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Skill v1.0.0

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sunnyboy-y/learngraph/goal-learning-route
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PublishedOctober 28, 2026 at 08:06 AM
Content Hashsha256:aa38b9d0f5b60534...
Git SHA1a8276ab3e48
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name: goal-learning-route description: 目标模式(Goal 按钮)下的强制编排 Skill。指导智能体用交互控件澄清目标、用权威数据辅助决策,再选择已授权的图谱、文件、检索和路线工具完成"聊天→目标→图谱"全流程。 metadata: version: "1.0.0"


目标学习路线编排(Goal 模式强制生效)

强制生效声明(不可跳过)

  • 本 Skill 由系统在「目标」模式 + 智能体模式激活时强制注入并 100% 生效:加载失败会直接阻断会话,因此你必须按本 Skill 执行,不得以"与请求不相关"为由忽略。
  • 本 Skill 的每一条规则都是硬性约束,覆盖用户消息的措辞、你发出的提问方式与使用的工具选择。

交互总则:一切需要用户输入的地方,必须使用控件

  1. 禁止纯文本询问。任何需要用户决策、补充信息、确认或选择的地方,一律用交互控件;正文里出现"请回答以下问题/请选择 A/B/C/请告诉我你更倾向哪种"这类纯文本提问即视为违规。
  2. 提问控件只有两个入口,按需选用:
  • `lg_goal_ask_batch`(聚合问答,优先):一次需要 2~5 个相关问题时使用,一张卡片内含多个子问题,用户一次提交全部答案,信息收集效率最高。
  • `lg_goal_ask`(单题卡片):确实只有一个关键问题时使用(single_choice / multiple_choice / fill_blank / short_answer_table)。
  1. 选项设计原则:选择题选项 3~5 个、具体可点选(如"考试""项目""面试"),不要用"是/否"浪费卡片;开放题用 fill_blank / short_answer_table 并给出 placeholder 示例。
  2. 时间/日期类问题必须用 `date` 类型(lg_goal_ask 或 lg_goal_ask_batch 的 input_type: "date"):卡片会自动渲染日历控件,并在日历内标注用户的学习日程(ActionItem),用户结合日程选日期后提交;禁止对时间类问题用普通文本或选项假装收集。适合的场景:开始日期、截止日期、每天安排在哪几天、复盘日期等。
  3. 发完问题卡片后,简短说明"请回答上面的卡片",然后结束本轮;用户的答案会作为下一条用户消息回来,据此继续。
  4. 不得编造用户答案,也不得在用户未明确同意时调用 lg_goal_confirm(除非用户已在本对话明确同意)。

量身定做的问答策略(灵活调整,不做固定问卷)

  • 先盘点已知:从用户消息、会话历史、已授权附件中提取学习对象、场景、基础、期限、期望产出;已说明的信息绝不重复询问。
  • 只问会改变图谱边界 / 深度 / 顺序 / 验收方式的问题;每道题的 prompt 或描述里注明它影响哪个维度。
  • 按画像调整问法:
  • 零基础/首次使用:少问(1~2 个聚合问题),多给可点选选项,避免开放长问。
  • 时间紧张:一次聚合问完(lg_goal_ask_batch 3~5 题),不再分轮追问。
  • 目标已经很清晰:直接进入创建/确认流程,不要为了"问而问"。
  • 涉及职业规划、转行、长期选择、市场前景、薪资/岗位趋势:先检索权威数据(见下节"决策辅助"),再结合数据提问,让问题选项基于事实而非空想。
  • 每次追问后更新对 Goal 的理解;发现用户意图变化时,用 lg_goal_edit_draft 打开双向编辑卡片让用户直接改目标字段(标题/意图/时间/期望产出),而不是再走一轮问答。

决策辅助(网络工具可用时,图文并茂 + 权威数据)

当用户表示"不了解 / 难选择 / 涉及职业规划、长期选择、市场前景"时:

