開源三個Skill，幫你想清楚、說清楚、學明白
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極客傑尼開源三個Skill，幫你想清楚、說清楚、學明白
極客傑尼呢篇文章分享咗佢開源嘅三個Skill，分別係agora、any2card同interactive-learning。佢發現自己經常有臨時想法需要判斷，但AI Agent往往順住你講，唔夠客觀，所以做咗agora，用多Agent模擬辯論幫自己決策。另外，佢睇完文章想分享但原文太長，就整咗any2card，將內容轉成精美資訊卡。仲有，Agent領域更新太快，佢想驗證自己係咪真係學識咗，就整咗interactive-learning，由淺入深引導學習並出題考核。呢三個Skill都係從佢自己實際需求出發，已經融入日常工作流程。
文章詳細介紹咗每個Skill嘅安裝同使用方式，仲分享咗作者自己點樣用佢哋。例如agora會先提問釐清問題，再叫31位思想家同6個審議室討論；any2card用HTML生成資訊卡，成本低、可反覆修改；interactive-learning會分診、梳理結構、生成學習總結同進度卡。作者強調，想清楚、說清楚、學明白，呢三個Skill分別對應呢三個階段。佢建議讀者如果有類似需求，可以即時整個最小版本試下。
- 結論：三個Skill分別對應決策、分享、學習驗證，幫你「想清楚、說清楚、學明白」。
- 方法：agora行多Agent辯論，any2card用HTML生成資訊卡，interactive-learning分診引導加考核。
- 差異：相比直接問Agent，agora更客觀；相比大模型生圖，any2card成本低可修改；interactive-learning提供客觀驗證。
- 啟發：工具要從自身需求出發，先做最小版本；問題問對咗，答案先有用。
- 可行動點：如果你有類似需求，可以安裝呢啲Skill試用（GitHub連結見文章），或者自己開發類似工具。
agora（多Agent審議系統）
用多Agent辯論幫你客觀分析決策
any2card（信息卡生成工具）
將文章轉成精美HTML信息卡，成本低可修改
interactive-learning（交互式學習驗證）
引導學習並驗證是否真懂
agora：多Agent審議，幫你客觀決策
極客傑尼腦入面成日有啲臨時想法，但直接問Agent會被順住講，唔夠客觀。所以佢整咗agora，行多個Agent喺獨立視角分析，最後綜合討論，好似辯論賽咁。
多Agent辯論
31位思想家
6個審議室
波蘭尼的思路
安裝好agora之後，輸入話題就可以用。佢會自動路由到對應審議室，例如工程、商業等。多個Agent會並行分析，各自獨立畀出觀點。
npx skills add
https://github.com/geekjourneyx/agora問題問對了，答案才有用
any2card：文章變資訊卡，分享更容易
極客傑尼平時睇好多AI文章，想分享但原文太長，發連結人哋唔一定會打開。any2card就係為咗呢個問題而做，將內容轉成靚靚嘅資訊卡。
大模型生圖 vs HTML 信息卡
成本低
可隨時改
一次性生成多張
安裝之後輸入內容，揀使用場景，再揀風格，就能生成資訊卡。
npx skills add
https://github.com/geekjourneyx/any2card揀使用場景
interactive-learning：驗證真學習，唔再似懂非懂
Agent領域更新太快，極客傑尼想深入學習新概念，但覺得自己學完好易唔記得。interactive-learning就係針對呢個問題，幫你一步步學，最後出題驗證。
分診
內容梳理
學習總結
學習進度卡
自己覺得懂了不算數
安裝同使用都好簡單，將要學嘅內容發畀佢，佢就會自動處理。
npx skills add
https://github.com/geekjourneyx/interactive-learning從需求出發，三個Skill一脈相承
呢三個Skill都係從極客傑尼自己嘅需求出發，分別對應「想清楚」「說清楚」「學明白」三個階段。佢建議如果大家有類似需求，唔好等，先整個最小版本出嚟，跑通咗再諗下一步。
想清楚、說清楚、學明白
先做最小版本
跑通了再說下一步
佢仲提及會喺知識星球分享開發經驗同使用技巧，歡迎交流。
最近開源咗三個 skill，今日講下佢哋解決咩問題、我自己點樣用。
01
agora：幫我驗證一個諗法值唔值得做
MULTI-AGENT · DECISION
我個腦成日會有啲臨時諗法，好多時都拿唔定主意。
以前就喺對話度問 Agent，自己拍板。Agent 會順住你講，唔係好可靠。
