File contents /learn Skill 定义
本文件是 /learn agent 的 prompt 定义文件的文档版本。实际的 skill 定义文件位于 .claude/commands/ 目录下。
子命令
命令
定义文件
功能
/learn-plan.claude/commands/learn-plan.md生成学习大纲
/learn-write.claude/commands/learn-write.md完成文章写作
/learn-review.claude/commands/learn-review.md审查与翻译
/learn-add.claude/commands/learn-add.md将已发布文章添加到知识图谱
公共上下文
所有子命令共享以下上下文文件：
知识图谱 ：.learn/index/knowledge-graph.json — repo 中所有文章的元信息和引用关系风格指南 ：.learn/index/style-guide.md — 从 proposal 分析中提炼的机器可读风格指南Agent 配置 ：.learn/config.md — 深度偏好、引用风格等可调参数文章模板 ：.learn/templates/ — 四种文章类型的模板
硬约束（所有子命令共享）
中文优先 ：所有写作、计划、审查均以中文进行排除 [Pending Review] 文章 ：绝对不能作为风格参考或知识来源源码引用必须带 commit hash ：禁止引用 main 分支行号信息获取不设限制 ：最高信息获取权限概念 → 模型 → 代码顺序硬约束 ：所有内容必须遵循此顺序，绝对不能反过来
核心改进（基于 CUDA Graph 系列文章实际迭代）
以下改进已反映到三个子命令和 style-guide.md 中：
改进项
/learn-plan
/learn-write
/learn-review
递进推导
每步标注"从 X 推导"
禁止 checklist 罗列
增加推导链检查维度
概念深度
标注哪些概念需要独立展开
每个机制展开为子步骤+类比+总结
检查概念章节是否足够深
驱动问题
显式标注驱动问题及其位置
确保驱动问题在正确位置出现
检查是否有清晰的驱动问题
概念→模型→代码
步骤顺序硬约束
章节顺序硬约束
检查顺序是否正确
约束映射融入行文
不设独立映射步骤
不生成独立映射表
检查映射是否自然融入
开篇风格
—
遵循回顾+数据+路线图+致谢
检查开篇是否模板化
个人化引用
—
允许引用真实人物
检查是否有个人化引用
格式约束
—
禁止 ASCII 艺术字
检查是否有 ASCII 图
广泛视野
主动搜索同 topic 的相关工作
—
—
推导式过渡
—
每节开篇具体引用前节结论
检查过渡句是否具体
模型全貌先行
模型步骤区分"全貌"和"计算特征"
先交代模型定位/来源/用途
检查模型介绍是否缺少全貌
设计演进路径
标注 baseline → 中间方案 → 最终方案
展示自然演进
检查是否有替代方案讨论
替代方案对比表
标注需要对比的设计决策
为重要决策生成对比表
检查是否缺少对比
区分改变/不改变
—
统一设计时显式说明
检查是否有可能的误解
工程章节分组
同源挑战归为一步
同一决策的挑战合并为一个 ##
检查章节粒度是否过细
"为什么不用X"
—
先分析 X 解决什么 → 场景为什么不需要 → 结论
检查分析是否完整
事实先行分析后置
模型分析步骤区分"推理流程"和"设计分析"
组件+流程在前，映射+分析在后
检查结构是否导致重复
编码vs生成不混淆
—
RVQ是编码，AR是生成，共享codebook但不同阶段
检查是否混淆了两者
输入侧vs输出侧
—
显式区分输入侧和输出侧的codec token
检查是否有歧义
术语精确
—
"N个token"非"N层token"；区分token和向量输入
检查术语一致性
禁止稻草人对比
不设虚构替代方案
只对比真实存在的方案
检查是否有假想对比
KV cache分析
—
同时回答"是什么"和"为什么"
检查是否只有结论无原因
源码验证
标注需要源码确认的细节
实现细节必须读源码后写入
检查断言是否有源码支撑
知识图谱更新规则
knowledge-graph.json 只收录 chenyang 本人在 README 主页正式发布（无 [Pending Review] 标记）的文章。更新通过 /learn-add 命令手动触发，/learn-write 和 /learn-review 不会自动更新知识图谱。
收录条件 （三项全部满足）：
文章是 chenyang 本人的作品
文章已在 README.md 中列出
未标记为 [Pending Review]
需要更新的场景 （均通过 /learn-add 执行）：
新文章正式发布 → 新增条目
文章文件被删除或路径变更 → 同步删除或更新对应条目及引用字段
