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dojo-assess

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UpdatedJune 26, 2026 at 14:54

Codojo S1 阶段唯一 skill：能力评估。全面分析目标项目的技术栈与理论内容，生成 `.codojo/open-questions.md` 评估用户当前水平。两种状态模式（自动路由）： - start : open-questions.md 不存在 → 扫描项目 → 生成问题清单 → 逐题交互 - resume : open-questions.md 存在但无 ASSESS_DONE 标记 → 题目框架已有，跳过项目扫描和题目生成，从第一个未填写答案的问题继续问答触发关键词：评估水平、S1、能力评估、assess、测试我的水平、我会什么、看看我的基础、开始评估。前置条件：由 dojo-stage 路由器确认当前应进入 S1（.codojo/ 中无完成标记）。后置产出：`.codojo/open-questions.md`（末尾含 `` 标记）。注意：本 skill **只做能力评估**，不生成学习计划（那归 dojo-plan · S2）。如果 open-questions.md 已存在且末尾包含 `` 标记，说明 S1 已完成，应转 dojo-plan（S2），不可重复评估（除非用户明确要求重测）。如果用户直接说"帮我学习这个项目"，应由 dojo-stage 路由，不可直接进入本 skill。

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ttguy0707

ttguy0707/codojo

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Based on SOC occupation classification

Postsecondary Teachers, All OtherEducational Instruction and Library Occupations·SOC 25-1199

SKILL.md

readonly

name	dojo-assess
category	process
stage	S1
version	0.2.0
description	Codojo S1 阶段唯一 skill：能力评估。全面分析目标项目的技术栈与理论内容，生成 `.codojo/open-questions.md` 评估用户当前水平。两种状态模式（自动路由）： - start : open-questions.md 不存在 → 扫描项目 → 生成问题清单 → 逐题交互 - resume : open-questions.md 存在但无 ASSESS_DONE 标记 → 题目框架已有，跳过项目扫描和题目生成，从第一个未填写答案的问题继续问答触发关键词：评估水平、S1、能力评估、assess、测试我的水平、我会什么、看看我的基础、开始评估。前置条件：由 dojo-stage 路由器确认当前应进入 S1（.codojo/ 中无完成标记）。后置产出：`.codojo/open-questions.md`（末尾含 `<!-- ASSESS_DONE -->` 标记）。注意：本 skill 只做能力评估，不生成学习计划（那归 dojo-plan · S2）。如果 open-questions.md 已存在且末尾包含 `<!-- ASSESS_DONE -->` 标记，说明 S1 已完成，应转 dojo-plan（S2），不可重复评估（除非用户明确要求重测）。如果用户直接说"帮我学习这个项目"，应由 dojo-stage 路由，不可直接进入本 skill。

dojo-assess — S1 能力评估

一句话定位：分析项目技术栈，通过交互式问答评估用户当前水平，产出 open-questions.md。

何时使用

✅ 用户第一次进入项目学习流程
✅ 用户说"帮我学习这个项目"、"评估我的水平"、"我是新手"
✅ .codojo/ 目录不存在或 open-questions.md 不存在
❌ open-questions.md 已存在且已填答案 → 转 dojo-plan
❌ 用户已有学习计划想直接开始学 → 转 dojo-teach

前置条件

无（S1 是起点）

工作流

Step 1：项目全面扫描

扫描 <repo-root>/ 的完整目录结构、代码文件、配置文件，识别：

编程语言：Java / Python / Go / JS / TS 等
框架：Spring Boot / Django / React / Vue 等
构建工具：Maven / Gradle / npm / pip 等
中间件：Redis / MySQL / Kafka / MQ 等
架构模式：MVC / 微服务 / 分层架构等
其他：设计模式、领域概念、第三方 API 等

将分析结果（语言、框架、构建工具等）写入 open-questions.md 的"项目技术栈概览"章节。分析过程本身不单独输出给用户。

Step 2：生成 open-questions.md

根据 Step 1 的分析结果，生成 <repo-root>/.codojo/open-questions.md。

格式要求：

# 能力评估问卷

> 本问卷由 AI 根据项目技术栈自动生成，用于评估你的当前水平，以便制定个性化学习计划。

## 项目技术栈概览

- 语言：xxx
- 框架：xxx
- 构建工具：xxx
- ...