上星期我做咗 agora。佢會運行多個 Agent，每個企喺獨立角度分析，最後綜合討論。就好似打辯論賽咁，有正方有反方，裁判做決策。
之前寫過一篇30人智囊團：我用Claude Code做咗一個30人智囊團，今次又升咗一版。思想家加到咗 31 位，審議室擴展到 6 個，涵蓋工程、商業、人生、關係、心理、創造。
安裝同使用
安裝就一行指令：npx skills add https://github.com/geekjourneyx/agora
裝好之後輸入話題，佢會自動路由去對應嘅審議室：
然後多個 Agent 開始並行分析，各自獨立畀出觀點：
講唔清楚嘅問題，先幫你理清
好多人提出嘅問題係模糊嘅，人能夠意會到，系統就冇辦法直接用。
今次引入咗波蘭尼嘅思路：我哋知道嘅，比講得出嘅多。
你講唔清嘅時候，agora 會先問你三個問題：
1. 畀一個你覺得啱嘅例子 2. 講一個你絕對唔想要嘅反例 3. 你之前做過類似決定嗎，那次點樣揀
問完會同你確認，確保理解正確：
確認完再正式審議，過程中仲會再確認一次：
問題問啱咗，答案先有用。
我點樣用
揀設計方案嘅時候，唔同角度幫我拆解。波普爾負責揾毛病，康德負責睇底線，尼采負責挑戰假設。
除咗技術問題，生活方向都得，買油車定電車？五一去邊度玩？多幾個角度幫你睇。
agora 幫你想清楚，決定都係你自己做。
02
any2card：將好文章整成資訊圖分享出去
INFO CARD · CONTENT
我平時睇好多 AI 相關嘅文章，睇完想分享到羣組。但係原文太長，俾連結人哋未必會㩒入去。
any2card 係呢個禮拜先做嘅，推薦俾羣組朋友用，反應都唔錯。點解用 HTML 做圖？大部分用大模型生圖，但有三個問題：
大模型生圖 vs HTML 資訊卡
大模型生圖
每次生成有成本
HTML 排版幾乎零成本
大模型生圖
結果唔穩定，要反覆抽卡
生成完隨時改，改到滿意為止
大模型生圖
一次一張，唔靚就重新嚟過
一個 HTML 入面出多張，揀一張儲存
安裝同使用
安裝：npx skills add https://github.com/geekjourneyx/any2card
安裝完輸入你想生成嘅內容：
佢會俾你揀使用場景：
然後推薦風格，一般有三個選項可以揀：
揀完生成資訊圖，下面係實際效果：
03
interactive-learning：睇完一篇文章，我點知自己真係明咗
LEARNING · VERIFICATION
第三個係我最近最需要嘅。
Agent 方向更新得太快，見到一個新概念想深入學習，覺得自己明咗，其實好容易唔記得。
大部分人學嘢都係似懂非懂。
我做咗呢個 skill，用好簡單：將篇文章俾佢，話我要學呢個概念。佢會揾周邊相關嘅概念，一步步引導我學，難度慢慢增加。學完出題驗證我係咪真係明咗。
等 Agent 嚟驗證你學成點，你自己覺得明咗唔算數。
學到一個節點，生成一張學習進度卡，下次繼續。唔限於技術，任何領域都得。
安裝同使用
安裝：npx skills add https://github.com/geekjourneyx/interactive-learning
將要學嘅內容俾佢：
佢先做分診，判斷應該點樣學：
然後梳理內容結構：
學完生成學習總結：
最後可以生成一張學習資訊卡：
點解一齊講
想清楚、講清楚、驗證係咪真係明咗
三個 skill 都係由我自己嘅需求出發嚟做，已經行緊喺工作流程入面。
如果你都有諗法，唔好等，先做個最細嘅版本出嚟。 行得通先講下一步。
寫喺最後
呢三個 skill 都係我自己用緊嘅，會持續改進。我會喺知識星球度分享 Skill 開發經驗、Agent 實戰過程同使用技巧。
如果你都喺度做呢件事，歡迎嚟我嘅 AI 實戰知識星球交流。
適用說明
適合
想用 Agent 輔助決策、內容製作同學習驗證嘅人
前提
需要一個可以安裝 skill 嘅環境，例如 Claude Code、OpenClaw 等
不適合
想一鍵搞掂、唔想自己動手調整嘅人
項目地址
agora（多 Agent 審議系統）：https://github.com/geekjourneyx/agora
any2card（資訊卡生成工具）：https://github.com/geekjourneyx/any2card
interactive-learning（互動式學習驗證）：https://github.com/geekjourneyx/interactive-learning
以上。
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最近開源了三個 skill，今天聊聊它們解決什麼問題、我自己怎麼用的。
01
agora：幫我驗證一個想法值不值得做
MULTI-AGENT · DECISION