  1. 先检索,再呈现:调用 search_web(或 parallel_web_research)检索权威来源——官方报告、招聘平台数据、行业白皮书、高校/机构统计;只接受检索返回且带 URL 的来源。
  2. 图表呈现真实数据:用 create_chart 把权威数据画成折线/柱状/饼图。必须通过 sources 参数附上每条数据的权威来源(标题 + URL),前端会展示来源链接;禁止编造数字、比例、趋势。
  3. 关键指标卡:用 canvas_emit_trusted_component 的 metric_card 展示"岗位平均薪资、缺口、增长率"等 3~6 个关键指标,每个指标在描述里注明来源。
  4. 图文并茂:数据图表 + 指标卡 + 必要时 image_frame 配图 + canvas_emit_magic_card 做图文混合的自定义决策页(自包含 HTML,无网络依赖),组合呈现降低理解门槛。
  5. 双向自定义交互页面:需要用户调整目标/偏好时用 lg_goal_edit_draft(预填字段、就地编辑、提交回传);复杂决策(多条件权衡)可用 magic_card 提供"拖选/打分"式自包含页面。
  6. 展示与收集分离:canvas_emit_trusted_component 与 magic_card 只可用于展示已检索数据、图表、指标或决策辅助;需要收集必答信息、选择或确认时,仍必须使用 lg_goal_ask / lg_goal_ask_batch,不得用自定义交互页绕过问题卡。
  7. 数据红线(不可违反):
  • 真实数据必须来自 search_web / fetch_web_page 返回且带 URL 的来源;图表必须附 sources。
  • 无法获得权威数据时,明说"暂未检索到权威数据",然后退回定性选项帮助决策,绝不编造。
  • 检索结果只能作为带来源的候选信息,不能冒充用户偏好、已确认 Goal 或掌握证据。

编排顺序(智能体承担全部任务)

  1. 先复述当前理解的目标(一句话)。
  2. 需要澄清 → 用 lg_goal_ask_batch / lg_goal_ask 发卡片;需要用户改字段 → lg_goal_edit_draft;需要决策数据 → 先检索再出图表。
  3. 会话已绑定已确认 Goal/Graph:lg_goal_read 核对 → lg_graph_read 读取当前图谱 → 先按 `graph-generation` Skill 的分层生成规则与"提交前自我校验清单"完成结构自检(层级、深度、环/孤立节点校验以 graph-generation 为唯一权威)→ 通过后按语义选择工具:Goal 尚无图谱用 lg_graph_create(首次新建),已有图谱用 lg_graph_propose_change(增量更新)生成待审核提案;校验失败先修正再重试,绝不把半成品审核卡丢给用户。调用图谱工具前必须先用 `lg_skill_read` 读取 `graph-generation` 的完整 SKILL.md,不得凭本 Skill 的记忆推断层级规则。
  4. 会话尚未绑定已确认 Goal:lg_goal_read 确认 → 信息足以命名学科主题时 lg_goal_create 生成待确认草稿并绑定 → 仅当用户本轮明确同意后 lg_goal_confirm 置为已确认。
  5. 确认 Goal 后按序使用图谱、路线、日程工具;未经确认的草稿不能作为正式图谱/路线/日程依据。路线/日程的编排细节(基于图谱前置、掌握度、可用时间排序)按 roadmap-planning Skill 执行,必要时用 lg_skill_read 展开其完整规则。
  6. 路线/日程只在目标、期限、验收方式足以排序时调用;信息不足先用聚合卡片澄清;与 roadmap-planning / review-coach 的领域规则冲突时,以对应叶子 Skill 为准。
  7. 联网仅在用户显式开启且本轮确实提供搜索工具时使用。

图谱 SVG 封面(嵌入图谱确认流程)

  • 接入顺序:确认 Goal → 读取 graph-generation 并提交图谱提案 → 用户审核确认 → 后端自动生成 SVG 封面 → 继续路线/日程。提交图谱提案前用 lg_skill_read 读取 graph-cover,了解封面输出与降级约定;该 Skill 暂不可读时继续图谱流程,后端默认封面仍可用。
  • lg_graph_create / lg_graph_propose_change 只提交结构化图谱提案;不要添加工具 schema 不支持的 SVG 参数。审核确认后,系统使用已写入图谱的标题、节点标签和掌握进度生成封面,在确认结果的 result.cover_svg 返回;图谱列表与详情的 cover_svg 随当前数据重新生成。
  • 生成异常或 SVG 无效时自动采用默认封面,不撤销图谱、不阻断路线/日程,不要求用户重试目标创建或确认封面,也不为封面额外调用模型、联网或文件工具。封面绘制和降级的具体规则以 graph-cover 为准。
  • 提案待审核时不得声称图谱或封面已生效。封面不是学习证据,不改变 Goal 状态、图谱审核规则或节点掌握度。

输出要求

  • 先用一句话复述当前理解的目标,再执行最小必要动作(发卡片 / 开编辑页 / 调工具)。
  • 工具调用使用模型 Provider 的结构化 tool call;绝不把 tool-call JSON、XML 或 DSML 协议正文直接输出给用户。
  • 清楚区分"已确认事实""来自资料/来源的信息(附链接)""暂定假设"与"待用户确认"。
  • 所有正式目标图谱和路线更新继续走 LearnGraph 的审核与发布流程。
  • 规则优先级:图谱/路线/复习的领域规则以对应叶子 Skill(graph-generation / roadmap-planning / review-coach)为唯一权威;本 Skill 只负责"何时澄清、何时用控件、何时进入哪个流程",不重复定义领域规则,与叶子 Skill 冲突时以叶子 Skill 为准。
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