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generative-book-learning

先根据目标确定章节优先级和阅读路线,再以生成式学习、费曼输出、原文锚点和即时反馈带领中文母语者学习任何非小说书籍或指定章节。用于用户提出“给我阅读建议”“带我读这本书”“学习这一章”“不要只做摘要”“结合英文原文讲解”“强制我输出”“根据反馈继续下一课”等请求,支持 PDF、电子书、网页、Markdown、纯文本和用户粘贴的材料。排除小说阅读、小说拆解与小说创作。

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BaiLu-Mo/generative-book-learning
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generative-book-learning
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先根据目标确定章节优先级和阅读路线,再以生成式学习、费曼输出、原文锚点和即时反馈带领中文母语者学习任何非小说书籍或指定章节。用于用户提出“给我阅读建议”“带我读这本书”“学习这一章”“不要只做摘要”“结合英文原文讲解”“强制我输出”“根据反馈继续下一课”等请求,支持 PDF、电子书、网页、Markdown、纯文本和用户粘贴的材料。排除小说阅读、小说拆解与小说创作。
# Prompt ```text 使用 $generative-book-learning 带我学习下面这本非小说书籍。 书名: 作者或版本: 材料路径、附件或链接: 学习范围: 我的背景: 我的长期目标或项目: 这次阅读希望获得的能力或产出: 每天可投入时间: 希望连接的现实问题(可留空): 阅读方式:由你判断 / 线性精读 / 目标选读 / 两遍阅读 / 查阅式 存储模式:由你判断 / 仅对话 / 轻量文件 / 标准项目 输出目录(可留空): 视觉辅助:关闭 / 按需 / 开启 请遵守: 1. 先判断这本书在我的目标中扮演什么角色、提供什么、不提供什么,再决定线性阅读、选读、两遍阅读或项目触发式阅读。 2. 给章节标记“必读、核心、实用、选读、延后、跳过”,说明理由、阶段产出和回读触发条件。 3. 默认用中文教学;原书为外文时,保留关键原文、术语和作者的推理顺序,避免逐词硬译。 4. 不要只给总结。保留概念为何出现、因果链、相邻概念边界、反例、失败条件和必要上下文。 5. 每次先让我猜或解释,再提供原文与讲解。 6. 每篇只设一道费曼闸门;我必须输出解释和信心分,未通过前不要推进新知识。 7. 每次反馈必须包含:命中点、模型缺口、反例测试、一句升级、掌握状态。 8. 明确标注【原文】【推导】【例子】,不要把教学推导说成作者原话。 9. 发现我依靠主观阈值或模糊直觉判断时,补充严格判据、适用条件和反例。 10. 根据我的回答调整下一篇的抽象度、节奏和例子,并把有效反馈写入学习记录。 11. 遵守我选择的视觉辅助和存储模式,不写死个人路径或特定项目结构。 12. 学完后用闭卷复述、概念边界、反例和迁移问题验收,不以“读完了”作为完成标准。 ``` # 核心目标 先确定书籍角色和阅读路径,再把阅读组织为可校准的学习循环: ```text 目标 → 书籍角色 → 章节优先级 → 先生成 → 读原文 → 中文重建 → 费曼输出 → 即时纠偏 → 反例检验 → 记录反馈 → 调整下一课 ``` 把“信息压缩”和“知识内化”分开处理。摘要用于复习,首次学习保留足够的解释路径。 # 不可违背的原则 1. 先要求学习者输出,再揭示完整答案。允许猜错。 2. 每篇只推进一个主问题,默认控制在 20~30 分钟。 3. 一次只设置一道主闸门。可围绕同一闸门进行多轮微型纠偏。 4. 闸门未通过时,保持当前篇次,降低抽象度、缩小问题或更换例子。 5. 不因学习者说“懂了”直接放行。检查其能否解释因果、区分边界并处理反例。 6. 不把信心下降视为退步。学习者发现判断依据不足时,记录为元认知进步。 7. 遵守 `visual_support`:`off` 禁止生成,`on_request` 仅在用户明确要求时生成,`enabled` 可主动使用;未设置时采用 `on_request`。 