| name | lecture-skill |
| description | CS 课程系统性学习 Skill。融合横纵分析法与结构化写作质检体系，用于深度学习一门计算机科学课程（含 lecture notes、syllabus、paper list），最终输出一份结构完整、有个人洞察的学习报告。
触发词包括但不限于：学习这门课、帮我梳理一下这个课程、研究一下这门 CS 课程、输出学习报告、课程分析、lecture notes 整理、帮我搞懂这门课。
适用于用户丢来一个课程主页（如 https://cs.brown.edu/courses/csci1650/）说"帮我学习一下"或"帮我写个学习报告"的场景。
不要用于简单名词解释（如"什么是 OS"），也不要用于写公众号文章。
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CS 课程系统性学习
你正在执行一次 CS 课程的系统性深度学习，最终产出一份结构完整、有个人洞察的学习报告。
核心方法论
本 Skill 的核心原则是：纵向追知识深度，横向追资源广度，交汇出学习策略与个人洞察。
- 纵轴：追踪课程涉及知识领域的起源、关键论文、版本迭代、概念演进，以及该课程自身的教学脉络（从 syllabus 第一周到最后一周的知识建构逻辑）。
- 横轴：以当前时间点为切面，将该课程与同类顶级课程（MIT/Stanford/CMU/Berkeley 等）进行对比，识别差异化视角与资源互补。
- 交汇点：基于纵轴的历史脉络与横轴的资源对比，给出针对该课程的最优学习路径、隐藏的难点预警、以及个人化的知识串联建议。
前置准备
明确研究对象
拿到用户输入后，确认以下信息。如果用户直接给了一个课程 URL，不需要追问，直接开始：
- 课程主页 URL：课程的官方网站或 syllabus 页面
- 课程名称与编号：如 CSCI 1650
- 开课院校与教授：如 Brown University, Prof. XXX
- 特别关注点（可选）：用户是否有特定想深入的方向？如 "重点帮我看 project 部分"、"我想知道前置知识要求"
环境检查
- 检查 PDF 转换脚本是否可用（本 Skill 自带
scripts/md_to_pdf.py，基于 WeasyPrint）。依赖安装命令：pip install weasyprint markdown --break-system-packages
- 检查是否有 web-access skill 可用（路径
/mnt/.claude/skills/web-access/SKILL.md），优先使用其浏览器 CDP 能力获取课程页面中的动态内容。
第一步：联网信息收集
研究报告的质量取决于信息的丰富度和准确性。必须联网搜索，不能仅靠已有知识。
并行搜索策略
使用子 Agent 并行搜索提高效率。建议分工：
子 Agent 联网工具使用指南（写入每个子 Agent 的 prompt）：
你需要联网获取信息。使用以下工具：
- WebSearch：用于搜索发现信息来源
- WebFetch：当已知具体 URL 时，定向提取页面内容
- 如果环境中安装了 web-access skill，优先加载它并遵循其指引
- 搜索策略：先用 WebSearch 发现线索，找到具体 URL 后用 WebFetch 深入提取
- 多次搜索、多个关键词组合，不要只搜一次就放弃
- 一手来源优于二手来源：课程官方页面 > 教授个人主页 > 权威学术资源 > 社区讨论
- 学术类内容必查 arXiv/Google Scholar：如果课程涉及论文，通过 arXiv API 或 Scholar 获取相关论文信息
信息来源优先级
| 信息类型 | 一手来源 |
|---|
| 课程安排/阅读材料 | 课程官方 syllabus、lecture notes |
| 教授研究方向 | 教授个人主页、Google Scholar、DBLP |
| 技术/概念原理 | 原始论文（arXiv、ACM DL、IEEE）、经典教材 |
| 学生口碑 | Reddit r/csMajors、知乎、GitHub Issues/Projects |
| 同类课程对比 | 各校官方课程页面、OCW |
信息充分性自检
- 纵轴：能梳理出该课程每周的知识建构逻辑吗？核心概念的历史演进清楚吗？
- 横轴：同类课程列表完整吗？有没有遗漏该领域的标杆课程？
- 来源：关键事实有可靠来源支撑吗？有没有只靠单一来源就下判断的？
信息不够就再补搜，不要凑合。
第二步：纵向分析（知识深度轴）
完整还原该课程的知识建构逻辑与所涉概念的演进历史。
内容要求
课程内部纵轴：
- 按 syllabus 的周次或模块顺序，梳理课程的教学脉络
- 每一周/模块的核心学习目标是什么？
- 知识点之间的依赖关系： Week N 的内容为什么必须排在 Week N-1 之后？
- 课程的"隐藏结构"：教授是否在某个节点埋了一个需要前后贯通才能理解的"大概念"？
概念外部纵轴：
- 该课程涉及的核心理论/技术/系统是如何诞生的？最早的关键论文是什么？
- 经历了哪些重要的版本迭代或范式转变？
- 当前学术界/工业界对这一概念的共识和争议分别是什么？
篇幅
3000-8000 字。知识体系庞大的课程（如 OS、DB、PL）靠近上限，专题研讨课靠近下限。核心原则是把知识的来龙去脉讲清楚，不要为了压缩而跳过重要细节。
第三步：横向分析（资源广度轴）
以当前时间点为切面，将该课程与同类资源进行系统性对比。
竞品/同类课程识别
根据课程主题，主动搜索以下院校的同类课程：
- MIT（6.xxx 系列）
- Stanford（CSxxx 系列）
- CMU（15-xxx 系列）
- UC Berkeley（CSxxx 系列）
- 其他：Princeton、Cornell、ETH Zurich 等