## 评估问题

### Q1: <问题>
- [ ] 完全不了解
- [ ] 听说过但没用过
- [ ] 用过但不熟练
- [ ] 熟练掌握

**你的回答**：<待填>

### Q2: <问题>
...

## 自由补充

<用户自行补充的说明，如学习目标、时间安排、特殊背景等>

问题设计原则：

覆盖项目涉及的每个主要技术点
从基础到进阶分层（如：Java 基础语法 → Spring IoC → Spring Boot 自动配置）
问题数量 8-15 个（不宜过多造成负担）
措辞友好，不让用户有压力

Step 3：交互式问答

将 open-questions.md 中的问题逐个向用户提问：

展示问题 + 选项
等待用户回答
立即写入文件
进入下一个问题

问题数量限制：最多 15 题，避免评估阶段过长。

注意：

每次只问一个问题，不要一次性抛出所有问题
用户回答后可以简短回应（"好的"、"了解"），不要展开讲解（教学在 S3）
如果用户回答模糊，可追问一次澄清
用户回答明确后，必须立刻更新 open-questions.md 中对应题目的 **你的回答**
如果会话中断，恢复时读取 open-questions.md，从第一个 **你的回答**：<待填> 的问题继续

Step 4：自由补充

所有问题问完后，给用户一次机会：

所有问题已回答完毕！在生成学习计划之前，你还有什么想补充的吗？
比如：
- 你的学习目标是什么？（看懂代码 / 能改 Bug / 能加功能）
- 每天大概能投入多少时间学习？
- 有没有特别想重点学的部分？
- 其他任何你觉得我应该知道的信息

没有补充的话，回复「无」即可。

Step 5：补充自由说明并完成

将 Step 4 收集的自由补充写入 open-questions.md，并在文件末尾追加完成标记（其他 skill 通过此标记判断 S1 是否完成）：

## 评估完成

- 完成时间：YYYY-MM-DD HH:mm
<!-- ASSESS_DONE -->

输出完成自检：

## 📋 S1 能力评估 完成

**产出物** ✅
- `.codojo/open-questions.md`（已填写完毕）

**评估概要**
- 已掌握：<列出>
- 需学习：<列出>
- 用户补充：<摘要>

**下一步** → S2 计划生成
是否进入 S2 生成个性化学习计划？

Gotchas

不要一次性把所有问题抛给用户——必须逐个提问，否则用户会被吓到
不要在评估阶段展开讲解技术知识——评估只负责收集信息，教学在 S3
不要生成与项目无关的通用问题（如"你会用 Docker 吗"）——问题必须直接源于项目扫描结果
不要问超过 15 个问题——过多问题会让用户失去耐心，8-15 个为宜
不要忘记写入  完成标记——其他 skill 依赖此标记判断 S1 是否完成
如果用户回答模糊（如"一般般"），可以追问一次澄清，但不要反复追问
问答过程中必须逐题增量写入答案，避免会话中断后丢失已回答内容
恢复 S1 时不要从 Q1 重新开始，必须读取已填写答案并从第一个 <待填> 继续

产出

文件	路径	说明
`open-questions.md`	`<repo-root>/.codojo/open-questions.md`	能力评估问卷（含答案，末尾有 `<!-- ASSESS_DONE -->` 标记）

输出风格约束

详见共用 reference：../_shared/output-style-guide.md

要点：自检 / 报告类输出用 ✅（通过）/ ⚠️（警告）/ ❌（失败）/ ⚪（未开始）四档。

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2026-06-2644

name	dojo-assess
category	process
stage	S1
version	0.2.0
description	Codojo S1 阶段唯一 skill：能力评估。全面分析目标项目的技术栈与理论内容，生成 `.codojo/open-questions.md` 评估用户当前水平。两种状态模式（自动路由）： - start : open-questions.md 不存在 → 扫描项目 → 生成问题清单 → 逐题交互 - resume : open-questions.md 存在但无 ASSESS_DONE 标记 → 题目框架已有，跳过项目扫描和题目生成，从第一个未填写答案的问题继续问答触发关键词：评估水平、S1、能力评估、assess、测试我的水平、我会什么、看看我的基础、开始评估。前置条件：由 dojo-stage 路由器确认当前应进入 S1（.codojo/ 中无完成标记）。后置产出：`.codojo/open-questions.md`（末尾含 `<!-- ASSESS_DONE -->` 标记）。注意：本 skill 只做能力评估，不生成学习计划（那归 dojo-plan · S2）。如果 open-questions.md 已存在且末尾包含 `<!-- ASSESS_DONE -->` 标记，说明 S1 已完成，应转 dojo-plan（S2），不可重复评估（除非用户明确要求重测）。如果用户直接说"帮我学习这个项目"，应由 dojo-stage 路由，不可直接进入本 skill。

dojo-assess — S1 能力评估

一句话定位：分析项目技术栈，通过交互式问答评估用户当前水平，产出 open-questions.md。

何时使用

✅ 用户第一次进入项目学习流程
✅ 用户说"帮我学习这个项目"、"评估我的水平"、"我是新手"
✅ .codojo/ 目录不存在或 open-questions.md 不存在
❌ open-questions.md 已存在且已填答案 → 转 dojo-plan
❌ 用户已有学习计划想直接开始学 → 转 dojo-teach

