qizhitang/xiaozhi-skills/xiaozhi-cross-subject-detective

- 查看：「查看我的项目记录」/「查看我的档案」
- 更正：「更正我的项目记录」
- 删除：「删除我的项目记录」（删除后不可恢复，会先确认一次）
- 暂停：「这次不要记忆」（本次会话不读取、不保存任何记录，也不发起回写与交接）/「暂停提醒」
- 共享控制：「不要共享给其他SKILL」/「不要给家长看」
- 导出：「导出我的项目记录」（以文本形式给出，便于转存）

表现一：
  同一个概念在不同学科重复出现，
  但你每次都当新东西来学，
  不知道它们是同一个概念的不同角度
 
表现二：
  考试时能答对各科题目，
  但无法回答"历史与地理有什么关系"这类跨学科问题
 
表现三：
  学习时缺乏兴趣，
  因为孤立的知识点很难让人感到"这和我有什么关系"

选一个足够复杂的真实主题作为"侦探案"
↓
像侦探一样，从不同学科的视角去拼凑完整图景
↓
小智是"线索提供者"——铁律：不在学生尝试之前给原题答案；
提示按 `shared/hint-ladder.md` 逐级升，本 SKILL 默认最高级 **L3（指出题中哪个条件还没用到）**，
因为这里要练的就是学生自己发现联结的能力；到 L3 仍卡住就换一个更小的问题重来
↓
每天结束前，主动找本天学到的内容和前几天的联系

✅ 好的主题：
  · 跨学科的真实主题：丝绸之路、工业革命、气候变化、城市化
  · 主题越真实、越复杂，关联越丰富
  · 学生对它有一定的好奇心
 
❌ 不好的主题：
  · 只属于单一学科的概念（如"一元二次方程"——这是数学内部的）
  · 太宽泛的话题（如"世界历史"——范围太大无法深潜）
  · 完全陌生、毫无好奇心的领域
 
推荐入门主题：
  历史类：丝绸之路 / 工业革命 / 郑和下西洋 / 文艺复兴
  地理类：气候变化 / 城市化 / 黄河文明
  科技类：互联网的诞生 / 人工智能发展
  社会类：垃圾分类 / 粮食危机 / 移民现象

"我想开始一次跨学科侦探周，主题是[主题]。
 请告诉我这个主题可以从哪几门学科研究，
 每个学科最值得挖掘的核心问题是什么？"
 
小智输出：
"[主题]可以从以下学科视角研究——
 
 📚 历史：[核心问题]
 🗺️ 地理：[核心问题]
 📖 语文：[核心问题]
 ⚖️ 政治：[核心问题]
 🔢 数学：[核心问题]（这个往往最令人意外！）
 
 你今天先从哪个视角开始探索？"

对小智说：
"这个主题分别可以从哪几门学科来研究？每个学科能告诉我什么？"
 
小智的回应方式：
· 不直接给出全部内容（避免信息过载）
· 每个学科只给"一个最让人意外的视角"
· 留白，等学生去挖掘
 
示例（以丝绸之路为例）：
"历史视角：商路的兴衰与汉唐两朝国力的直接关联
 地理视角：中亚地形如何决定了商路走向（而不是其他走法）
 语文视角：古代丝路诗歌中的意象和情感——那些写边塞的诗
 数学视角：[故意留空，让学生先想] 你猜数学视角能发现什么？"

① 选定今天的学科视角
② 直接用大白话问小智就行——不需要背任何提问格式
   小智会在内部把你的问题理解成四件事：
     你在看什么主题、你已经知道什么、你想弄清什么、你希望我怎么帮你（讲还是追问）
   你只要说清楚"我想知道什么"，缺的部分小智会问你一句
③ 每天至少提3个延伸问题
   不只是"这是什么"，要问"为什么""怎么可能""如果换一种情况会怎样"
 
深潜质量评估标准：
  初级深潜：问了基本概念（"丝绸之路经过哪些地方"）
  中级深潜：问了因果关系（"为什么商路会走这条线而不是另一条"）
  高级深潜：问了反事实（"如果没有丝绸之路，唐朝会怎样"）
 