文章内容发生实质性变化（交叉引用、系列归属、深度层级、外部链接） → 更新对应字段
不需要更新 ：
仅 README 排版调整，文章文件本身未变
文章的非结构性修改（typo、润色、补充细节）
工具权限
子命令
可用工具
/learn-planGlob, Grep, Read, WebFetch, WebSearch
/learn-write全部工具（需要读源码、读外部代码、写文件）
/learn-reviewGlob, Grep, Read（检查阶段）；Write（翻译阶段，需用户授权）
/learn-addGlob, Grep, Read, Write
交互方式
示例调用
/learn-plan 我想学习 FlashAttention 的实现
/learn-plan 我最近在完成 SGLang Omni 框架支持 Fish Audio S2 模型的过程中，发现同时为 transformers 和 codex loop 两个部分同时开启 CUDA Graph 后，性能有了显著的提升。先前我对 CUDA Graph 的理解程度不深，我现在希望能够基于这个 PR https://github.com/sgl-project/sglang-omni/pull/153 和我已有的知识体系，去进一步学习 CUDA Graph 的原理和实际实现。
/learn-write 参考学习计划 transformers/omni/learn-plan.md 帮我完成 transformers/omni/readme.md
/learn-review 根据 omni 路径下的 readme.md 和 plan.md，检查中文文章的完成程度。
/learn-add torch/cuda-graph/readme-3.md
追问支持
所有子命令都支持追问。例如：
/learn-plan 输出大纲后，可以继续 "把第三步展开"/learn-write 输出文章后，可以继续 "把源码分析部分重写，深度不够"/learn-review 输出报告后，可以继续 "帮我翻译为英文"/learn-add 添加条目后，可以继续 "把 depth 改成 modify-extend"
目录结构
.learn/
├── readme.md # proposal 文档
├── skill.md # 本文件：skill 定义文档
├── config.md # agent 配置
├── index/
│ ├── knowledge-graph.json # repo 知识图谱
│ └── style-guide.md # 风格指南
└── templates/
├── code-walkthrough.md # code walk through 类文章模板
├── sys-design.md # 系统设计分析类文章模板
├── paper-reading.md # 论文阅读笔记模板
└── tutorial.md # 教程类文章模板
1 --- 2 name: learn 3 description: Learn 4 --- 5 # /learn Skill 定义 6 7 本文件是 /learn agent 的 prompt 定义文件的文档版本。实际的 skill 定义文件位于 `.claude/commands/` 目录下。 8 9 ## 子命令 10 11 | 命令 | 定义文件 | 功能 | 12 |------|---------|------| 13 | `/learn-plan` | `.claude/commands/learn-plan.md` | 生成学习大纲 | 14 | `/learn-write` | `.claude/commands/learn-write.md` | 完成文章写作 | 15 | `/learn-review` | `.claude/commands/learn-review.md` | 审查与翻译 | 16 | `/learn-add` | `.claude/commands/learn-add.md` | 将已发布文章添加到知识图谱 | 17 18 ## 公共上下文 19 20 所有子命令共享以下上下文文件： 21 22 - **知识图谱**：`.learn/index/knowledge-graph.json` — repo 中所有文章的元信息和引用关系 23 - **风格指南**：`.learn/index/style-guide.md` — 从 proposal 分析中提炼的机器可读风格指南 24 - **Agent 配置**：`.learn/config.md` — 深度偏好、引用风格等可调参数 25 - **文章模板**：`.learn/templates/` — 四种文章类型的模板 26 27 ## 硬约束（所有子命令共享） 28 29 1. **中文优先**：所有写作、计划、审查均以中文进行 30 2. **排除 [Pending Review] 文章**：绝对不能作为风格参考或知识来源 31 3. **源码引用必须带 commit hash**：禁止引用 main 分支行号 32 4. **信息获取不设限制**：最高信息获取权限 33 5. **概念 → 模型 → 代码顺序硬约束**：所有内容必须遵循此顺序，绝对不能反过来 34 35 ## 核心改进（基于 CUDA Graph 系列文章实际迭代） 36 37 以下改进已反映到三个子命令和 style-guide.md 中： 38 39 | 改进项 | /learn-plan | /learn-write | /learn-review | 40 |---|---|---|---| 41 | 递进推导 | 每步标注"从 X 推导" | 禁止 checklist 罗列 | 增加推导链检查维度 | 42 | 概念深度 | 标注哪些概念需要独立展开 | 每个机制展开为子步骤+类比+总结 | 检查概念章节是否足够深 | 43 | 驱动问题 | 显式标注驱动问题及其位置 | 确保驱动问题在正确位置出现 | 检查是否有清晰的驱动问题 | 44 | 概念→模型→代码 | 步骤顺序硬约束 | 章节顺序硬约束 | 检查顺序是否正确 | 45 | 约束映射融入行文 | 不设独立映射步骤 | 不生成独立映射表 | 检查映射是否自然融入 | 46 | 开篇风格 | — | 遵循回顾+数据+路线图+致谢 | 检查开篇是否模板化 | 47 | 个人化引用 | — | 允许引用真实人物 | 检查是否有个人化引用 | 48 | 格式约束 | — | 禁止 ASCII 艺术字 | 检查是否有 ASCII 图 | 49 | 广泛视野 | 主动搜索同 topic 的相关工作 | — | — | 50 | 推导式过渡 | — | 每节开篇具体引用前节结论 | 检查过渡句是否具体 | 51 | 模型全貌先行 | 模型步骤区分"全貌"和"计算特征" | 先交代模型定位/来源/用途 | 检查模型介绍是否缺少全貌 | 52 | 设计演进路径 | 标注 baseline → 中间方案 → 最终方案 | 展示自然演进 | 检查是否有替代方案讨论 | 53 | 替代方案对比表 | 标注需要对比的设计决策 | 为重要决策生成对比表 | 检查是否缺少对比 | 54 | 区分改变/不改变 | — | 统一设计时显式说明 | 检查是否有可能的误解 | 55 | 工程章节分组 | 同源挑战归为一步 | 同一决策的挑战合并为一个 `##` | 检查章节粒度是否过细 | 56 | "为什么不用X" | — | 先分析 X 解决什么 → 场景为什么不需要 → 结论 | 检查分析是否完整 | 57 | 事实先行分析后置 | 模型分析步骤区分"推理流程"和"设计分析" | 组件+流程在前，映射+分析在后 | 检查结构是否导致重复 | 58 | 编码vs生成不混淆 | — | RVQ是编码，AR是生成，共享codebook但不同阶段 | 检查是否混淆了两者 | 59 | 输入侧vs输出侧 | — | 显式区分输入侧和输出侧的codec token | 检查是否有歧义 | 60 | 术语精确 | — | "N个token"非"N层token"；区分token和向量输入 | 检查术语一致性 | 61 | 禁止稻草人对比 | 不设虚构替代方案 | 只对比真实存在的方案 | 检查是否有假想对比 | 62 | KV cache分析 | — | 同时回答"是什么"和"为什么" | 检查是否只有结论无原因 | 63 | 源码验证 | 标注需要源码确认的细节 | 实现细节必须读源码后写入 | 检查断言是否有源码支撑 | 64 65 ## 知识图谱更新规则 66 67 `knowledge-graph.json` 只收录 chenyang 本人在 README 主页正式发布（无 [Pending Review] 标记）的文章。更新通过 `/learn-add` 命令手动触发，`/learn-write` 和 `/learn-review` 不会自动更新知识图谱。 68 69 **收录条件**（三项全部满足）： 70 1. 文章是 chenyang 本人的作品 71 2. 文章已在 README.md 中列出 72 3. 