# Vibeflow Learn

> 独立学习流。用于陌生领域学习、研究文章写作、把资料变成输出。提供 Deep Research / Quick Reference / Write to Learn 三种模式，按 Collect -> Digest -> Outline -> Fill In -> Refine -> Publish 六阶段推进。

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

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# VibeFlow Learn

把学习当工程流水线，但不要把思考外包给 AI。

`vibeflow-learn` 是一条**独立 companion flow**：

- 通过 `/vibeflow-learn` 激活
- 不进入 `/vibeflow` 主链路阶段
- 不写入 `.vibeflow/state.json`
- 不复用 `Spark -> Design -> Tasks -> Build` 的阶段状态

它服务三类任务：

- 陌生领域学习
- 研究文章写作
- 把资料变成输出

核心原则：

1. **Primary sources first**：优先一手资料，而不是总结别人的总结
2. **学习以输出为准**：没有变成结构化笔记、提纲、草稿、文章，就不算真的学会
3. **AI 只解释局部**：AI 可以帮你解释难点、检查逻辑、压缩冗余，但**不替你读，不替你思考，不替你写**
4. **资料与产出分离**：原始材料、消化笔记、提纲、草稿、成稿要分阶段落盘

## 工作目录

默认在仓库内建立独立学习目录：

`docs/learn/<topic-slug>/`

阶段产物建议如下：

- `sources.md`：来源清单与分组
- `digest.md`：你的阅读笔记、关键概念、问题清单
- `outline.md`：文章或知识卡片提纲
- `draft.md`：你的初稿
- `final.md`：收尾后的可发布版本

如果用户已经指定了输出位置，优先使用用户指定路径。

## 先选模式

开始前先明确模式，不清楚时默认推荐 `Quick Reference`。

| 模式 | 适合什么 | 从哪开始 | 何时结束 |
|---|---|---|---|
| `Deep Research` | 需要系统理解一个领域，并沉淀成研究文章或系统笔记 | `Collect` | `Publish` |
| `Quick Reference` | 需要快速建立工作心智模型，不一定产出正式长文 | `Digest` | `Digest` 或 `Outline` |
| `Write to Learn` | 手上已有材料，想通过写作强迫自己真正理解 | `Outline` | `Publish` |

## 六阶段

### 1. Collect

目标：只收集高质量、可追溯、尽量一手的材料。

优先顺序：

- 官方文档、规范、RFC、标准
- 原始论文、技术报告、白皮书
- 作者本人/团队的一手博客、演讲、访谈
- 官方源码、示例仓库、提交记录
- 高质量课程材料或教材

尽量避免：

- 聚合文章
- 二手解读
- “10 分钟看懂 ……” 之类速成总结
- 没有来源链路的观点贴

要求：

- 每个来源都记录：标题、链接、来源类型、为什么值得读
- 按子主题分组，而不是无序堆链接
- 收够就停，避免用“继续收集”逃避真正阅读

### 2. Digest

目标：由你来读，由 AI 帮你解释卡点。

这一阶段必须坚持：

- 你自己读全文或关键部分
- 遇到不懂的段落，再让 AI 解释**具体局部**
- 让 AI 翻译可以，但不要让 AI 替你总结整篇没读过的材料

对每份材料至少记录：

- 它的核心主张是什么
- 证据是什么
- 哪些地方你认同，哪些地方你存疑
- 这份材料和其他材料之间是什么关系
- 哪些内容值得保留，哪些应该被删掉

阶段结束前，至少删掉一部分弱资料。不能筛选，说明收集质量不够。

### 3. Outline

目标：把“学到了什么”转成“准备怎么讲”。

提纲不是目录草稿，而是输出合同。每个部分都应说明：

- 这一节想讲什么
- 面向什么读者层级
- 依赖哪些来源
- 哪些概念必须先解释

规则：

- 没有来源支撑的段落，不要先写进提纲
- 如果是 `Quick Reference`，提纲可以收缩为 FAQ / cheat sheet / 概念图
- 如果是 `Write to Learn`，提纲必须帮助你暴露理解断点

### 4. Fill In

目标：你自己把提纲填成连续表达。

要求：

- 由你先写，再让 AI 帮你压缩或找漏洞
- 不要让 AI 从零代写正文
- 写不出来时，优先回到 `Digest` 补理解，不要硬凑段落

这一阶段允许产出一个啰嗦、粗糙、重复的初稿，重点是先把脑中的结构写出来。

### 5. Refine

目标：让稿子更清楚，但不牺牲你的判断和声音。

AI 在这一阶段可做：

- 删除冗余
- 标出论证跳跃
- 标出“概念先用了、后解释”的地方
- 标出缺来源、缺例子、缺定义的地方
- 帮你统一术语和段落节奏

AI 不能做：

- 擅自替你补事实
- 把你的判断改成更圆滑但更空的说法
- 把文章改成标准 AI 腔

你需要逐条采纳或拒绝修改建议。

### 6. Publish

目标：在你自己读顺之后，交付成可以发出的版本。

发布前至少完成：

- 通读一遍，按目标读者视角检查是否顺
- 核对关键结论是否都有来源
- 删除“像总结但没有信息密度”的句子
- 确认标题、摘要、结构与正文一致

如果是内部学习笔记，也要把它整理成别人能接着读的版本，而不是只对你自己有意义的碎片。

## AI 的允许动作

适合交给 AI：

- 解释一个你已经定位好的局部难点
- 翻译某一段术语密集的技术内容
- 帮你列出不同来源之间的分歧点
- 对提纲做缺口检查
- 对初稿做冗余压缩和逻辑体检

不适合交给 AI：

- 总结一篇你自己没读过的论文或文章
- 代替你判断某个主张是否成立
- 从零替你写完整文章
- 跳过一手资料直接写结论

## 执行顺序

1. 确认主题、目标读者、输出物类型
2. 选择模式：`Deep Research / Quick Reference / Write to Learn`
3. 创建 `docs/learn/<topic-slug>/`
4. 按当前模式进入对应阶段
5. 每个阶段结束时，把产物写入对应文件
6. 只在需要时让 AI 解释局部或做结构检查
7. 在 `Publish` 阶段前，必须由你亲自完成最终通读

## 红线

- 不要把 `vibeflow-learn` 的文件写进 `docs/changes/`
- 不要改动 `/vibeflow` 主链路阶段状态
- 不要把 AI 总结当成你已经读过
- 不要用“先让 AI 写出来再看”冒充学习
- 不要引用没有回到原始来源核对过的关键结论

## 结束交付

每次结束时，至少要明确给出：

- 当前模式
- 当前停在哪个阶段
- 已完成的产物文件
- 下一步最该做什么
- 哪些结论已经有 primary sources 支撑，哪些还没有