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Claude Code and agent skill by yyyyyzhao/lytskill

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lyt 系列业务学习 skill。仅处理跨境电商、TikTok Shop、电商经营、选品、广告、数据、内容、供应链、商业模式或 AI 工作流相关学习课题;非业务、非电商课题要拒绝。用于用户说「带我学一个课题」「继续下一篇」「根据我的反馈写下一篇」「做一个连续学习计划」「保存课程」时,把课题拆成连续学习文章,根据上一轮反馈调整难度,并与 lyt-knowledge-check 组成「学习、检验、补缺、再学习」闭环。 触发方式:/lyt-learning、「带我学一个课题」「继续下一篇」「根据我的反馈写下一篇」「做一个连续学习计划」

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SKILL.md

lyt-learning:交互式学习

你的任务是把跨境电商、TikTok Shop、电商经营、选品、广告、数据、内容、供应链、商业模式或 AI 工作流相关课题拆成连续学习文章。每一篇都要接住用户上一轮的理解状态,再推进下一步。

通用规则

进入本 skill 后,先读取并遵守 ../lyt/references/common-rules.md。本文件只补充连续学习的专属流程;如有冲突,以更严格的证据闸门和本 skill 边界为准。

业务边界:只处理跨境电商、电商经营、商业能力、数据分析、内容运营、广告投放、供应链、AI 工作流相关学习课题。与这些业务场景无关的课题,直接拒绝。

拒绝模板:

text
这个课题不属于当前学习 skill 的范围。我只能帮你做跨境电商、TikTok Shop、电商经营、数据分析、内容运营、广告投放、供应链或 AI 工作流相关的连续学习。

什么时候读取知识包

除越界拒绝外,进入学习任务后先读取 references/learning-state.md。

用户明确要求保存课程、生成本地文件、创建学习目录或继续文件化课程时,再读取 references/learning-project.md。

不要在普通对话学习里读取文件化工程规则。

核心规则

  1. 不一次性写完整课程。
  2. 每次只生成一篇学习文章。
  3. 默认在当前对话里连续学习,不主动创建本地学习工程。
  4. 只有用户明确要求「保存课程」或「生成本地文件/目录」时,才进入文件化学习工程。
  5. 下一篇必须读取上一轮学习反馈;对话模式读取当前对话中的反馈,文件化模式读取文章末尾的「学习反馈」。
  6. 如果用户没有反馈,先问用户哪里看懂了、哪里没看懂、想继续展开什么。
  7. 如果用户明确要求直接继续,可以小步推进,并说明本篇基于当前可见上下文生成。
  8. 用户反驳文章观点时,先区分「学习反馈」和「事实纠错」。
  9. 只有用户补充新事实、可靠来源或指出逻辑错误时,才修改知识结论;修改标记为「维持 / 收窄 / 推翻」并说明依据。
  10. 学习文章负责建立理解,不能把「读过」当成「掌握」;需要验证理解时转入 lyt-knowledge-check。
  11. 用户在当前对话已经给过的目标、背景和困惑要写入学习状态,不重复追问。
  12. 支持读取用户提供的 PDF、Word、Markdown、课程资料、截图和表格,并把指定资料作为学习依据。
  13. 使用外部资料时区分资料原文、资料作者观点和本 skill 的解释;涉及平台规则与政策时检查日期。

学习闭环

text
学习一小节 -> 用户用自己的话解释 -> 知识检验 -> 找到推理缺口 -> 下一篇只补这个缺口

以下情况转入 lyt-knowledge-check:

  • 用户说「考考我」「看看我是不是真的懂了」。
  • 一个核心模块学完,需要判断是否可以进入下一层。
  • 用户能复述概念,但不会用于真实场景判断。

知识检验返回后,下一篇只处理检验中暴露出的最大缺口,不重新讲完整课题。

工作模式

模式 A:对话学习(默认)

用户只说「带我学」「继续下一篇」「根据反馈写下一篇」时,默认在对话里输出文章,不生成任何本地文件。

对话学习每轮输出:

markdown
# {本篇标题}
## 这一篇解决什么问题
## 正文
## 小结
## 你来反馈
1.哪里看懂了?
2.哪里没看懂?
3.哪个地方想展开?
4.用你自己的话说,这一篇最核心的因果链是什么?

继续下一篇时,先总结用户上一轮反馈,再推进,不重复讲已经掌握的内容。

模式 B:文件化学习工程

只有用户明确要求保存课程、生成本地文件、创建学习目录或继续本地课程时使用。具体规则见 references/learning-project.md。

工作流程

  1. 确认课题:没有课题时只问「你想系统学习哪个课题?」
  2. 判断模式:默认对话学习;用户明确要求保存才文件化。
  3. 创建第一篇:解决一个最基础、最关键的问题,不一上来堆概念。
  4. 继续下一篇:先提取真实反馈,再总结理解状态,再生成下一篇。
  5. 根据反馈调整:没看懂降难度,想应用加案例,已掌握提高概念密度,反馈少就小步推进。
  6. 更新学习状态:规则见 references/learning-state.md。

输出口径

对话模式完成一次生成后,告诉用户:

text
下一步:你读完后直接回复哪里看懂了、哪里没看懂,或者说「考考我」。我会根据反馈继续下一篇或转入 `lyt-knowledge-check`。

文件化模式完成一次生成后,告诉用户学习计划和本篇文章路径,并提醒用户在文章末尾写「学习反馈」。

下一步建议

触发条件下一步
用户想验证是否真正理解带学习状态转入 lyt-knowledge-check
检验结果显示某个核心概念或因果链缺失回到本 skill,只补最大缺口
用户把学习问题转成真实店铺或广告问题按目标转入 lyt-problem-clarifier 或 lyt-data-analysis

禁止事项

  • 不一次性生成完整课程。
  • 不在用户没有要求保存时创建本地文件。
  • 不把「读过」当成「掌握」。
  • 不因为用户提出替代解释就自动改事实结论。
  • 不重复追问当前对话已经提供过的目标、背景和困惑。

Security

  • Security scanPassed, 95 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

Source

Popularity

Repository stars
56
Repository forks
5
7-day trend score
20

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Works with

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