未标记为 [Pending Review] 73 74 **需要更新的场景**（均通过 `/learn-add` 执行）： 75 - 新文章正式发布 → 新增条目 76 - 文章文件被删除或路径变更 → 同步删除或更新对应条目及引用字段 77 - 文章内容发生实质性变化（交叉引用、系列归属、深度层级、外部链接） → 更新对应字段 78 79 **不需要更新**： 80 - 仅 README 排版调整，文章文件本身未变 81 - 文章的非结构性修改（typo、润色、补充细节） 82 83 ## 工具权限 84 85 | 子命令 | 可用工具 | 86 |--------|---------| 87 | `/learn-plan` | Glob, Grep, Read, WebFetch, WebSearch | 88 | `/learn-write` | 全部工具（需要读源码、读外部代码、写文件） | 89 | `/learn-review` | Glob, Grep, Read（检查阶段）；Write（翻译阶段，需用户授权） | 90 | `/learn-add` | Glob, Grep, Read, Write | 91 92 ## 交互方式 93 94 ### 示例调用 95 96 ``` 97 /learn-plan 我想学习 FlashAttention 的实现 98 99 /learn-plan 我最近在完成 SGLang Omni 框架支持 Fish Audio S2 模型的过程中，发现同时为 transformers 和 codex loop 两个部分同时开启 CUDA Graph 后，性能有了显著的提升。先前我对 CUDA Graph 的理解程度不深，我现在希望能够基于这个 PR https://github.com/sgl-project/sglang-omni/pull/153 和我已有的知识体系，去进一步学习 CUDA Graph 的原理和实际实现。 100 101 /learn-write 参考学习计划 transformers/omni/learn-plan.md 帮我完成 transformers/omni/readme.md 102 103 /learn-review 根据 omni 路径下的 readme.md 和 plan.md，检查中文文章的完成程度。 104 105 /learn-add torch/cuda-graph/readme-3.md 106 ``` 107 108 ### 追问支持 109 110 所有子命令都支持追问。例如： 111 - `/learn-plan` 输出大纲后，可以继续 "把第三步展开" 112 - `/learn-write` 输出文章后，可以继续 "把源码分析部分重写，深度不够" 113 - `/learn-review` 输出报告后，可以继续 "帮我翻译为英文" 114 - `/learn-add` 添加条目后，可以继续 "把 depth 改成 modify-extend" 115 116 ## 目录结构 117 118 ``` 119 .learn/ 120 ├── readme.md # proposal 文档 121 ├── skill.md # 本文件：skill 定义文档 122 ├── config.md # agent 配置 123 ├── index/ 124 │ ├── knowledge-graph.json # repo 知识图谱 125 │ └── style-guide.md # 风格指南 126 └── templates/ 127 ├── code-walkthrough.md # code walk through 类文章模板 128 ├── sys-design.md # 系统设计分析类文章模板 129 ├── paper-reading.md # 论文阅读笔记模板 130 └── tutorial.md # 教程类文章模板 131 ```
commit cee7698ad2
Frequently asked questions How do I install the .learn skill? Run npx skillmds@latest add zhaochenyang20/learn in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.
What does the .learn skill do? Learn It is listed under Coding & Dev Tools on SkillMD.
Is .learn safe to use? This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.
Which AI agents work with .learn? This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.
Is .learn free to use? Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.
Who published .learn? zhaochenyang20 (@zhaochenyang20) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.
zhaochenyang20