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对一个概念进行系统性的解释。
npx skills add https://github.com/leeyorke/leeyorke-skills --skill explain-conceptCopy and paste this command into Claude Code to install the skill
对一个概念进行系统性的解释。
npx skills add https://github.com/leeyorke/leeyorke-skills --skill explain-conceptCopy and paste this command into Claude Code to install the skill
对一段英语文本、单词进行翻译。在用户输入 [/learn-english] 或 [请翻译这句话并解析语法]、[解析语法]、[翻译] 时触发。
Paper reader for non-academics. Takes a paper and extracts its ideas for personal use. Focuses on understanding, not academic critique. Use when user shares an arxiv link, paper URL, PDF, or asks to analyze a research paper. Trigger words: '读论文', '分析论文', 'paper', or when user shares an academic paper.
当用户请求理解某个概念、名词、主题时使用此技能,触发点包括:任何提及"如何理解", "是什么" 等表露出困惑不解的场景。
分析当前代码库并用中文撰写CLAUDE.md文件,为未来的Claude Code实例提供项目操作指南。触发场景:用户输入/initial命令、新项目首次初始化、需要生成项目指南文件时使用。
拆解代码库,帮助用户理解其结构、作用及使用方法。
保存当前Claude Code会话的对话历史到markdown文件。触发场景:用户输入/session-save命令、要求保存对话历史、记录学习笔记时使用。
| name | explain-concept |
| description | 对一个概念进行系统性的解释。 |
从划定边界(1、2)→ 判断解释力(3、8)→ 追溯来源与假设(4、5)→ 通过对比和类比加深理解(6、7)→ 最后逼出核心价值(9、10)。
第一问:它的反面是什么? 定义一个概念最快的方式,是找到它的对立面。比如"路径依赖"的反面是什么?"自由选择"?"可逆性"?边界一旦清晰,概念本身就立体了。
第二问:它在什么时候不成立? 任何概念都有适用边界。找到它失效的条件,比找到它成立的条件更能暴露本质。能举出反例,才说明真的理解了。
第三问:它是描述现象,还是解释机制? 很多概念只是给一种现象贴了标签(如"内卷"),另一些则揭示了因果机制(如"边际效用递减")。搞清楚这个,才知道它的解释力有多强。
第四问:是谁、在什么语境下提出它的? 概念不是凭空产生的。它的提出者想解决什么问题?原始语境是什么?很多概念在传播中被扭曲,回到源头能看清原貌。
第五问:它依赖哪些前提假设? 每个概念背后都有一组假设在撑着它。把假设挑出来——如果某个假设不成立,这个概念还能站得住吗?
第六问:它和哪个概念最容易混淆,为什么? 混淆点往往是概念最模糊的地方。把两个相近概念放在一起对比,差异就会逼出来。比如"路径依赖"和"惯性"——它们像,但不一样,区别在哪里?
第七问:它在不同领域里的化身是什么? 一个真正底层的概念,会在物理、生物、经济、社会里同时出现,只是换了名字。找到这些同构体,说明你理解的是它的结构,而不只是它的名字。
第八问:它能预测什么? 一个有解释力的概念,应该能让你对未知的事情做出预判。如果它不能预测任何事,它可能只是一个描述性标签,没有理论价值。
第九问:承认它的代价是什么? 接受这个概念的解释框架,意味着你放弃了什么其他解释?任何理论都有盲区,知道这个概念"看不见什么",和知道它"能看见什么"同样重要。
第十问:如果这个概念消失了,哪件事就没法说清楚? 这是最终的压力测试。一个真正有价值的概念,应该是"不可替代"的——有了它,某些现象才能被精确描述。如果它消失了也无所谓,说明它可能是冗余的。