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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。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/aresbit/lecture-skill --skill lecture-skill命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
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基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| 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。 |
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。
本 Skill 支持两种主要的课程材料获取方式：
通过 WebSearch + WebFetch 获取课程主页、syllabus、在线 lecture notes、公开课页面等。适用于材料完全在线的课程。
Claude Code 的 Read 工具现已原生支持 PDF 阅读（基于 liteparse 文本提取），可以直接读取本地 PDF 文件作为输入源。适用场景：
PDF 阅读技术要点：
pages 参数指定页码范围，如 pages: "1-5" 读取前 5 页PDF + Web 组合工作流（推荐用于论文密集型课程）：
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。
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：
本地 PDF 材料（优先检查）：
在线材料：
/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PDF 输出能力检查：
scripts/md_to_pdf.py，基于 WeasyPrint）。依赖安装命令：pip install weasyprint markdown --break-system-packages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。如有本地 PDF 材料，必须与在线信息交叉验证。
使用子 Agent 并行搜索提高效率。建议分工：
子 Agent 1 — 课程纵轴信息：
子 Agent 2 — 课程横轴信息：
子 Agent 3 — 论文精读（论文密集型课程必需）：
子 Agent 4 — 社区与口碑（复杂课程才需要）：
子 Agent 联网与 PDF 工具使用指南（写入每个子 Agent 的 prompt）：
你需要联网获取信息并可能阅读 PDF 材料。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
- Read：读取本地 PDF 文件。使用
pages参数指定页码范围（如pages: "1-5"），单次最多 20 页。大文件分批次读取。对于论文，优先读 Abstract → Introduction → Conclusion → 核心方法章节- 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 > PDF lecture notes > 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 获取论文 PDF，再用 Read 工具精读
| 信息类型 | 一手来源 | PDF 来源 |
|---|---|---|
| 课程安排/阅读材料 | 课程官方 syllabus 页面 | 本地 syllabus PDF |
| 课堂讲义/知识点 | 在线 lecture notes | 本地 lecture notes PDF（优先，内容最完整） |
| 教授研究方向 | 教授个人主页、Google Scholar、DBLP | 教授发表的论文 PDF |
| 技术/概念原理 | 原始论文（arXiv、ACM DL、IEEE）、经典教材 | 下载的论文 PDF（配合 Read 工具精读） |
| 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 | 其他课程的 lecture notes PDF |
信息不够就再补搜，不要凑合。
完整还原该课程的知识建构逻辑与所涉概念的演进历史。
课程内部纵轴：
概念外部纵轴：
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。
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。
根据课程主题，主动搜索以下院校的同类课程：
至少覆盖以下方面：
教学设计对比：
内容侧重对比：
资源可及性对比：
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。
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：
1000-2500 字。
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。
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。
无论什么文体都要避免以下 AI 味标记：
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".
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。
# 标题 作为报告标题（如 # Brown CSCI 1650: Software Security 学习报告）> 研究时间：... | 课程院校：... | 教授：... 格式写元信息## 作为主要章节标题（纵向分析、横向分析、横纵交汇等）### 和 #### 作为子章节> 语法**文本**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]
[课程名]_学习报告.mdpip install weasyprint markdown --break-system-packagespython [skill目录]/scripts/md_to_pdf.py input.md output.pdf --title "课程名" --author "CS Lecture Learn"
[课程名]_学习报告.pdf，保存到用户工作目录交付前自检：