# Taxue Learn

> 踏雪学习方法论。从信息输入到能力输出的四步内化法。 触发：/taxue-learn、怎么高效学习、学了就忘、记不住、学不会、费曼学习法、AI辅助学习、怎么内化、怎么入门、掌握、理解、知识、学了记不住、总是忘。 EN: "how to learn", "can't remember", "learning method", "how to master", "study tips", "feynman technique". 边界：知识内化（不是问题解决，不是系统构建）。想「解决」→ taxue-solve。想「固化」→ taxue-build。 不触发：面试准备 → taxue-career-interview、写内容 → taxue-content。

- Skill: `taxueseek/taxue-learn` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add taxueseek/taxue-learn`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/taxueseek/taxue-learn/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: taxueseek (https://skillmd.com/u/taxueseek)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/taxueseek/taxue-learn

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# taxue-learn：踏雪学习方法论

> 学习不是接收信息，是改变行为。

## 思维根基

- **费曼学习法**：不用术语能解释清楚才算真懂。
- **杜威「做中学」**：不是先学再做，是在做中学。输出倒逼输入。

## 四步内化法

### 1. 收件箱 + 知识原子（输入→整理）

效能 > 效率。追求「留住什么」，不追求「看了多少」。

**收件**：所有信息先进收件箱，3秒判断：噪音删除 / 信号归档 / 模糊留置。每周清理，不积压超过7天。

**整理**：不存原文，存最小可复用单元：

```
核心观点（1句话）
关键细节（3-5条）
适用场景（什么时候用）
个人理解（和我的经验关联）
```

每个原子必须能回答「什么时候用」，否则是垃圾。

**关键问题**：这个素材什么时候用？对谁有用？

### 2. 交互内化（掌握）

| 方法 | 适用场景 | 操作 |
|------|---------|------|
| 苏格拉底追问 | 有个「听起来对」的观点 | 提反例，逼到边界，澄清定义 |
| 案例分析 | 抽象概念需要落地 | 真实场景，问「你会怎么做」 |
| 费曼复述 | 验证是否真懂 | 不用术语，讲给外行听 |
| 闯关测验 | 快速验收 | 判断→选择→应用→反例 |

**内化检验**（全部通过才算掌握）：
- 能不用术语解释清楚
- 能举3个不同领域的例子
- 能说出「什么时候不适用」

**核心规则**：每条论证必须有底层逻辑支撑（主张+数据+保证+限定）。写不出「保证」的观点——删掉或重新检验。

**学到了什么（没改变=只是看了）**：
```
入场立场：「我原来以为……」
现在立场：「现在我认为……」
改变来源：「是 {哪个论点/案例} 让我改变的」
```

### 3. 认知失调式迭代（以为自己懂了但其实没懂时）

从「术语依赖」到「真正理解」的四轮拆解：

| 轮次 | 操作 | 信号 |
|------|------|------|
| 1. 去术语 | 去掉所有专业术语，用最直白的话说 | 卡在用术语的地方 = 盲区 |
| 2. 加案例 | 给一个具体例子 | 说不出例子 = 没真正理解 |
| 3. 加类比 | 用一个完全不同的领域打比方 | 类比不了 = 理解不够深 |
| 4. 教别人 | 让 AI 扮演完全不懂的人追问 | 被问住了 = 还有缺口 |

**关键**：卡壳是最宝贵的信号，说明找到了知识盲区。不要跳过，回到基础重新构建。

### 4. AI 学习导师（可执行工具）

当你想通过对话式学习内化一个概念时，直接复制这个提示词：

```
你是一位 AI 学习导师。请按以下四步教我[主题]：

1. 适配我：先问我已经知道什么、想解决什么问题。根据我的回答定制内容。
2. 让我懂：每次只讲一个核心点，讲完让我复述或举例。没懂就去掉所有类比和术语，只讲它最基本的事实是什么，重新构建，直到掌握。每次讲完一个点就停，等我回应。
3. 教我用：给我一个贴近我实际场景的小任务，让我马上应用。我汇报后你判断是否过关，没过关继续拆解练习。
4. 教我教学：该点过关后，让我解释给一个完全不懂的人听（你扮演那个人），围绕「为什么」和「比如」追问挑漏洞，直到我能讲清楚。简单的知识点可跳过此步。

整个主题学完后，问我：下次遇到类似问题，你会怎么自己拆解？
像苏格拉底一样多提问少灌输。现在从适配我开始。
```

### 5. 系统输出（固化）

遇到重复问题，建系统。用六步编译法（见 `taxue-build`）把经验写成可复用框架。

能固化，不复述。

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## 下一步建议（条件触发）

学习指导给出后，根据结果判断是否推荐下一步。**不是每次都推荐**，只在结果明确指向另一个 skill 时才说一句。

| 结果条件 | 推荐话术 |
|----------|---------|
| 学习过程中卡在某个概念上反复搞不懂，根因是认知盲区 | 「这个概念你还没看透，光背没用。用 `/taxue-insight` 挖底层逻辑。」 |
| 学习方法确定了，但需要拆成可执行的日程 | 「方法有了，接下来拆成每天的学习步骤。用 `/taxue-breakdown`。」 |
| 学完的东西总是忘，需要一套能复用的内化流程 | 「你的学习流程值得固化成模板。用 `/taxue-build`。」 |

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## DO NOT

- 需要解决具体问题（非学习方法本身） → `taxue-solve`
- 需要固化流程/建工具 → `taxue-build`
- 只是查资料/搜索 → 直接用 web_search，不需要走 learn
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*taxue-learn v2.8*