Github 125k star 的開源 skill 又更新了：利用 AI 進行系統化學習，打造專屬學習課程
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/teach skill 用系統化課程幫你真正學識一樣嘢
呢篇文章介紹開源 skill /teach，由知名開發者 Mattpocock 發布。佢發現大多數人用 AI 學習時遇到兩大障礙：上下文限制令你無法持續深度提問，問題零散發散令答案無法形成系統化學習網絡。AI 本質似增強版搜索引擎，解決當下問題，但難以幫助建立長期記憶同持續練習。呢個就係 /teach 要解決嘅核心問題。
/teach 將學習過程系統化。佢會建立教學工作區，生成 MISSION.md 釐清學習目標，RESOURCES.md 收集高質量一手資料，仲有互動 HTML 課程、學習記錄、術語表同筆記。每節課程只教當下需要嘅內容，區分「知識」同「技能」，並記錄進度讓 Agent 追蹤。最終目標係幫學習者獲得足夠知識同技能，然後有信心進入真實世界，與真人交流驗證。呢個 skill 唔係取代老師，而係幫你建立獨立學習能力。
- /teach 將 AI 由被動答問轉為主動系統化教學，解決深度學習難題
- 透過 MISSION.md 明確學習初衷，RESOURCES.md 建立高質量知識基礎
- 互動 HTML 課程比 Markdown 更適合教學，區分知識與技能，包含練習測驗
- 學習記錄讓 Agent 像老師一樣追蹤進度，動態調整後續課程
- 教學哲學分三層：knowledge、skills、wisdom，最終引導學習者進入真實社羣
AI 學習嘅兩大痛點
大多數人用 AI 學習時，成日遇到兩個問題。第一係上下文限制，冇辦法喺同一個窗口無限深度提問。第二係問題零散發散，答案無法形成系統學習網絡。
AI 本身似增強版搜索引擎，解決當下問題，但幫唔到建立長期記憶同持續練習
開始使用 /teach
喺你嘅 Agent 輸入 /teach + 你想學嘅內容，例如 /teach 如何解三階魔方。技能會將當前目錄當做教學工作區，建立第一個關鍵文件 MISSION.md。
MISSION.md 會寫明學習目標，例如學會還原三階魔方，重點係完成件事，唔係追求速度或理論
另外會生成 RESOURCES.md，搜索高質量一手資料，作為課程基礎。隨學習推進，資源會持續更新。
- reference/*.html：參考資料目錄
- learning-records/*.md：學習記錄目錄
- lessons/*.html：具體課程
呢啲文件組成一個完整嘅學習環境，讓 Agent 與你協作
可交互嘅 HTML 課程
Matt 認為 HTML 比 Markdown 更適合做學習體驗，因為可以承載更豐富嘅排版、圖示、交互同練習
每節課程只教當下需要嘅內容，包括簡單解釋、圖示、提示框、陷阱提醒、練習同小測驗。
課程會讓你唔單止知道操作，仲要真正練會佢
記錄學習進度
完成一節課後，直接同 Agent 講，skill 會記錄進度到 learning-records/*.md。
呢啲記錄讓 Agent 好似老師咁追蹤你嘅學習狀態，知道你學咗咩、掌握程度、下一步應該教咩
課程唔係預先寫死，而係喺學習過程中逐步生成嘅完整體系。
- glossary：記錄術語，方便日後引用
- notes.md：Agent 內部筆記，記錄學生偏好、注意事項、容易卡住嘅地方
呢啲輔助文件令教學更貼合個人需要
教學哲學：知識、技能、智慧
/teach skill 要求 AI 從三個層面思考學習：
- 1 第一層 knowledge：選擇高質量、高可信度資源作為知識基礎
- 2 第二層 skills：透過高度相關嘅互動課程進行真正教學訓練
