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六阶段学习助手，用于系统化学习课程、书籍和文章。 生成学习计划、预习笔记、通读笔记、Anki 复习卡片和外化产出。 当用户需要系统学习、制作学习笔记、生成 Anki 卡片或管理学习项目时使用。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
风电业务技能框架，用于逐步沉淀风电项目开发、投资分析、政策研究、技术判断、 尽职调查、招投标支持、报告写作和业务知识管理方法。当用户要求处理风电相关业务、 搭建风电工作流、整理风电知识框架、逐步补充风电业务能力，或根据用户提供的功率曲线 计算逐风速点 Cp 值、风能利用系数、功率系数和最大 Cp 值时使用。
当用户有模糊想法、复杂问题、战略决策、研究分析任务、业务拆解需求， 或需要定义 AI/agent 工作流时使用。适合结构化澄清问题、MECE 拆解、 逻辑树分析、模糊问题路线图、领域术语澄清、优先排序、工作计划、 分析论证、综合建议和方案呈现，也适合将最终问题规格转成 prompt / 提示词或 agent 任务说明。
Convert source documents (PDF / Word / Excel / PowerPoint / EPUB / HTML / Jupyter / subtitles / web URL) into clean Markdown with links and images extracted alongside. Default is a sensible auto-clean transcription; use --raw for archival fidelity, or combine --filter-images / --no-images for image control. Also batch-converts directories. Use when the user asks to turn a document into Markdown, "extract text from a PDF", "把文档转成 md", "网页转 markdown", "批量转 md".
对 PNG/JPG/WebP 等位图做小范围局部替换、局部遮盖、局部文字重写或局部修补。 使用 Python/Pillow 基于矩形区域进行像素级覆盖、背景采样、颜色匹配和可选文字绘制， 保持原图尺寸、文件名和未选中区域不变。适用于用户要求“只改这一小块”“不要整图 AI 重绘” “替换图片里的编号/标签/日期/小段文字”“遮盖局部内容”“修补局部残留像素”等场景。
在 WGS84（GPS / 国际标准）、GCJ02（火星坐标 / 高德 / 谷歌中国 / 腾讯）、 BD09（百度地图）三种中国常用坐标系之间相互转换经纬度。支持单点、一系列坐标， 也支持直接处理常用坐标文件（CSV / TSV / GeoJSON / GPX / KML），按格式原样写回 并保留其余结构。当用户给出一个或一批经纬度、或一个坐标文件并要求换算坐标系时使用， 例如「WGS84 转高德」「百度坐标转 GPS」「批量把这些坐标转成 GCJ02」「火星坐标纠偏」 「把这个 csv/geojson/gpx/kml 的坐标转成另一个坐标系」。
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| name | learning-master |
| description | 六阶段学习助手，用于系统化学习课程、书籍和文章。 生成学习计划、预习笔记、通读笔记、Anki 复习卡片和外化产出。 当用户需要系统学习、制作学习笔记、生成 Anki 卡片或管理学习项目时使用。 |
基于六阶段学习法的结构化学习技能。针对已确定的课程或书籍，引导用户从建立计划到最终产出。
建立计划 → 资源转换 → 预习 → 通读 → 内化 → 外化
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目录+规划 转为MD 框架梳理 深度笔记 Anki卡片 作品产出
| 命令 | 说明 | 阶段 |
|---|---|---|
/study-init-course | 创建学习项目（目录 + 计划 + 资源转换） | 建立计划 |
/study-step1-preview | 生成预习笔记 | 预习 |
/study-step2-notes | 生成详细通读笔记 | 通读 |
/study-step3-anki-review | 生成 Anki 卡片并导出 TSV | 内化 |
/study-step4-output-works | 生成外化建议与行动计划 | 外化 |
/study-run-full-flow | 完整流程（预 → 通 → 内 → 外） | 全阶段 |
/study-step5-final-summary | 课程结课总结 | 全阶段 |
projects/<课程名>/
├── plan.md # 学习计划
├── summary.md # 课程总结
├── 0-resources/ # 原始资源与转换后的 Markdown
├── 1-preview/ # 预习笔记
├── 2-notes/ # 通读笔记
├── 3-review/ # Anki 卡片（Markdown 格式，-3.md）
│ └── anki-export/ # Anki 导入文件（TSV 格式，-3-anki.txt）
├── 4-works/ # 外化产出
└── 9-archive/ # 归档
| 阶段 | 后缀 | 示例 |
|---|---|---|
| 预习 | -1.md | 第1章-1.md |
| 通读 | -2.md | 第1章-2.md |
| 复习 | -3.md | 第1章-3.md |
| 外化 | -4.md | 第1章-4.md |
plan.md、summary.md）直接放在项目根目录0-resources/| 状态 | 含义 |
|---|---|
⏳ | 尚未开始 |
🔄 | 正在学习中 |
📝 | 笔记已生成，待完成学习 |
✅ | 已完成学习 |
强制规则：
📝，不能直接标记为 ✅✅ 并填写完成日期plan.md 是课程级进度的唯一记录点更新时机：