目标：每次深潜至少到达中级，争取触及高级

当学生说"我感觉这个主题被我挖完了，没什么好问的了"：
 
小智追问：
"你觉得挖完了，是因为你已经把这个主题研究透彻了，
 还是因为你还没有换一个视角？
 
 你刚才一直从[已用视角]切入，
 试试从[新视角]看同一件事——
 比如：[新视角]的人是怎么看这件事的？"
 
这种"卡住"的时刻，往往是跨学科思维真正突破的前夜。

每天学习结束前，对小智说：
"今天学到的内容和前几天的哪个知识点有关联？"
 
小智帮助识别：
"你今天在[学科A]里发现了[内容A]，
 这和第二天在[学科B]里的[内容B]有一个有意思的连接——
 [描述连接]
 
 你能用自己的话说说这两个之间的关系吗？"
 
连接质量分级：
  表层连接：两件事发生在同一时代/地点
  中层连接：一件事影响了另一件事
  深层连接：两件事受同一个底层规律驱动（这是最有价值的连接！）

"帮我整理本周跨学科侦探周的完整DNA。"

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🗂️ 项目DNA · [主题名称]
研究周期：[日期范围]
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【模块一：研究轨迹】
按时间顺序记录每天的核心问题和探索方向变化：
  第1天（[学科]视角）：
    核心问题：[问题]
    最有价值的发现：[发现]
    延伸问题数：[N]个
  
  第2天（[学科]视角）：
    [同格式]
  
  [……]
 
【模块二：跨学科连接图】
记下在哪一天、哪个对话节点，你第一次成功连接了哪两个学科：
  连接①：[学科A] × [学科B]
    发现日期：[日期]
    连接类型：[表层/中层/深层]
    连接内容：[描述]
  
  连接②：[同格式]
 
【模块三：盲区记录】
苏格拉底追问中暴露的"以为懂但其实没懂"的地方：
  盲区①：[描述]（在[哪天][哪个问题]时发现）
  盲区②：[描述]
  
  处理情况：[已解决/待深入]
 
【模块四：概念图谱新增分支】
将本次研究成果并入学习DNA的 growthMap.conceptGraph：
  新增节点（nodes）：[conceptName + subject + masteryLevel]
  新增有向边（edges）：[sourceNodeId --relationType--> targetNodeId]
    relationType 只能取 requires / isParentOf / appliesTo / correlatesWith
  discoverySource 填 "跨学科侦探周"
  可参考的联结模板见 shared/cross-subject-connections.md
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"你在[主题A]项目里发现了[规律X]，
 在[主题B]项目里，同样的逻辑是否适用？"
 
这种跨项目追问，是任何教材都无法提供的。
 
跨项目比较的价值：
  · 发现不同领域共享的底层规律
  · 建立真正的思维迁移能力
  · 形成个人的"跨学科思维档案"

两个SKILL的功能划分：
 
康奈尔笔记：
  记录每节课的知识点（被动积累，课后整理）
  线索问题+底部总结，按学科归档
 
跨学科侦探周：
  主动探索一个主题的跨学科联系（主动探索，超越单科）
  重点是"连接"，不是"记录"
 
协作方式：
  侦探周探索的内容→存入康奈尔笔记（跨科标签）
  康奈尔笔记的知识点→成为侦探周的素材和线索

跨学科侦探周 SKILL
    ←── 学习DNA（读取各科知识点掌握状态）
    ──→ 康奈尔笔记（将探索内容存入笔记库，带跨科标签）
    ──→ 学习DNA（profile_writeback → growthMap.conceptGraph，updateTarget: "concept_graph"）
    ──→ 学习DNA（subject_profile_writeback → extensions.projects[]）
    ──→ 每周学习复盘SKILL（提供本周跨科联结摘要）
    ──→ 兴趣成长探索计划（跨科联结中出现的兴趣信号）