- 3 第三層 wisdom：通過與其他學習者同實踐者交流，喺真實世界形成判斷力
呢種設計鼓勵學習者最終脱離 AI，建立真實能力
最近 Matt 發佈咗自己嘅新技能 /teach。
唔誇張咁講，呢個係我近期見到最正嘅 skill。
大多數人都唔係好識用 AI 去深入學一個嘢。
原因之一係上下文限制。你冇辦法持續咁、喺同一個窗口、冇限制咁進行深度提問。
原因之二係我哋遇到嘅問題通常都係零散同埋發散。同 AI 進行問答嘅時候，得到嘅答案冇辦法喺大腦裏面形成系統嘅學習網絡。
AI 本身更加似增強版嘅搜索引擎，解決嘅係當下嘅問題，好難幫學習者建立長期記憶、持續練習同埋階段性成長。
/teach skill 解決嘅正正係呢個問題。
01開始使用
喺你任何 Agent 裏面使用 /teach + 你想學嘅內容。
比如：
呢個技能會將當前目錄當做一個教學工作區，並創建第一個關鍵文件 MISSION.md。
作者認為，一份教學要有效，必須先理解學生學習嘅初衷。
以學習魔方為例，MISSION.md 裏面會寫明，學者嘅目標係能夠獨立還原一個打亂嘅三階魔方，重點係完成呢件事本身，而唔係追求速度同埋追求理論深度。
除此之外，/teach 仲會搜索高質量、高可信度嘅一手資料記錄喺 RESOURCES.md 裏面，並將呢啲資料作為後續課程嘅基礎。
隨住學習推進，資源亦會持續更新。
除咗呢兩個文件，/teach 仲會生成：
reference/*.html：參考資料目錄learning-records/*.md：學習記錄目錄，記錄所學內容lessons/*.html：具體課程
02可交互嘅 HTML 課程
Matt 認為 HTML 比 Markdown 更適合做學習體驗，因為佢能夠承載更豐富嘅排版、圖示、交互同埋練習。
依然以魔方舉例。AI 設計嘅第一課係關於魔方結構同記號嘅介紹，以及點樣做出白十字。
/teach 設計嘅每一節課程，只會對當下需要知道嘅內容進行教學，例如簡單解釋、圖示、提示框、陷阱提醒、練習同小測驗。
更加重要嘅係，呢啲課程會區分“知識”同“技能”。
佢會令你喺學習嘅時候，唔單止知道呢個操作，仲要真正練識佢。
03記錄學習進度
當你完成一節課嘅時候，可以直接話畀 Agent 知，skill 會將呢個進度記錄落 learning-records/*.md。
呢啲 learning record 可以令 agent 好似老師咁追蹤你嘅學習狀態，知道你學咗啲咩，掌握到咩程度，下一步應該教咩。
呢啲課程並唔係預先寫死嘅一套材料，而係喺學習過程中逐步生成嘅一套完整體系。
04其它
teach skill 仲會生成一啲輔助文件。
例如 glossary，用嚟記錄學習過程中出現嘅術語。
例如學習魔方嘅時候，裏面會有魔方結構、轉動記號、手法等概念。
當學習編程語言嘅時候，呢類術語表更加能夠體現出佢嘅作用同價值。因為喺未來課程入面可以直接引用呢啲術語，唔明白嘅時候可以參考嚇。
還有 notes.md，呢個係 agent 自己嘅內部筆記。
它會自己記錄學生偏好、注意事項、容易卡住嘅地方，幫助後續課程更加貼合學生。
05skill 裏面嘅教學哲學
/teach skill 本身唔複雜，佢要求 AI 從三個層面思考學習：
- 第一層 knowledge：選擇高質量、高可信度資源作為知識基礎
- 第二層 skills：透過高度相關嘅互動課程，進行真正嘅教學訓練
- 第三層 wisdom：透過同其他學習者同實踐者嘅交流，喺真實世界裏面形成嘅判斷力
Matt 並唔希望 /teach 令使用者永遠依賴 Agent。相反，佢認為呢個 skill 應該幫助學習者獲得足夠嘅知識同技能，然後有信心進入真實世界，同真實嘅人交流、提問，並驗證想法。