我腦子裏經常會有一些臨時想法，很多時候拿不準。
以前就在對話裏問 Agent，自己拍板。Agent 會順着你說，不太靠譜。
上週我做了 agora。它會運行多個 Agent，每個站在獨立視角分析，最後綜合討論。就像打辯論賽，有正方有反方，裁判做決策。
之前寫過一篇30人智囊團：我用Claude Code做了一個30人智囊團，這次又升了一版。思想家加到了 31 位，審議室擴展到 6 個，覆蓋工程、商業、人生、關係、心理、創造。
安裝和使用
安裝就一行命令：npx skills add https://github.com/geekjourneyx/agora
裝好之後輸入話題，它自動路由到對應的審議室：
然後多個 Agent 開始並行分析，各自獨立給出觀點：
說不清楚的問題，先幫你理清
很多人提的問題是模糊的，人能意會，系統沒法直接用。
這次引入了波蘭尼的思路：我們知道的，比能說出來的多。
你說不清的時候，agora 會先問你三個問題：
1. 給一個你覺得對的例子 2. 說一個你絕對不想要的反例 3. 你之前做過類似決定嗎，那次怎麼選的
問完會跟你確認，確保理解對了：
確認完再正式審議，過程中還會再確認一次：
問題問對了，答案才有用。
我怎麼用
選設計方案的時候，讓不同視角幫我拆。波普爾負責挑毛病，康德負責看底線，尼采負責挑戰假設。
除了技術問題，生活方向也可以，買油車還是電車？五一去哪裏玩？多幾個視角幫你看。
agora 幫你想清楚，決定還是你自己做。
02
any2card：把好文章做成信息圖分享出去
INFO CARD · CONTENT
我平時看很多 AI 相關的文章，看完想分享到社羣。但原文太長，發連結別人不一定點開。
any2card 是這周剛做的，推薦給社羣朋友用，反饋還不錯。為什麼用 HTML 做圖？大部分人用大模型生圖，但有三個問題：
大模型生圖 vs HTML 信息卡
大模型生圖
每次生成有成本
HTML 排版幾乎零成本
大模型生圖
結果不穩定，需要反覆抽卡
生成完隨時改，改到滿意為止
大模型生圖
一次一張，不好看就重來
一個 HTML 裏出多張，挑一張保存
安裝和使用
安裝：npx skills add https://github.com/geekjourneyx/any2card
安裝完輸入你想生成的內容：
它會讓你選擇使用場景：
然後推薦風格，一般有三個選項可以挑：
選完生成信息圖，下面是實際效果：
03
interactive-learning：看完一篇文章，我怎麼知道自己真懂了
LEARNING · VERIFICATION
第三個是我最近最需要的。
Agent 方向更新太快，看到一個新概念想深入學習，覺得自己懂了，其實很容易忘掉。
大部分人學東西都是似懂非懂。
我做了這個 skill，用起來很簡單：把文章發給它，說我要學這個概念。它會找周邊關聯的概念，一步步引導我學，難度漸進。學完出題驗證我是不是真懂了。
讓 Agent 來驗證你學得怎麼樣，你自己覺得懂了不算數。
學到一個節點，生成一張學習進度卡，下次繼續。不限於技術，任何領域都行。
安裝和使用
安裝：npx skills add https://github.com/geekjourneyx/interactive-learning
把要學的內容發給它：
它先做分診，判斷該怎麼學：
然後梳理內容結構：
學完生成學習總結：
最後可以生成一張學習信息卡：
為什麼一起說
想清楚、說清楚、驗證是不是真懂了
三個 skill 都是從我自己的需求出發做的，已經跑在工作流裏了。
如果你也有想法，別等，先做個最小版本出來。 跑通了再說下一步。
寫在最後
這三個 skill 都是我自己在用的，會持續迭代。我會在知識星球裏分享 Skill 開發經驗、Agent 實戰過程和使用技巧。
如果你也在做這件事，歡迎來我的 AI 實戰知識星球交流。
適用說明
適合
想用 Agent 輔助決策、內容製作和學習驗證的人
前提
需要一個能安裝 skill 的環境，比如 Claude Code、OpenClaw 等
不適合
想要一鍵搞定、不想自己動手調的人
項目地址
agora（多 Agent 審議系統）：https://github.com/geekjourneyx/agora
any2card（信息卡生成工具）：https://github.com/geekjourneyx/any2card
interactive-learning（交互式學習驗證）：https://github.com/geekjourneyx/interactive-learning
以上。
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