hugohe3 Learning Master
基于六阶段学习法的结构化学习技能。针对已确定的课程或书籍，引导用户从建立计划到最终产出。
建立计划 → 资源转换 → 预习 → 通读 → 内化 → 外化
↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
目录+规划 转为MD 框架梳理 深度笔记 Anki卡片 作品产出
命令速查
| 命令 | 说明 | 阶段 |
|---|---|---|
/study-init-course |
创建学习项目（目录 + 计划 + 资源转换） | 建立计划 |
/study-step1-preview |
生成预习笔记 | 预习 |
/study-step2-notes |
生成详细通读笔记 | 通读 |
/study-step3-anki-review |
生成 Anki 卡片并导出 TSV | 内化 |
/study-step4-output-works |
生成外化建议与行动计划 | 外化 |
/study-run-full-flow |
完整流程（预 → 通 → 内 → 外） | 全阶段 |
/study-step5-final-summary |
课程结课总结 | 全阶段 |
通用约定
项目目录结构
projects/<课程名>/
├── plan.md # 学习计划
├── summary.md # 课程总结
├── 0-resources/ # 原始资源与转换后的 Markdown
├── 1-preview/ # 预习笔记
├── 2-notes/ # 通读笔记
├── 3-review/ # Anki 卡片（Markdown 格式，-3.md）
│ └── anki-export/ # Anki 导入文件（TSV 格式，-3-anki.txt）
├── 4-works/ # 外化产出
└── 9-archive/ # 归档
文件命名规则
| 阶段 | 后缀 | 示例 |
|---|---|---|
| 预习 | -1.md |
第1章-1.md |
| 通读 | -2.md |
第1章-2.md |
| 复习 | -3.md |
第1章-3.md |
| 外化 | -4.md |
第1章-4.md |
- 强制要求：保留原文件名完整信息，仅添加阶段后缀
- 课程级文件（
plan.md、summary.md）直接放在项目根目录 - 原始资源和转换后的 Markdown 统一放在
0-resources/
进度状态
| 状态 | 含义 |
|---|---|
⏳ |
尚未开始 |
🔄 |
正在学习中 |
📝 |
笔记已生成，待完成学习 |
✅ |
已完成学习 |
强制规则：
- 生成笔记后标记为
📝，不能直接标记为✅ - 只有用户明确确认"已学完"，才能标记为
✅并填写完成日期 plan.md是课程级进度的唯一记录点- 章节状态更新要与对应产出目录保持一致
更新时机：
- 执行预习、通读、内化、外化后：更新为
📝或🔄 - 用户确认完成章节学习后：更新为
✅ - 完成课程总结后：补充结课日志
写作规范
- 使用简体中文，使用中文标点：，。！？：；""''
- 英文/代码内容使用英文标点
- 省略号使用
……（6 个点） - 中英文之间加空格：
学习 Python 语言 - 数字与中文之间加空格：
共 3 个步骤 - 代码、文件名用反引号包裹
- 首次出现英文术语附中文：
Markdown（MD），后续使用统一形式 - 保留专有名词原文：GitHub、Python
文件冲突处理
当目标文件已存在时，先询问用户是覆盖还是追加。默认追加——在原文件末尾增加 ## 补充 区块。
命令：/study-init-course
创建课程目录、学习计划，并完成资源准备。
步骤
确认项目信息——向用户询问：
- 主题/名称（课程名、书名或文章标题）
- 类型（在线课程、书籍、线下培训、公众号文章等）
- 来源（平台、出版社或 URL）
- 内容体量（总时长、页数或字数）
- 时间安排（每天/每周投入时间，计划多久学完）
- 学习动机（为什么学？想解决什么问题？）
- 产出目标（学完后打算输出什么成果？）
确认理解——简要复述并确认项目名称
创建目录结构并整理原始文件
mkdir -p "projects/<主题名称>/"{0-resources,1-preview,2-notes,3-review,4-works,9-archive}- 强制要求：如果用户提供了原始资料（如 PDF、Word、视频等），必须将资料整理到
projects/<主题名称>/0-resources/目录下；默认复制，只有用户明确要求整理源文件时才移动。
- 强制要求：如果用户提供了原始资料（如 PDF、Word、视频等），必须将资料整理到
生成学习计划——参考模板 templates/0-plan.md，写入
projects/<主题名称>/plan.md- 三维审视：分析关联性、价值性和目标性
- SMART 目标：将模糊目标转化为可衡量的具体目标
- 结构适配：书籍按"章/节"、课程按"周/模块"、文章按"核心观点"
资源转换（如有原始资料）——调用
markdown-conversionskill 将资料转为 Markdown：- 文档类（Word/HTML/EPUB）→ Pandoc
- 原生 PDF → 本地解析
- 扫描版/复杂 PDF → MinerU
- 字幕目录 → 字幕转换脚本
- 详细见 skills/markdown-conversion/SKILL.md
- 转换结果存入
projects/<课程>/0-resources/ - 检查质量：无乱码、阅读顺序通顺
后续——资源准备完成后进入
/study-step1-preview
命令：/study-step1-preview
快速建立框架，带着问题进入深度学习。预习不求深，只求「知道会讲什么」，5-10 分钟/章。
步骤
确认课程——扫描
projects/列出已有课程供用户选择，确认章节范围获取内容——优先读取
projects/<课程>/0-resources/中的内容生成预习笔记——按模板 templates/1-preview.md 生成，包含：
- 作者/讲师简介
- 内容概览（2-3 句话）
- 内容结构（树状图）
- 核心概念表
- 关键要点（3-5 条）
- 预习问题（3 条）
保存——
