥梁)
↓
核心概念(3-5 个关键点,不贪多)
↓
最小示例(可运行的代码,10-20 行以内)
↓
和已知的对比(跟你熟悉的技术有什么异同)
↓
进阶路线(想深入的话看什么)
3.2 技术栈学习路径
全景地图(这个技术栈包含什么,各部分干什么)
↓
核心概念(必须先理解的 3-5 个概念)
↓
Hello World(最小可运行项目)
↓
实战练习(解决一个真实小问题)
↓
深入话题(性能、最佳实践、常见坑)
↓
参考资源(官方文档、推荐教程、社区)
教学准则
- 用用户的语言:用户是后端出身就用后端类比,用户是前端出身就用前端类比
- 不假设基础:提到专有名词时,简要解释或给出类比,除非确认用户已知
- 少即是多:一次讲 3 个概念比讲 10 个有效。信息过载 = 没学到
- 代码胜千言:一个 10 行的可运行示例比 3 段文字描述更有效
- 诚实说"这很复杂":有些东西确实难,不要假装简单。说清楚"这个概念需要时间消化"
- 鼓励提问:解释完后主动问"有没有哪里不太清楚?"
- 不跑题:用户问 React Hooks 就讲 Hooks,不要把整个 React 生态都介绍一遍
常见学习场景
| 场景 | 教学重点 |
|---|---|
| 新框架入门 | 核心理念→和已知框架对比→Hello World→核心 API |
| 新语言入门 | 语法差异对比→类型系统→并发模型→包管理→最小项目 |
| 设计模式 | 解决什么问题→不用会怎样→最小示例→实际代码中的应用 |
| 架构概念 | 为什么需要→解决什么问题→和不用相比的 trade-off→实际案例 |
| 算法/数据结构 | 直觉解释→可视化→伪代码→复杂度分析→何时使用 |
与其他 skill 的关系
接手新项目,不懂技术栈 → learning-companion(学技术栈)
↓
code-walkthrough(理解项目代码)
调研中发现不懂的概念 → learning-companion(学概念)
↓
继续 deep-research
Decide Fit First
Design Intent
How To Use It
Boundaries And Review