ch3sh-lc/myworkflow/self-study-guide
Claude Code and agent skill by ch3sh-lc/myworkflow
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Transform structured STEM content (textbooks, lectures, academic papers) into rigorous, accessible study guides — delivered as if a university lecturer is teaching a student from scratch (textbook mode) or a research mentor is walking a junior through a paper (paper mode). Use whenever the user asks to create study notes, distill textbook sections, make exam prep materials, read/explain a paper, or "提炼/整理/总结" course/paper content — for math, physics, computer science, engineering, and related d…
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Self-Study Guide — 自学讲解生成器
将结构化 STEM 内容(教材/讲义/论文)转化为严谨易读的自学讲解,以大学讲师授课(教材模式)或研究导师带读(论文模式)风格,从零讲解知识点。
核心理念
形式陈述 → 白话解释范式:每个定义、定理、符号先给出正式表述,紧接着用直白语言、物理直觉、逐步推导解构。目标是学生无需老师在场也能自学掌握。
两种工作模式
教材模式(Textbook Mode)
- 适用:教材章节、课程讲义、习题课、考试复习。
- 风格:讲师身份娓娓道来;每个概念从"为什么需要它"建立动机;公式和定理展示推导思路与直觉;穿插思考题和注意点;口语化但不失严谨。
- 粒度:每次调用处理 1 个章节;小节 >5 建议分拆;每小节输出独立文件。
论文模式(Paper Mode)
- 适用:学术论文、综述、技术博文。
- 风格:研究导师带读——先讲"解决什么问题",再讲"核心方法/idea",逐节展开论证与实验,最后总结意义与局限。
- 粒度:按大章节(Intro/Method/Experiments/Conclusion)分割;过短相关章节可合并;每次输出一个章节讲解。
工作流程
步骤 1:读取并理解内容
通读章节,识别关键知识点(定义/定理/公式/算法/重要结论),标记哪些详展、哪些略过。
步骤 2:构建讲解大纲
- 教材模式:本节目标 → 前置知识检查 → 核心概念引入(为什么学+直觉)→ 正式讲解(定义→解释→推导→例子)→ 关键注意事项 → 本节小结(一句话 Takeaway)。
- 论文模式:论文定位 → 问题背景 → 核心贡献 → 逐节讲解(突出方法论与实验设计)→ 批判性思考(优缺点、适用边界)。
步骤 3:正式生成讲解(铁律)
| 铁律 | 说明 | |
|---|---|---|
| 先正式再白话 | 每个定义/定理先正式表述再解释 | |
| 公式必须有直觉 | 每个公式后跟一句"用人话就是…" | |
| 推导不可跳步 | 关键推导完整展示,标注"为什么这一步成立" | |
| 例子紧跟概念 | 抽象概念后立即给出具体数字例子 | |
| 老师口吻 | "我们来看""注意这里""你可能会问"等互动语言 | |
| 不是干巴巴的文档 | 是讲稿——有语气、有节奏、有互动感 |
步骤 4:自审查(强制)
生成完成后必须逐项检查,任何一项不通过则在输出前修复:
- [ ] 内容完整性:原章节所有定义、定理、关键公式已覆盖?
- [ ] 讲解风格:像老师讲课而非干巴巴文档?后者 → 重写。
- [ ] 公式正确性:LaTeX 语法正确,逻辑与原内容一致。
- [ ] 白话解释到位:每个形式化表述后都有直白解释?
- [ ] 推导无跳步:关键推导有完整中间步骤?
- [ ] 章节结构完整:标题层级正确,文件可独立阅读。
输出格式规范
长内容处理策略
- 大章节级调用:一个章节调一次 skill。
- 每章重新调用:不在同一会话连续处理多章(稳定性随上下文增长下降)。
- 小节分文件:小节多则每小节独立文件,可用子智能体并行整理同章不同小节。
- 文件名规范:
课程名_chXX_XX_小节标题.md。
适用场景
理工科教材自学(数分/线代/大物/离散等)、课程笔记与复习材料、论文精读、技术博文知识提炼——任何"从教师角度把复杂内容讲清楚"的场景。
Security
- Security scanPassed, 100 of 100Pattern checks on the skill's files.
- Model reviewNot runA model review is scheduled for the next rescan.
Quality evaluation
- Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.
Source
- SKILL.md in the repositoryCheckingskills/self-study-guide/SKILL.md
Popularity
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