前置条件

无（S1 是起点）

工作流

Step 1：项目全面扫描

扫描 <repo-root>/ 的完整目录结构、代码文件、配置文件，识别：

编程语言：Java / Python / Go / JS / TS 等
框架：Spring Boot / Django / React / Vue 等
构建工具：Maven / Gradle / npm / pip 等
中间件：Redis / MySQL / Kafka / MQ 等
架构模式：MVC / 微服务 / 分层架构等
其他：设计模式、领域概念、第三方 API 等

将分析结果（语言、框架、构建工具等）写入 open-questions.md 的"项目技术栈概览"章节。分析过程本身不单独输出给用户。

Step 2：生成 open-questions.md

根据 Step 1 的分析结果，生成 <repo-root>/.codojo/open-questions.md。

格式要求：

# 能力评估问卷

> 本问卷由 AI 根据项目技术栈自动生成，用于评估你的当前水平，以便制定个性化学习计划。

## 项目技术栈概览

- 语言：xxx
- 框架：xxx
- 构建工具：xxx
- ...

## 评估问题

### Q1: <问题>
- [ ] 完全不了解
- [ ] 听说过但没用过
- [ ] 用过但不熟练
- [ ] 熟练掌握

**你的回答**：<待填>

### Q2: <问题>
...

## 自由补充

<用户自行补充的说明，如学习目标、时间安排、特殊背景等>

问题设计原则：

覆盖项目涉及的每个主要技术点
从基础到进阶分层（如：Java 基础语法 → Spring IoC → Spring Boot 自动配置）
问题数量 8-15 个（不宜过多造成负担）
措辞友好，不让用户有压力

Step 3：交互式问答

将 open-questions.md 中的问题逐个向用户提问：

展示问题 + 选项
等待用户回答
立即写入文件
进入下一个问题

问题数量限制：最多 15 题，避免评估阶段过长。

注意：

每次只问一个问题，不要一次性抛出所有问题
用户回答后可以简短回应（"好的"、"了解"），不要展开讲解（教学在 S3）
如果用户回答模糊，可追问一次澄清
用户回答明确后，必须立刻更新 open-questions.md 中对应题目的 **你的回答**
如果会话中断，恢复时读取 open-questions.md，从第一个 **你的回答**：<待填> 的问题继续

Step 4：自由补充

所有问题问完后，给用户一次机会：

所有问题已回答完毕！在生成学习计划之前，你还有什么想补充的吗？
比如：
- 你的学习目标是什么？（看懂代码 / 能改 Bug / 能加功能）
- 每天大概能投入多少时间学习？
- 有没有特别想重点学的部分？
- 其他任何你觉得我应该知道的信息

没有补充的话，回复「无」即可。

Step 5：补充自由说明并完成

将 Step 4 收集的自由补充写入 open-questions.md，并在文件末尾追加完成标记（其他 skill 通过此标记判断 S1 是否完成）：

## 评估完成

- 完成时间：YYYY-MM-DD HH:mm
<!-- ASSESS_DONE -->

输出完成自检：

## 📋 S1 能力评估 完成

**产出物** ✅
- `.codojo/open-questions.md`（已填写完毕）

**评估概要**
- 已掌握：<列出>
- 需学习：<列出>
- 用户补充：<摘要>

**下一步** → S2 计划生成
是否进入 S2 生成个性化学习计划？

Gotchas

不要一次性把所有问题抛给用户——必须逐个提问，否则用户会被吓到
不要在评估阶段展开讲解技术知识——评估只负责收集信息，教学在 S3
不要生成与项目无关的通用问题（如"你会用 Docker 吗"）——问题必须直接源于项目扫描结果
不要问超过 15 个问题——过多问题会让用户失去耐心，8-15 个为宜
不要忘记写入  完成标记——其他 skill 依赖此标记判断 S1 是否完成
如果用户回答模糊（如"一般般"），可以追问一次澄清，但不要反复追问
问答过程中必须逐题增量写入答案，避免会话中断后丢失已回答内容
恢复 S1 时不要从 Q1 重新开始，必须读取已填写答案并从第一个 <待填> 继续

产出

文件	路径	说明
`open-questions.md`	`<repo-root>/.codojo/open-questions.md`	能力评估问卷（含答案，末尾有 `<!-- ASSESS_DONE -->` 标记）

输出风格约束

详见共用 reference：../_shared/output-style-guide.md

要点：自检 / 报告类输出用 ✅（通过）/ ⚠️（警告）/ ❌（失败）/ ⚪（未开始）四档。