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通过有趣的互动问答了解用户想学什么、当前 AI 水平，然后从 WaytoAGI 知识库搜索相关文章，输出带原始链接的定制学习路径。当用户说'我想学XX'时使用。
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
| name | lark-study-reviver |
| version | 4.1.0 |
| description | 通过有趣的互动问答了解用户想学什么、当前 AI 水平，然后从 WaytoAGI 知识库搜索相关文章，输出带原始链接的定制学习路径。当用户说'我想学XX'时使用。 |
| metadata | {"requires":{"bins":["lark-cli"]}} |
前置条件： 需要 lark-cli 已安装并认证（
lark-cli auth login --domain docs,base,im,wiki）。
不是丢一个问卷给用户，而是像朋友聊天一样，通过 3-4 轮轻松有趣的互动问答，了解用户的学习目标和基础水平，然后从知识库精准推荐文章。
核心理念：先聊再搜，搜完就推。不写入、不搬运、不重写。
用户说"我想学XX"
-> 启动互动测验（3-4 轮轻松问答）
-> 根据测验结果生成关键词
-> lark-cli docs +search 搜索知识库（必须搜索，不用遍历）
-> 输出带原始 URL 的学习路径
-> 生成飞书文档保存完整路径
Hermes/Agent 方向：
先来个灵魂拷问 🧙♂️
你之前用过哪种 AI Agent？
A) 完全没用过，Hermes 是第一个 👶
B) 用过 ChatGPT/Claude 聊天，但没搭过本地 Agent 📱
C) 装过 OpenClaw/Claude Code，跑通过基本流程 🔧
D) 已经给 Agent 写过 Skill 了，想再深入 🚀
AI 编程方向：
坦白局 💻
你对编程的熟悉程度是？
A) 完全不会写代码，但会复制粘贴跑命令 📋
B) 写过 Python/JS，能看懂别人代码但自己写会卡 🐍
C) 日常写代码，只是没用 AI 辅助过 👨💻
D) 全栈选手，想让 AI 帮我干掉重复工作 🤖
AI 绘画方向：
画个像先 🎨
你的 AI 绘画经验？
A) 听过 Midjourney 但没用过 👀
B) 跑过 MJ/DALL-E，但不会写 prompt 🖼️
C) 用过 Stable Diffusion/ComfyUI，搭过工作流 🎭
D) 已经是炼丹师了，想学新玩法 ✨
通用水平判断：
快问快答 ⚡
如果现在让你用 AI 做一个"自动每天早上帮我总结昨天的微信群消息"的东西，你的第一反应是？
A) 这是个啥？听起来很厉害但不知道从哪开始 🤷
B) 应该能行，但我得搜搜教程再动手 🔍
C) 给我 2 小时就能搭出来 ⏰
D) 这有啥难的，我已经做过类似的了 😎
现实一点 📅
你一周能匀多少时间给学习？
A) 随缘，有空就看（每周 < 2h）🌊
B) 每天挤 1 小时（每周 ~5h）🕐
C) 认真学，每周 10h+ 📚
D) All in，这周啥也不干了就学它 🔥
学习偏好 🧠
你更喜欢哪种学习方式？
A) 先看理论搞懂原理再动手 📖
B) 别废话了直接让我跑起来 🏃
C) 边看教程边做项目 🛠️
D) 给我文档自己啃，有问题再问 📋
| 用户画像 | 推荐策略 |
|---|---|
| 纯小白 + 随缘学 | 推荐 3-5 篇最短最入门的，每篇标注"预计阅读时间" |
| 有经验 + 时间多 | 推荐完整路径（入门->进阶->实战），10+ 篇 |
| 有基础 + 时间少 | 推荐"捷径版"，只看最核心的 3-4 篇 |
| 高手 + 特定方向 | 精准推荐该方向最新最深度的 5-8 篇 |
| 想直接上手 | 推荐安装教程+实战项目优先放前面 |
| 喜欢理论 | 推荐概念解析+架构分析类文章优先 |
当用户说"我想学XX"时，立即启动测验。不要直接搜索。
太棒了！给你定制一条专属学习路径 🎯
先来个 30 秒小测试，帮你找到最适合的路线 👇
[出题：根据用户想学的主题，从题库选 3-4 个问题]
逐轮提问，根据回答动态调整。每轮只问一个问题。
测验完成后，总结用户画像：
好的，摸清了！你的学习画像：
🎯 目标：学 Hermes Agent
📊 水平：用过 ChatGPT，但没搭过本地 Agent
⏰ 时间：每天 1 小时
🧠 风格：直接上手型
正在从知识库给你找最合适的文章... 🔍
根据测验结果生成关键词。
关键词映射参考：
| 用户说 | 搜索关键词 |
|---|---|
| 我想学 Hermes / Agent | Hermes OR Agent OR 智能体 |
| 我想学 AI 编程 / Claude Code | Claude Code OR AI 编程 OR 智能体编程 |
| 我想学 AI 绘画 | AI 绘画 OR ComfyUI OR Stable Diffusion |
| 我想学 Prompt | Prompt OR 提示词 OR 提示工程 |
| 我想学社区运营 | 社区运营 OR 运营提效 OR 自动化 |
| 我想学 AI 视频 | AI 视频 OR 视频生成 |