projects/<课程>/1-preview/[原名]-1.md后续建议——可上传 NotebookLM 生成音频播客 → 进入
/study-step2-notes
命令：/study-step2-notes
深度理解内容，生成详细章节笔记。通读追求理解，学完一章要能解释给别人听。
步骤
确认课程——扫描
projects/列出已有课程供用户选择，确认章节范围生成笔记——按模板 templates/2-notes.md 生成：
- 深度总结，不是简单提取
- 用自己的语言重新组织
- 保留关键术语和定义
- 每个知识点包含：定义、要点、示例
- 标记重点，记录理解困难的地方
保存——
projects/<课程>/2-notes/[原名]-2.md理解困难处理——遇到不理解的概念，提供：简单解释 + 具体例子 + 实际应用场景
后续——建议进入
/study-step3-anki-review，尝试合上笔记回忆
命令：/study-step3-anki-review
把章节知识转成 Anki 卡片，并自动导出可导入的 TSV 文件。
卡片设计原则
- 一卡一点：每张卡只测试一个知识点
- 先问后答：正面是问题，背面是答案
- 每章输出 10-20 张卡片
卡片类型
| 类型 | 正面 | 示例 |
|---|---|---|
| 定义 | 什么是 X？ | 什么是费曼技巧？ |
| 对比 | X 和 Y 的区别？ | TCP vs UDP |
| 应用 | 如何用 X 解决 Y？ | 如何用 MECE 分析问题？ |
| 联结 | X 和 Y 的关系？ | OKR 和 KPI 的关系？ |
| 追问 | 为什么 X？ | 为什么要用依赖注入？ |
| 类比 | X 像什么？ | TCP 三次握手像什么？ |
卡片格式
**Q**: [问题]
**A**: [答案]
---
按知识点类型分组（如 ## 概念类），用 --- 分隔每张卡片。
步骤
确认课程——扫描
projects/列出已有课程供用户选择，确认章节范围读取——优先读取
projects/<课程>/2-notes/生成卡片——按模板 templates/3-review.md
标记薄弱点——在文档底部的
## 薄弱点记录反复忘记的概念保存 Markdown——
projects/<课程>/3-review/[原名]-3.md导出 TSV——自动调用脚本生成 Anki 导入文件：
python3 skills/learning-master/scripts/generate_anki_cards.py "projects/<课程>/3-review/[原名]-3.md"- 在其他项目中使用该技能时，先定位本技能目录，再调用其中的
scripts/generate_anki_cards.py - 输出文件：
[原名]-3-anki.txt，保存在3-review/anki-export/目录下 - TSV 格式：
Front内容<TAB>Back内容 - Markdown 会转换为 HTML；字段内物理换行转
<br>，Tab 转空格，避免破坏 TSV - 导入 Anki 时：允许 HTML，分隔符为 Tab
- 在其他项目中使用该技能时，先定位本技能目录，再调用其中的
后续——进入
/study-step4-output-works
命令：/study-step4-output-works
将知识转化为实践。外化标准：「能教会别人」或「能解决实际问题」。
步骤
确认课程——扫描
projects/列出已有课程供用户选择，确认章节范围读取——
projects/<课程>/2-notes/和3-review/推荐产出类型——根据课程内容推荐 1-2 种具体产出：
- 技术类 → 代码 demo / 技术博客大纲
- 理论类 → 核心观点梳理 / 读书笔记文章框架
- 技能类 → 实操 checklist / 练习计划
- 通用 → 教别人用的讲解稿大纲
生成产出框架——按模板 templates/4-works.md，直接输出可执行的简洁框架（非建议清单），控制在 1-2 页内
保存——
projects/<课程>/4-works/[原名]-4.md后续——完成课程后 →
/study-step5-final-summary
命令：/study-run-full-flow
一次完整的学习循环 = 预 → 通 → 内 → 外
步骤
确认——课程名称、章节范围（可指定单章或多章）
依次执行——按顺序调用：
/study-step1-preview/study-step2-notes/study-step3-anki-review/study-step4-output-works- 每阶段完成后确认是否继续
- 用户可随时指定跳过某个阶段
更新进度——更新
plan.md章节规划表状态（参见通用约定中的进度状态）
命令：/study-step5-final-summary
课程学习完毕后进行整体复盘和行动规划。
步骤
确认结课状态——扫描
projects/确认课程，检查plan.md，确认核心章节均已完成生成总结报告——按模板 templates/5-summary.md 写入
projects/<课程>/summary.md：- 学习数据：总耗时、笔记数量、卡片数量
- 核心收获：全书最重要的 3-5 个认知模型
- 方法论/工具：推荐工具和操作步骤
- 资源速查：书单、网站、App 清单
- 行动计划：短期（本周/本月）和长期（3-6 个月）
更新 plan.md——标记总结阶段完成，添加结课日志
最佳实践：不要罗列每章标题，要做跨章节的知识融合（Synthesis）。总结目的是"下一步做什么"，而非"我读了什么"。
脚本工具
# Anki 卡片生成（Markdown Q/A → TSV），输出至 3-review/anki-export/
python3 skills/learning-master/scripts/generate_anki_cards.py <review_file_or_dir>
# 指定自定义输出目录
python3 skills/learning-master/scripts/generate_anki_cards.py <review_dir> --output-dir <output_dir>
参考资料
- templates/ — 各阶段笔记模板