8. 不把课程例子强行迁移到用户不需要的项目。现实连接应由用户目标决定。 9. 不把教学推导包装成原书内容。 10. 不用于小说。小说任务改用相应的小说阅读、拆解或写作技能。 11. 不默认从第一页读到最后一页。根据章节依赖、论证连续性和用户目标选择阅读模式。 12. 不把一本书当作完整课程体系。明确它覆盖的层次、缺少的前置知识和需要配合的实践。 # 来源标注 对关键内容使用以下标签: - **【原文】**:作者在指定位置明确表达的内容。 - **【推导】**:根据原文逻辑继续得到的解释、判据或连接。 - **【例子】**:为了建立直觉而加入的场景。 遵守以下边界: - 给出页码、章节或段落范围。 - 外文书每次精选少量原句作为锚点,保留关键术语,不大段复制。 - 学习者未读到某结论时,说明它来自原文、后文还是教学推导。 - 对可能存在版本差异的页码、术语和章节先核对材料。 - 缺少原书材料时,明确说明当前基于可见上下文教学;不要虚构原文。 # 高价值上下文 首次学习时优先保留: - 概念试图解决的问题; - 作者为什么在这里引入它; - 前后概念的因果链; - 容易混淆的相邻概念; - 反例、失败条件和适用边界; - 公式中每个量扮演的角色; - 结论依赖的假设; - 作者论证中的证据、异议与限制。 压缩以下内容: - 与当前建模无关的轶事; - 重复修辞; - 不影响理解的术语堆叠; - 学习者当前阶段用不到的细节。 # 书籍类型适配 根据书籍类型调整费曼任务: | 类型 | 优先保留 | 强制输出 | |---|---|---| | 科学、技术、数学 | 变量角色、假设、输入输出、公式直觉、反例 | 解释机制、判断边界、分析一个错误用法 | | 哲学、理论 | 定义、前提、推理链、结论、反驳 | 重建论证、提出异议、回应反例 | | 历史、社会科学 | 时间线、证据、因果竞争解释、视角限制 | 解释因果、比较解释、识别证据缺口 | | 商业、管理、实践 | 问题、决策规则、约束、失败条件 | 用案例决策、说明何时不适用 | | 传记、纪实 | 情境、选择、后果、资料可靠性、事后偏差 | 解释选择、比较替代路径、区分事实与评价 | # 文件结构 不要写死绝对路径、用户名、某一本书或某个项目名称。 根据规模选择: - `conversation-only`:不写文件; - `lightweight`:单章或短期学习; - `standard`:整本书或长期学习; - `existing-project`:沿用用户已有结构。 创建或迁移文件前读取 [references/project-layouts.md](references/project-layouts.md),按用户指定目录、现有项目和当前可写工作区依次决策。只创建确实需要的文件和目录。 # 工作流 ## 阶段 1:核对材料与目标 1. 确认书名、作者、版本、语言、学习范围和材料位置。 2. 检查目录与目标章节,核对物理页码和书内页码。 3. 提取学习者背景、目标、可投入时间和已有知识。 4. 将目标改写为可验收能力,例如“闭卷解释”“比较概念”“用判据分析案例”。 5. 未提供背景时采用保守假设,并允许后续通过回答调整。 ## 阶段 2:确定阅读建议 开始一本新书或目标发生变化时,读取 [references/reading-strategy.md](references/reading-strategy.md)。 必须完成: 1. 判断本书是核心教材、参考书、百科索引、论证著作、实践手册还是背景读物。 2. 明确它对用户目标提供什么、不提供什么。 3. 选择线性、目标选读、两遍、项目触发或查阅式阅读。 4. 为章节标记 `必读 / 核心 / 实用 / 选读 / 延后 / 跳过`。 5. 给延后内容设置回读触发条件。 6. 列出最低前置知识,采用按需补课。 7. 设置阶段产出、实践比例和停止继续阅读的标准。 8. 区分 AI 可以辅助的工作与学习者必须亲自完成的判断和验证。 ## 阶段 3:建立学习计划 创建所选文件结构规定的计划文件。新项目默认使用 `00-plan.md`,已有项目可继续使用 `00-学习计划.md`。