| 我想学 AI 音乐 | AI 音乐 |
| 我想学 RAG | RAG OR 检索增强 |
| 我想学多智能体 | 多智能体 OR Multi-Agent OR Harness |
如果用户目标比较模糊，先用宽泛关键词搜一轮，根据结果再精调。
必须使用 docs +search，不使用 wiki nodes list 遍历。
lark-cli docs +search --query "关键词1 OR 关键词2" --page-size 20 --format json
关键字段提取（直接从搜索结果取，不 fetch 全文）：
{
"title_highlighted": "文档标题（含高亮标记）",
"summary_highlighted": "摘要片段（含高亮标记）",
"result_meta": {
"url": "https://waytoagi.feishu.cn/docx/xxx",
"update_time_iso": "2026-04-10T23:49:27+08:00",
"create_time_iso": "2026-03-25T19:50:58+08:00",
"owner_name": "作者名"
}
}
解析注意事项：
title_highlighted 和 summary_highlighted 中可能包含 <h> 高亮标签，输出时需清理url 是知识库原文链接，直接使用，不要改写update_time_iso 排序（越新越好），同主题下按逻辑顺序排列按以下规则排序和分组：
输出格式：
## 📚 你的 {主题} 学习路径
> 根据你的学习画像定制 | 预计总时长：X 小时
### 🌱 第一阶段：入门（约 X 小时）
| # | 文章 | 作者 | 更新 | 说明 |
|---|------|------|------|------|
| 1 | [文章标题](URL) | 作者 | 2026-04-10 | 为什么先看这篇 |
### 🚀 第二阶段：进阶（约 X 小时）
...
### 🛠️ 第三阶段：实战（约 X 小时）
...
## 💡 学习建议
- 按顺序阅读，不要跳
- 遇到不理解的先标记，后面文章会覆盖
- 看完想讨论什么，随时问我
将完整的学习路径写入飞书文档，方便用户随时查看和分享。
文档风格要求：清晰、亲切、易读，像朋友给你写的一份学习指南。
生成文档内容（包含以下全部信息）：
# 📚 {主题} 学习路径 — Study Reviver 定制
> 生成时间：{当前时间} | 数据来源：WaytoAGI 知识库
---
## 👋 你好呀！
这是为你定制的学习路径，从 WaytoAGI 知识库的 10000+ 篇文章中，精挑细选了最精华的内容。
不用有压力，按照自己的节奏来就好。每一步都配有原文链接，点开就能看 👇
---
## 📖 学习路径
### 🌱 第一阶段：先了解一下
> 这几篇帮你建立基本认知，每篇大约 10-15 分钟
| # | 文章 | 更新 | 为什么先看这篇 |
|---|------|------|------|
| 1 | [文章标题](URL) | 日期 | 一句话说明 |
### 🚀 第二阶段：动手试试
> 看完可以直接上手实践
| # | 文章 | 更新 | 为什么看这篇 |
|---|------|------|------|
| 1 | [文章标题](URL) | 日期 | 一句话说明 |
### 🛠️ 第三阶段：深入探索（有空再看）
> 这些是进阶内容，随缘看就好
| # | 文章 | 更新 | 为什么看这篇 |
|---|------|------|------|
| 1 | [文章标题](URL) | 日期 | 一句话说明 |
---
## 💡 小贴士
- 按顺序看就行，不用跳着读
- 遇到看不懂的先放着，后面会慢慢明白
- 有疑问随时问我，我们一起讨论
---
*这份学习路径由 Study Reviver 自动生成，内容来自 WaytoAGI 社区知识库*
创建飞书文档：
# 将学习路径写入临时文件
# 然后创建飞书文档
lark-cli docs +create \
--title "{主题} 学习路径 — Study Reviver 定制" \
--markdown @/tmp/learning-path.md \
--wiki-space 7226178700923011075
返回结果给用户：
✅ 学习路径已生成！
📄 飞书文档：[点击查看](飞书文档URL)
文档里已经整理好了所有链接和说明，随时可以打开看。
有疑问随时问我，我们一起讨论 👇
如果 docs +search 返回空或结果不相关：
AND 排除page-size 到 10，人工筛选后再扩大搜索结果中的 URL 直接原样输出，不要尝试改写或规范化。
| 版本 | 变化 |
|---|---|
| v1.0 | 5 步流水线：搜索->提取->写Base->测验->播报 |
| v2.0 | 精简为搜索->排序->给链接，删除 Base 依赖 |
| v3.0 | 加入互动测验环节，先聊再搜，个性化推荐 |
| v4.0 | 新增 Step 4：自动生成飞书文档，完整保存学习路径 |
| v4.1 | 删除终极目标问题，保留其他所有问题和推荐策略 |