📝 或 🔄✅……（6 个点）学习 Python 语言共 3 个步骤Markdown（MD），后续使用统一形式当目标文件已存在时，先询问用户是覆盖还是追加。默认追加——在原文件末尾增加 ## 补充 区块。
创建课程目录、学习计划，并完成资源准备。
确认项目信息——向用户询问：
确认理解——简要复述并确认项目名称
创建目录结构并整理原始文件
mkdir -p "projects/<主题名称>/"{0-resources,1-preview,2-notes,3-review,4-works,9-archive}
projects/<主题名称>/0-resources/ 目录下；默认复制，只有用户明确要求整理源文件时才移动。生成学习计划——参考模板 templates/0-plan.md，写入 projects/<主题名称>/plan.md
资源转换（如有原始资料）——调用 markdown-conversion skill 将资料转为 Markdown：
projects/<课程>/0-resources/后续——资源准备完成后进入 /study-step1-preview
快速建立框架，带着问题进入深度学习。预习不求深，只求「知道会讲什么」，5-10 分钟/章。
确认课程——扫描 projects/ 列出已有课程供用户选择，确认章节范围
获取内容——优先读取 projects/<课程>/0-resources/ 中的内容
生成预习笔记——按模板 templates/1-preview.md 生成，包含：
保存——projects/<课程>/1-preview/[原名]-1.md
后续建议——可上传 NotebookLM 生成音频播客 → 进入 /study-step2-notes
深度理解内容，生成详细章节笔记。通读追求理解，学完一章要能解释给别人听。
确认课程——扫描 projects/ 列出已有课程供用户选择，确认章节范围
生成笔记——按模板 templates/2-notes.md 生成：
保存——projects/<课程>/2-notes/[原名]-2.md
理解困难处理——遇到不理解的概念，提供：简单解释 + 具体例子 + 实际应用场景
后续——建议进入 /study-step3-anki-review，尝试合上笔记回忆
把章节知识转成 Anki 卡片，并自动导出可导入的 TSV 文件。
| 类型 | 正面 | 示例 |
|---|---|---|
| 定义 | 什么是 X？ | 什么是费曼技巧？ |
| 对比 | X 和 Y 的区别？ | TCP vs UDP |
| 应用 | 如何用 X 解决 Y？ | 如何用 MECE 分析问题？ |
| 联结 | X 和 Y 的关系？ | OKR 和 KPI 的关系？ |
| 追问 | 为什么 X？ | 为什么要用依赖注入？ |
| 类比 | X 像什么？ | TCP 三次握手像什么？ |
**Q**: [问题]
**A**: [答案]
---
按知识点类型分组（如 ## 概念类），用 --- 分隔每张卡片。
确认课程——扫描 projects/ 列出已有课程供用户选择，确认章节范围
读取——优先读取 projects/<课程>/2-notes/
生成卡片——按模板 templates/3-review.md
标记薄弱点——在文档底部的 ## 薄弱点 记录反复忘记的概念
保存 Markdown——projects/<课程>/3-review/[原名]-3.md
导出 TSV——自动调用脚本生成 Anki 导入文件：
python3 skills/learning-master/scripts/generate_anki_cards.py "projects/<课程>/3-review/[原名]-3.md"
scripts/generate_anki_cards.py[原名]-3-anki.txt，保存在 3-review/anki-export/ 目录下Front内容<TAB>Back内容<br>，Tab 转空格，避免破坏 TSV后续——进入 /study-step4-output-works
将知识转化为实践。外化标准：「能教会别人」或「能解决实际问题」。
确认课程——扫描 projects/ 列出已有课程供用户选择，确认章节范围
读取——projects/<课程>/2-notes/ 和 3-review/
推荐产出类型——根据课程内容推荐 1-2 种具体产出：
生成产出框架——按模板 templates/4-works.md，直接输出可执行的简洁框架（非建议清单），控制在 1-2 页内
保存——projects/<课程>/4-works/[原名]-4.md
后续——完成课程后 → /study-step5-final-summary
一次完整的学习循环 = 预 → 通 → 内 → 外
确认——课程名称、章节范围（可指定单章或多章）
依次执行——按顺序调用：
/study-step1-preview/study-step2-notes/study-step3-anki-review/study-step4-output-works更新进度——更新 plan.md 章节规划表状态（参见通用约定中的进度状态）
课程学习完毕后进行整体复盘和行动规划。
确认结课状态——扫描 projects/ 确认课程，检查 plan.md，确认核心章节均已完成
生成总结报告——按模板 templates/5-summary.md 写入 projects/<课程>/summary.md：
更新 plan.md——标记总结阶段完成，添加结课日志
最佳实践：不要罗列每章标题，要做跨章节的知识融合（Synthesis）。总结目的是"下一步做什么"，而非"我读了什么"。
# Anki 卡片生成（Markdown Q/A → TSV），输出至 3-review/anki-export/
python3 skills/learning-master/scripts/generate_anki_cards.py <review_file_or_dir>
# 指定自定义输出目录
python3 skills/learning-master/scripts/generate_anki_cards.py <review_dir> --output-dir <output_dir>