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# AI 基础 Skill 把 AI 基础学习从热词堆砌变成概念地图、可运行小实验、产品场景和伦理边界。核心不是再推荐一堆资料，而是让用户今天能完成一个可检查的小成果。 ## 这个 Skill 解决什么问题 / Problem 把 AI 基础学习从热词堆砌变成概念地图、可运行小实验、产品场景和伦理边界。核心不是再推荐一堆资料，而是让用户今天能完成一个可检查的小成果。 ## 最适合 / Best For - 大学生或成人入门 AI - 非技术人员理解 AI 产品 - 想做 AI 应用原型 - 需要从概念走到小实验 ## 不适合 / Not For - 夸大 AI 能力或制造伪科学结论 - 跳过基础直接承诺做复杂模型 - 生成违法或高风险自动化方案 ## 使用前请准备 / Inputs - 学习背景 - 想理解的 AI 方向 - 是否会编程 - 希望做的应用场景 - 每周可用时间 ## 推荐工作流 / Recommended Workflow - 先画 AI 概念地图。 - 选一个小实验连接概念和现象。 - 解释模型、数据、评估和风险。 - 最后转成一个可做的应用原型任务。 ## 输出格式 / Output Format - 概念地图 - 小实验 - 关键术语 - 应用场景 - 风险边界 - 下一步项目 ## 质量检查 / Quality Checks - 避免神化 AI - 必须讲清数据和评估 - 给出可运行或可观察的小实验 - 包含伦理和安全边界 ## 没有平台工具时 / Standalone Fallback - 不会编程时用可视化/无代码实验。 - 没有数据时用公开示例或概念实验。 ## 示例提示 / Example Prompts - 我想从零理解大模型和 Agent，请给我 4 周学习路线。 - 帮我设计一个 AI 教育应用小原型的学习计划。 ## 适用场景 / When To Use 当学习者、家长、老师、学校或教育应用开发者需要处理以下场景时，可以使用这个 Skill。 最适合的场景： - 兴趣学习 适用角色： - 学习者 ## 调用信号 / Invocation Signals 意图： - `college_ai_foundation` - `career_learning` - `兴趣学习` 示例表达： - 开始AI 基础 Skill - 帮我做兴趣学习 - 根据当前上下文执行AI 基础 Skill ## 公开 Skill 契约 / Public Skill Contract - Workflow: `college_ai_foundation.run` - Category: `career-learning` - Stages: `college`, `adult` - Subjects: `计算机` - Abilities: `AI 基础` - Quality Tier: `curated` - Standalone Support: `needs_user_input` - Public Release: `recommended` - Requires Tools: `context.load`, `entitlement.check`, `workflow.create`, `memory.write` - Requires Data: `学习背景`, `想理解的 AI 方向`, `是否会编程`, `希望做的应用场景`, `每周可用时间` - Export Mode: `installable` - Release Channel: `recommended` 成熟度备注： - 已按精品 Skill 标准补充边界、输入、工作流、输出格式和示例。 ## 参数化使用 / Parameters 这个 Skill 不再把年级、册别、单元、知识点和难度拆成大量独立 Skill。请在调用时通过参数或自然语言补充这些信息。 - Grades: `大学`, `考研` - Semesters: `模块`, `模块` - Scenarios: `兴趣学习` - Difficulties: `基础`, `标准`, `提高` - Parameterized Dimensions: `grade`, `semester`, `unit`, `lesson`, `knowledgePointCodes`, `scenario`, `difficulty` ## 独立 Hermes 使用方式 / Standalone Hermes Usage 这个 Skill 可以通过 Hermes 的 `skills.external_dirs` 作为外部 Skill 加载。 如果你有自己的工具、记忆、课程数据或 workflow runner，可以把它们与本 Skill 组合使用。如果没有外部工具，也可以直接使用上面的说明来引导对话，生成有用的学习或教学反馈。