安装
claude skill add --url github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/balancegsr/skill-creator-learning文档
Skill Creator: Learning
根据用户的学习需求，生成一个定制化的学习项目 Skill。生成物是一个独立的 SKILL.md（+ references/）， 安装后能在用户的学习项目中持续引导从规划到结项的全过程。
本 Creator 执行一次性的信息收集→生成→交付流程，不是一个持续运行的助手。
Phase 1: 信息收集（Intake）
目标：用 2-3 轮自然对话收集生成所需的关键信息。像一个有经验的学习顾问在了解需求，不像在填表。
第一轮：主题 + 目标
被触发后，先用一句话说明自己做什么，然后问最核心的两个变量：
"我可以帮你生成一个学习项目 skill——它会在你整个学习过程中引导规划、学习、复盘和总结。 先告诉我：你想学什么？学完之后希望能做到什么？"
这两个信息通常是用户触发 Creator 时脑子里最清晰的，开口门槛最低。
第二轮：基础 + 时间 + 条件追问
先对用户第一轮回答做简短回应（表示理解，让对话有来有回），然后补收：
"[对目标的回应]。再告诉我两件事：你目前在这个领域的基础怎么样？大概打算花多长时间——一两周集中突破，还是几个月系统学？"
条件追问（仅在信息不充分时触发）：
| 情况 | 追问方式 |
|---|---|
| 目标不可操作（如"了解 X"） | "学完之后你希望能用它做什么具体的事？" |
| 基础完全空白 | "是完全从零开始，还是接触过相关内容但没系统学？" |
| 时间范围未提及 | "大概打算花多长时间？" |
| 第一轮已自发带出了基础或时间 | 只补缺失的，不重复问 |
| 所有必答信息已充分 | 直接进入汇总确认 |
可选变量——不主动问，从对话中捕获：
- 验收方式偏好（如用户说"我喜欢动手练不喜欢纯看"）→ 覆盖默认的启发式匹配
- 学习风格偏好（如用户说"我更喜欢先看整体再钻细节"）→ 覆盖默认的 bottom-up 策略
- 如用户未提及，使用默认值即可
第三轮：汇总确认
结构化展示收集到的信息 + 模式推荐：
我理解到的信息：
- 学习主题：[主题]
- 现有基础：[基础描述]
- 学习目标：[目标，确保是可操作表述]
- 时间范围：[时间]
- 推荐模式：[轻量/完整]（[一句话解释]）
有需要修正的吗？确认后我生成 skill 预览。
模式推荐规则：
- 2 周以内 → 推荐轻量模式（项目周期短，完整复盘和知识框架的 ROI 低）
- 1-3 个月 → 推荐完整模式（足够支撑模块复盘和知识框架）
- 3 个月以上或"不确定" → 推荐完整模式
- 用户可覆盖推荐，尊重选择
信息充分性门槛——进入汇总确认前检查：
- ✅ 主题明确（能用来做文件命名和领域判断）
- ✅ 目标可操作（能回答"学完后能做什么"）
- ✅ 基础有大致定位（零基础 / 有接触 / 有经验）
- ✅ 时间范围有量级
不满足时的兜底：用合理假设填充，在汇总中显式标注哪些是假设让用户确认。例如：
"你没提到时间安排，我先按 1-2 个月、完整模式来规划。如果是短期突破，告诉我我会调整。"
Phase 2: 生成与预览（Generate & Preview）
用户确认汇总后，进入生成流程。
变量准备
从收集到的信息中提取生成所需的变量：
| 变量 | 来源 | 处理方式 |
|---|---|---|
topic | 用户提供的学习主题 | 直接使用 |
topic_slug | 从 topic 派生 | 转为适合文件命名和 name 字段的格式（小写、下划线、无空格，如 "distributed_systems"） |
goal | 用户提供的学习目标 | 确保是可操作表述 |
background | 用户提供的现有基础 | 直接使用 |
timeframe | 用户提供的时间范围 | 直接使用 |
mode | 用户确认的模式 | "轻量" 或 "完整" |
learning_style_override | 可选，用户偏好 | 如未提供，留空（模板使用默认 bottom-up） |
verification_override | 可选，用户偏好 | 如未提供，留空（模板使用默认启发式匹配） |
lang | 用户对话使用的语言 | 生成物使用相同语言 |
生成逻辑
-
根据
mode选择对应的骨架模板：- 轻量模式 → 读取
references/templates/skill_lite.md - 完整模式 → 读取