當用戶嘅問題更加接近“wisdom”嗰陣，agent 會嘗試回答，但最終會引導用戶去社區入面獲得更真實嘅經驗。
06推薦閲讀
最近 Matt 發佈了自己的新技能 /teach。
不誇張地說，這是我近期看到的最棒的 skill。
大多數人都不太會使用 AI 去深入學習一個東西。
原因之一是上下文限制。你無法持續的、在同一個窗口、無限制地進行深度提問。
原因之二是我們遇到的問題通常都是零散和發散的。在與 AI 進行問答時，得到的答案無法在大腦裏形成系統的學習網絡。
AI 本身更像增強版的搜索引擎，解決的是當下的問題，很難幫助學習者建立長期記憶、持續練習和階段性成長。
/teach skill 解決的正是這個問題。
01開始使用
在你的任何 Agent 中使用 /teach + 你想學習的內容。
比如：
這個技能會將當前目錄當做一個教學工作區，並創建第一個關鍵文件 MISSION.md。
作者認為，一份教學要有效，必須先理解學生學習的初衷。
以學習魔方為例，MISSION.md 中會寫明，學者的目標是能獨立還原一個打亂的三階魔方，重點是完成這件事本身，而不是追求速度和追求理論深度。
除此之外，/teach 還會搜索高質量、高可信度的一手資料記錄在 RESOURCES.md 中，並把這些資料作為後續課程的基礎。
隨着學習推進，資源也會持續更新。
除了這兩個文件，/teach 還會生成：
reference/*.html：參考資料目錄learning-records/*.md：學習記錄目錄，記錄所學內容lessons/*.html：具體課程
02可交互的 HTML 課程
Matt 認為 HTML 比 Markdown 更適合做學習體驗，因為它能承載更豐富的排版、圖示、交互和練習。
依然以魔方舉例。AI 設計的第一課是關於魔方結構和記號的介紹，以及如何做出白十字。
/teach 設計的每一節課程，只會對當下需要知道的內容進行教學，比如簡單解釋、圖示、提示框、陷阱提醒、練習和小測驗。
更重要的是，這些課程會區分“知識”和“技能”。
它會讓你在學習時，不僅知道這個操作，還要真正練會它。
03記錄學習進度
當你完成一節課時，可以直接告訴 Agent，skill 會把這個進度記錄進 learning-records/*.md。
這些 learning record 可以讓 agent 像老師一樣追蹤你的學習狀態，知道你學了什麼，掌握到什麼程度，下一步該教什麼。
這些課程並不是預先寫死的一套材料，而是在學習過程中逐步生成的一套完整體系。
04其它
teach skill 還會生成一些輔助文件。
比如 glossary，用來記錄學習過程中出現的術語。
比如學習魔方時，裏面會有魔方結構、轉動記號、手法、等概念。
當學習編程語言時，這類術語表更能體現出它的作用和價值。因為在未來課程中可以直接引用這些術語，不明白的時候可以進行參考。
還有 notes.md，這是 agent 自己的內部筆記。
它會自己記錄學生偏好、注意事項、容易卡住的地方，幫助後續課程更貼合學生。
05skill 中的教學哲學
/teach skill 本身並不複雜，它要求 AI 從三個層面思考學習：
- 第一層 knowledge：選擇高質量、高可信度資源作為知識基礎
- 第二層 skills：通過高度相關的互動課程，進行真正的教學訓練
- 第三層 wisdom：通過與其他學習者和實踐者的交流，在真實世界裏形成的判斷力
Matt 並不希望 /teach 讓使用者永遠依賴 Agent。相反，他認為這個 skill 應該幫助學習者獲得足夠的知識和技能，然後有信心進入真實世界，與真實的人交流、提問、並驗證想法。
當用戶的問題更接近“wisdom”時，agent 會嘗試回答，但最終會引導用戶去社區裏獲得更真實的經驗。