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全网找把同一个话题讲得最好的高手,蒸馏他们的讲法(开场钩子、比方、反例对照、顺序、图怎么画),借回来让自己的课件/讲义/报告/方案讲稿更有故事性、更好懂、更带得走。流程是:按节派研究 agent 去读点名的高手材料 → 挑能用的落地成图和讲法 → 讲师视角串讲查衔接与比方打架 → 麻瓜视角分段读查「想跳过/没看懂/看反了」→ 补薄弱处 → 逐条复核新加的事实。当用户说「全网找高手的讲法」「找讲得最好的人学一下怎么讲」「借讲法」「蒸馏讲法」「让这份材料更有故事性/更好懂/更吸引人」「李宏毅/苏剑林/3Blue1Brown 那样讲」「优化讲课的故事线」「今晚迭代 N 轮优化讲法」时使用;适用于课程、培训、技术分享、客户方案、长文报告。内容本身已经对了、够深之后用;内容还有错先去评审。

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Datos de origen

Repositorio
yangwhale/CloseCrab
Última actividad en el origen
26 de septiembre de 2026 a las 01:33
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chino
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4
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全网找把同一个话题讲得最好的高手,蒸馏他们的讲法(开场钩子、比方、反例对照、顺序、图怎么画),借回来让自己的课件/讲义/报告/方案讲稿更有故事性、更好懂、更带得走。流程是:按节派研究 agent 去读点名的高手材料 → 挑能用的落地成图和讲法 → 讲师视角串讲查衔接与比方打架 → 麻瓜视角分段读查「想跳过/没看懂/看反了」→ 补薄弱处 → 逐条复核新加的事实。当用户说「全网找高手的讲法」「找讲得最好的人学一下怎么讲」「借讲法」「蒸馏讲法」「让这份材料更有故事性/更好懂/更吸引人」「李宏毅/苏剑林/3Blue1Brown 那样讲」「优化讲课的故事线」「今晚迭代 N 轮优化讲法」时使用;适用于课程、培训、技术分享、客户方案、长文报告。内容本身已经对了、够深之后用;内容还有错先去评审。
# 全网找高手借讲法 **一份材料对了、也够深,不等于好听。** 这个 skill 补的是「闷」: 听的人提不起兴趣、串不起来、带不走。办法是去读外面把同一个话题讲得最好的人, 只借他们的**讲法**,不抄内容。 样板:2026-09-25 夜,课程专题五「并行策略」20 轮,新增 9 张「为什么」图、六个开场钩子、七道自测题, 比方从 16 个收成 4 条主线,复核时抓到两处引用错。课程仓库里的完整版手册: `gpu-tpu-pedia/Courses/构建手册/11-故事性蒸馏.md`。 ## 什么时候别用 - 内容还有事实错误、逻辑断裂 → 先评审(例如 `muggle-review`),错的东西讲得再好听也是错 - 只有一两段话要润色 → 直接改,不用派人出去 ## 流程:四种轮次交替 | 轮次 | 做什么 | 谁做 | 任务书 | |---|---|---|---| | ① 按节借讲法(每节/每章一轮) | 研究 agent 读点名的高手材料,回来写蒸馏报告;主会话挑能用的落地 | 研究 agent + 主会话 | [prompts.md · M](references/prompts.md#m--外部蒸馏借讲法) | | ② 讲师串讲(一两轮) | 从头到尾讲一遍,只看衔接、比方打架、时长 | 讲师 agent | [prompts.md · T](references/prompts.md#t--讲师串讲) | | ③ 麻瓜分段读(每两节一轮) | 聪明但不懂行的读者真的看图,报想跳过/没看懂/看反了/带走了什么 | 麻瓜 agent | [prompts.md · N](references/prompts.md#n--麻瓜分段读) | | ④ 补薄弱处 + 复核(最后几轮) | 针对③报的薄弱处再找讲法;新加的每条事实对原文 | 研究/核查 agent | [prompts.md · O](references/prompts.md#o--新增事实复核) | 一轮的收尾动作固定:落地 → 构建 → 截图目检 → 只 add 自己改的文件 → 提交 → 追踪文件记一行。 **典型配额**:N 节 → 先 N 轮①,再 2 轮②,再 N/2 轮③,再 3 轮④,最后 1 轮收尾(写设计笔记)。 ## 先翻本地书架,再上网 本机 `~/learning/` 已经存了几套讲得好的中文材料,**研究 agent 先 grep 这里,再去网上**(快、不怕登录墙、不会被搜索降级): | 路径 | 是什么 | 适合借什么 | |---|---|---| | `~/learning/zartbot/` | 扎哥(zartbot)公众号文章离线备份,11 个专栏约 360 篇;`README.md` 有索引和 Top 10 | AI 基础设施、互联、RDMA、DeepEP/EP、推理系统、GPU 架构的工程视角讲法 | | `~/learning/scaling-book-cn/` | Google《How to Scale Your Model》中文版(自己翻译的,GitHub `yangwhale/scaling-book-cn`);章节即 `roofline.md` `sharding.md` `training.md` `inference.md` `tpus.md` `gpus.md` 等 | roofline、四种集合通信、FSDP/TP 的临界 batch、TPU 与 GPU 网络;图和「为什么是 50 ms」式的开场 | | `~/learning/moe-tour/` | 苏剑林「MoE 环游记」系列精读 | MoE 负载均衡、Loss-Free、几何视角 | | `~/learning/DeepSeek/` `cs336*/` `transformer-circuits/` | DeepSeek 论文、CS336 课程、Transformer Circuits | 模型结构、训练、可解释性 | `grep -rl "关键词" ~/learning/<目录>` 找到篇目后整篇读;引用时写公众号/书名 + 篇名。新存进来的书架,补进这张表。 ## 派研究 agent 的五条纪律 1. **点名来源,写清要借什么。** 例:「苏剑林怎么讲负载均衡」「Playbook 流水线那章有什么反转」「李宏毅怎么开场」。只说「找好文章」只会拿回综述。 2. **把自己现有的讲法一起给它**,否则它会把你已有的东西当新发现报回来。 3. **只借讲法,不抄内容**;引用要短、要标出处。 4. **⛔ 不编造**:没读到就写「没找到」,二手笔记标二手。点名的高手可能根本没讲过这个话题 —— 如实报回来,别往他头上安。 5. **它报回来的数字和引用照样复核**。样板那次的两处引用错,都出自「读过原文」的报告。 研究 agent 用 `general-purpose`,前台跑(下一步要用它的结果);工具是 jina 的 search_web / read_url(read_url 带 question 只取相关段落)。 ## 借回来的东西,落成什么 九种手法的详细说明和例子见 [references/patterns.md](references/patterns.md)。一句话版: 1. **把接力线画出来**:每一节结尾交代下一步为什么出场,画成一张开场路线图 2. **先画错的那条路**:错的做法 vs 对的做法,同一组数算两遍 —— 等式的「啊哈」在「它是赢家」 3. **按闲忙/时间线讲顺序**;时间线图挑一个对象从头跟到尾 4. **数据当场模拟**,标明示意 5. **比方少而贯穿**:收成三四条主比方跨节回扣;一个词别指两件事;比方要跟机制对得上 6. **开场钩子**:算账出丑/你一定以为/反直觉/卖关子/先给用处/接住上一集 7. **先问朴素问题,再给术语** 8. **就地定义、防「看着矛盾」、防图被看反** 9. **首尾呼应 + 每节一道自测** ## 守住的边界 - **多画图少说话**:新讲法优先做成图;解释进讲稿;岔路收进折叠 - **时长会涨**:每轮盯住,超了先压旁边的重复,别一路往上调计划 - **别为故事改事实**:钩子、比方、模拟都标清楚哪些是示意;借来的例子写明出处和口径 ## 夜间无人值守 用户说「今晚迭代 N 轮、别停」时: 1. 追踪文件开头写**原话**和**配额**,列轮次安排(参考 [references/tracker.md](references/tracker.md)) 2. `cron-tool.py add --target $BOT_NAME --cron "*/20 * * * *" --message "…读追踪文件,做下一轮…满 N 轮 remove 本 job 并 feishu-notify 总结"` 3. 每轮末尾把下一轮要用的东西写进追踪文件的「待办池」 4. 满 N 轮:remove job,设计笔记记结论,`feishu-notify.py` 发一条总结(零 turn,不吵醒人)
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