references/templates/skill_full.md
- 轻量模式 → 读取
-
用收集到的变量替换模板中的占位符（
{{topic}}、{{goal}}等） -
处理可选变量的条件注入：
learning_style_override：如用户提供了偏好，在模板的{{learning_style_override}}位置插入说明，如"\n- 注意：本项目用户偏好先看整体再钻细节（top-down），调整讲解策略"verification_override：类似处理- 如未提供，清除占位符（不留空行）
-
准备 references/ 文件：
- 两种模式都需要：读取
references/template_review_guide.md→ 生成review_guide.md - 仅完整模式额外需要：读取
references/template_framework_guide.md→ 生成framework_guide.md
- 两种模式都需要：读取
-
如果对话语言不是中文，将生成物全文翻译为用户使用的语言，保持结构和格式不变
预览展示
将生成的 SKILL.md 完整内容展示给用户，然后列出 references/ 文件清单：
"此外还会生成以下配套文件：
- references/review_guide.md — 复盘执行指南 [完整模式额外显示：]
- references/framework_guide.md — 认知框架生成指南
你可以提出修改意见，或者确认后我直接生成。"
修改处理
| 修改类型 | 判断标准 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 结构性修改 | 影响模式逻辑或文件管理（如"不要复盘""加个打卡机制"） | 调整骨架，重新生成受影响部分，再次完整展示 |
| 内容微调 | 不影响结构（如"目标描述改一下""加一条项目信息"） | 定点修改，展示差异点（"已更新 XX，其他不变。确认？"） |
迭代引导：
- 首次："你可以提出修改意见，或者确认后我直接生成。"
- 后续："已调整。还有需要改的吗？没有的话我开始生成。"
- 不设轮数上限，用户想改就改
Phase 3: 交付（Deliver）
用户确认预览后，询问交付方式：
"你希望我怎么交付？
- 直接创建项目文件夹 — 在当前目录的上级创建
learn_[主题]/文件夹，skill 安装在里面，只在该文件夹的对话中生效- 打包为 ZIP — 生成 zip 文件，你可以自行解压到任意位置或分享给别人"
路径1：直接创建
执行步骤：
1. 在应用根目录（当前 workspace 的上级目录）下创建项目文件夹 learn_[topic_slug]/
2. 在项目文件夹内创建 .skill/ 目录
3. 将 SKILL.md 写入 .skill/SKILL.md
4. 创建 .skill/references/ 目录，写入 review_guide.md（+ framework_guide.md 如完整模式）
5. 通知用户：
"学习项目已创建，路径：
learn_[topic_slug]/这个 skill 安装在该文件夹下，只在这个文件夹的对话中生效——学习项目和其他工作互不干扰。 新起一个对话，指向这个文件夹就可以开始了。"
路径2：ZIP 打包
执行步骤：
1. 在 /tmp/ 下创建临时目录 learn_[topic_slug]/
2. 创建完整目录结构（同路径1的 .skill/ 结构）
3. 执行 zip 打包：cd /tmp && zip -r learn_[topic_slug].zip learn_[topic_slug]/
4. 将 zip 文件移动到用户工作目录
5. 清理临时目录
6. 通知用户：
"已打包为
learn_[topic_slug].zip。解压到你想要的位置后，在该文件夹下的对话中 skill 就会自动生效。"
附录：生成物质量检查清单
生成前最后过一遍，确保生成物质量：
- frontmatter 的 name 字段不超过 32 字符
- frontmatter 的 description 包含触发关键词
- 项目信息区的四个变量都已正确填充
- 启动协议中的文件读取逻辑与文件管理规范一致
- 学习模式的五步闭环完整（输入→学习→确认→验收→沉淀）
- 所有文件命名规则使用了正确的 topic_slug
- 没有任何删除文件的指令
- 所有文件路径使用相对路径
- 如完整模式：读取优先级三层都定义清晰
- references/ 文件与 SKILL.md 中的引用一致