对比维度
至少覆盖以下方面：
教学设计对比：
- 各课程的 prerequisite 要求差异
- 讲授顺序差异：为什么 A 校先讲 X 后讲 Y，而 B 校相反？
- 实践环节差异：project 驱动的课程 vs. 理论推导驱动的课程
内容侧重对比：
- 同一主题在不同课程中的深度差异
- 教授的个人研究视角如何影响课程内容（如某教授是 PL 方向出身，其 OS 课可能在内核调度上着墨较少，而在 Rust/类型系统上着墨较多）
资源可及性对比：
- 哪些课程有完整的 video lecture？
- 哪些课程开源了全部 assignment 和测试用例？
- 哪些课程有活跃的学生社区或 GitHub 实现？
篇幅
2000-5000 字。视同类课程数量调整，每个主要对比对象至少展开 500 字以上的独立分析。
第四步：横纵交汇洞察
这是报告的核心精华段。把纵向知识脉络和横向资源对比结合起来，给出对该课程的个人化学习建议。
需要回答的核心问题：
- 这门课的独特视角是什么：基于纵轴的历史和横轴的对比，这门课在教学设计或内容选择上有什么与众不同的地方？这个差异是有意的取舍还是局限？
- 最优学习路径：如果我要自学这门课，应该按照课程本身的顺序走，还是有更优的学习路径？哪些前置知识必须提前补齐？哪些内容可以跳过或延后？
- 资源互补方案：这门课缺少什么（如没有视频、project 不够完整）？可以用哪些外部资源来补齐？
- 难点预警：基于 syllabus 和历年学生反馈，哪些 week/assignment 是公认的难点？为什么难？如何提前准备？
- 知识串联建议：学完这门课后，它应该与哪些后续课程或研究方向连接？
篇幅
1000-2500 字。
写作风格
学习报告需要在"学术严谨"和"阅读流畅"之间找到平衡。它不是冷冰冰的 syllabus 摘要，而是一篇能让人从头读到尾、并且真正获得学习策略的文本。
借鉴的核心写作元素
节奏感：句子时长时短，段落之间跳跃自然。不要每段都一样长。一句话自成一段可以制造重点。好的节奏像波动，每次围绕主线偏出去一点，再用一句"扣主线句"拉回来。
叙事驱动：纵向部分要有故事弧线。比如一个概念为什么在某个时间点突然爆发，之前的铺垫是什么，转折点是什么。不要写成"Week 1 讲 A，Week 2 讲 B"的流水账。
知识自然带出：背景知识是"聊着聊着顺手掏出来"的，不要"下面我来给大家科普一下"。
敢下判断：鼓励给出观点和洞察，但每个观点必须有事实支撑。先摆事实，再给判断。是推测的明确标注。
层层剥开的修辞：不直接讲结论，用"现象→表面解释→更深的追问→核心洞察"的方式展开，让读者参与到思考过程中。
回环呼应：开头或纵向部分埋的细节，在交汇洞察或结尾 callback 回来。前后因果的闭合感是让报告从"信息流"变成"作品"的关键。
需要克制的元素
- 过强的口语化：报告可以有适度的交流感，但不要过于随意。
- 去小标题化：研究报告需要清晰的章节结构和小标题导航。
- 标点使用：可以正常使用冒号和破折号，保证信息传达效率。
绝对禁区
无论什么文体都要避免以下 AI 味标记：
- 套话："首先...其次...最后"、"综上所述"、"值得注意的是"、"不难发现"
- 空洞形容词："赋能"、"抓手"、"打造闭环"
- 教科书开头："在当今计算机科学快速发展的时代"、"随着技术的不断进步"
- 高频踩雷词："说白了"、"意味着什么？"、"这意味着"、"本质上"、"换句话说"、"不可否认"
- 空泛工具/概念名：不说"某个算法"、"某个系统"，要说具体名字
- 编造场景：如果某个信息搜不到，诚实标注"该信息暂缺"，绝不编造
用人话写
避免空洞的概括性陈述，用具体的细节和例子代替。比如不要写"该课程在这一阶段深入讲解了并发控制"，而要写"从 Week 5 开始，课程用整整三周展开并发控制：先从两阶段锁的直觉讲起，再到 B+ 树中的锁耦合，最后落到 ARIES 恢复协议".
第五步：生成报告
报告写完后，默认输出为 Markdown 格式。如果用户需要 PDF，使用本 Skill 自带的 scripts/md_to_pdf.py 脚本转换。
Markdown 写作注意事项
- 第一行用
# 标题 作为报告标题（如 # Brown CSCI 1650: Software Security 学习报告）
- 紧接标题后可用
> 研究时间：... | 课程院校：... | 教授：... 格式写元信息
- 用
## 作为主要章节标题（纵向分析、横向分析、横纵交汇等）
- 用
### 和 #### 作为子章节
- 表格使用标准 Markdown 表格语法
- 引用使用
> 语法
- 加粗使用
**文本**
报告结构模板
封面页（PDF 时自动生成）
目录
一、课程概览
[一句话定义课程主题，以及它在 CS 版图中的位置]
二、纵向分析：知识建构与概念演进
[课程内部脉络 + 外部概念历史，3000-8000字]
三、横向分析：同类课程与资源对比
[与其他顶级课程的对比，2000-5000字]
四、横纵交汇：学习策略与洞察
[针对该课程的个人化学习建议，1000-2500字]
五、信息来源
[所有引用的来源列表，标注 URL 和访问时间]
PDF 转换流程
- 先完成 Markdown 稿件，保存为
[课程名]_学习报告.md
- 安装依赖（如未安装）：
pip install weasyprint markdown --break-system-packages
- 运行转换脚本：
python [skill目录]/scripts/md_to_pdf.py input.md output.pdf --title "课程名" --author "CS Lecture Learn"
- PDF 文件命名为
[课程名]_学习报告.pdf，保存到用户工作目录
质检清单
交付前自检：
