Shen-An Learning Wiki：对话学习总结生成器
把一次（或多次接续的）学习问答对话，加工成一份可复练的学习 Wiki 文件夹。 核心主张：Wiki 不是知识的名词解释集，而是学习轨迹的化石——因果链、被问出的真问题、踩过的误解、每个机制的代价。
只读写 Markdown 文件，不依赖网络与任何 harness 特有工具，Claude Code / Codex / DSH 通用。
输入与输出
- 输入：当前会话的学习对话。若上下文不含完整对话，先请用户提供对话记录、粘贴要点，或指明"接续已有 wiki 增量补写"。
- 输出：一个 Wiki 文件夹（默认
./learning-<主题>/，用户指定路径优先）：learning-<主题>/ ├── README.md # 总览：因果链一图流 + 目录 + 术语速查 ├── 01-<章节名>.md # 每个"局限 → 机制 → 代价"循环一篇 ├── 02-<章节名>.md └── ... # 短对话可合并为单文件
工作流
Step 1 · 盘点对话，提取六类原料
通读对话，逐项列清单（先在草稿里过一遍，不急着成文）：
- 因果链：机制 A 的什么"不行"逼出了机制 B？整条链从"最初的问题"走到"最后的机制"
- 真实提问：学习者每一步的原话问题（保留原味，包括"这说的啥""为什么诡异"这类挑战）
- 误解与纠正：学习者理解偏了/糊了的地方及纠正过程——这是最高价值内容，必须显式保留，不许顺滑成"正确知识"
- 术语：每个首次出现就需要解释的词，记下对话里给出的大白话解释
- 取舍：每个机制自带的代价（丢失窗口、内存翻倍、秒级停写……）
- 例子与类比：对话中效果最好的讲解案例与类比，成文时优先复用它们
Step 2 · 定章节骨架
- 按因果链排章节，不按对话时间线（二者通常一致，冲突时以因果链为准）
- 一章 = 一个"局限 → 机制 → 代价"循环；通常 5
9 章；内容薄的对话合并成 23 章或单文件 - 先画因果链一图流；若学习者只学了一半，为未完部分留"未完成线"小节，方便下次增量补写
Step 3 · 按模板成文
- 章节模板：
references/chapter-template.md - 总览模板：
references/readme-template.md
不可妥协的文风规则（详见 references/quality-rubric.md）：
- 术语首现必释，同时收进 README 术语速查表
- 章节内小节标题尽量还原真实问题，便于按问题检索复练
- 出现过误解的地方写 ❌ 原话/直觉 → ✅ 修正版 对照，保留纠错轨迹
- 每个机制写清解决什么局限 + 付什么代价两栏
- 每个正文篇至少一张 Mermaid 流程图（决策路径、时序、全景路由等）
- 自测题考推演不考背诵；参考答案写完整推理过程，禁止名词解释式敷衍
- 每篇结尾"一句话总结"，把全篇压缩成一句可背诵的长句
- 诚实标注边界：对话没覆盖的知识点写"本篇未涉及"，严禁编造补充
Step 4 · 增量模式（目标目录已存在时）
- 先读已有 README 与相关章节，判断本次对话属于：新章节 / 旧章节补深 / 误解新增 / 因果链延长
- 只动需要动的文件；新章节续编号；已有答案被本次对话推翻时，更新答案并保留 ❌→✅ 记录
- 更新 README 的目录表与术语速查
Step 5 · 交付与自检
- 先跑机械校验：
python scripts/check_wiki.py <wiki目录>（检查码 E1–E5 / W1–W3；修完所有 ERROR；WARN 逐条人工判断，故意省略某小节可接受） - 再逐条过
references/quality-rubric.md做人工检查（忠实性、误解轨迹这些机器查不了） - Mermaid 语法自查：含括号/特殊字符的节点标签用引号包裹，换行用
<br/>，确保 GitHub / Obsidian / VS Code 预览可渲染 - README 内部链接全部相对路径可达（脚本会查）
- 向用户汇报：文件清单 + 每篇对应对话的哪一段 + 指出对话中留下的悬而未决问题
Step 6 · 自迭代（证据账本 + 触发式复盘）
- 交付后，把本次的失败信号追加进
feedback/ledger.jsonl（不存在则创建；格式见feedback/ledger.example.jsonl；只追加、不删改）。必记的三类：修复过的 ERROR、被判定"本应在生成时避免"的 WARN、人工核对或用户提出的任何返工 - 仅当用户要求"复盘/迭代这个 skill"，或自上次版本 bump 后新增记录 ≥ 5 条，才按
references/self-iteration.md进入迭代流程：聚类证据 → 最小 diff →python evals/run_evals.py门禁 → 人工确认后落盘 → 升版本并写CHANGELOG.md - 任何一次 Step 1–5 的生成过程中，绝不修改 skill 自身文件
质量下限
产出的 Wiki 必须做到：一个没参与过原对话的人（或三个月后的学习者本人），仅凭这套文档能重新走完同样的理解路径——包括"错在哪"的部分。达不到就重写，不要交半成品。