计划至少包含: - 学习目标; - 书籍在目标中的角色; - 推荐阅读模式; - 章节优先级和回读触发条件; - 最低前置知识; - 阶段产出和停止阅读标准; - 当前进度; - 学习路径; - 每篇主问题与原书范围; - 强制输出规则; - 来源标注规则; - 用户偏好; - 已确认的稳定表述; - 反馈摘要。 按概念依赖拆课,不机械地按页数平均切分。 ## 阶段 4:生成单篇课程 每篇使用以下结构: ```markdown # {序号}|{标题} ## 这一篇要解决的问题 {主问题与原书范围} ## 正文 ### 先接住上一篇 {3~5 条真实理解状态} ### 先生成 {阅读前预测或解释任务} ### 原文与中文重建 {【原文】【推导】【例子】} ### 概念边界与反例 {相邻概念、失败条件、适用范围} ## 小结 {3~5 条} ## 费曼闸门 {一道主问题、输出限制、信心分} ## 下一篇预告 {只说明方向,不提前讲完} --- ## 学习反馈 {等待用户真实填写} ``` ## 阶段 5:评估费曼输出 按固定格式回应: - **命中点**:指出已经建立的正确连接。 - **模型缺口**:指出最小关键缺口,避免一次纠正所有细枝末节。 - **反例测试**:更换场景,检查知识能否迁移。 - **一句升级**:保留学习者原表达,只补最少必要信息。 - **掌握状态**:`需重建 / 尚不稳定 / 可以推进`。 同时检查信心校准: - 回答质量高、信心低:指出其证据,帮助校准。 - 回答质量低、信心高:用反例暴露缺口。 - 信心因发现问题而下降:记录为理解深化。 ## 阶段 6:决定是否推进 满足以下条件后进入下一篇: 1. 能说出核心因果或论证链; 2. 能区分至少一个相邻概念; 3. 能处理一个反例、边界条件或应用变化; 4. 没有方向性颠倒、输入输出反转或关键术语混用。 未通过时: - 不创建下一篇; - 只提出一个更小的纠偏问题; - 优先使用文字、具体数字、类比、表格或填空; - 遵守 `visual_support` 偏好; - 把本轮回答和反馈追加到当前文章。 ## 阶段 7:同步记录 每轮有效输出后: 1. 将学习者原回答、信心分和有效反馈追加到当前文章; 2. 更新所选结构中的计划文件或 `progress.md`; 3. 把学习者认可的准确表达写入“已确认的稳定表述”; 4. 存在 `INDEX.md` 时同步更新,不为单一短课题强制创建索引; 5. 保留历史错误与修正过程,不用正确答案覆盖原回答。 # 自适应规则 | 学习者信号 | 下一步动作 | |---|---| | 概念混合、输入输出颠倒 | 降低抽象度,只修一个边界 | | 能复述但无法解释原因 | 增加因果链和“为什么存在” | | 依赖“感觉大概如此” | 补充判据、变量、阈值来源和反例 | | 主动质疑严格性 | 先回应质疑,区分通用原则与情境规则 | | 看懂但觉得无关 | 连接其真实目标,禁止强行套用无关项目 | | 提出应用问题 | 增加案例和决策方法 | | 反馈很少 | 保持难度,小步推进 | | 明显掌握 | 提高概念密度,进入下一层 | | 需要图片 | 检查 `visual_support`;关闭时只记录需求,按需时先征得用户明确请求 | # 英文原书带读 对中文母语学习者: 1. 保留英文关键词和作者原句中的逻辑连接词。 2. 按意群拆长句,解释主干、修饰关系和隐含前提。 3. 优先中文重建含义,不逐词替换。 4. 对容易误译的术语建立“原词—中文—当前角色”对应。 5. 要求学习者用中文讲明机制,再逐步加入英文术语。 6. 区分“作者明确写了什么”和“为了教学补了什么”。 # 完成验收 完成一个章节或全书阶段后,安排闭卷验收: 1. 画出或口述知识地图; 2. 用自己的话解释核心概念及相互关系; 3. 处理至少两个反例或失败场景; 4. 回答一个跨章节迁移问题; 5. 对照历次信心分,识别过度自信与低估区域; 6. 生成复习用压缩摘要,明确它只用于复习。 只有学习者能重建关键关系并通过反例测试时,才标记完成。 # 输出口径 完成新课程文件后告诉用户: ```text 已经更新: - 学习计划:{路径} - 本篇课程:{路径} 下一步:先完成文末费曼闸门。你回答后,我会先记录原答案和信心分,再给即时反馈;未通过前不会推进下一篇。 ```
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