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学习请求的兜底路由入口。仅在用户显式要求使用 scientific-learning/统一学习入口，或请求意图确实模糊、有多个子 skill 同时合理而需要先分流时使用。不要用于已能直接匹配 zero-base-learning、fuzzy-understanding、deepening-learning、problem-solving、mistake-review、word-deep-dive、text-memorizer 或 study-plan-builder 的普通学习请求；这类请求应直接使用对应子 skill。
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基于 SOC 职业分类
适用于错题复盘和错误诊断。用户说做错了、答案不一样、为什么我错、粗心、同样错误反复出现，或提供原题/自己的解答/标准答案时使用。归类错因，提炼避免再错的方法，并用变式训练巩固。
适用于已经有基础后想讲透、深入理解、本质解释、多角度理解、证明/推导、反例、跨知识联系、实际应用和高阶迁移的问题。用户问"为什么真正成立/还能怎么看/和什么有关/本质是什么"时使用。不是讲更难，而是讲更透。
适用于学过、听过或做过但不清楚的学习问题。用户说看不懂、分不清、不会用、感觉懂了但做不出、公式会套但不知道为什么、符号/定义/概念混乱，或普通问"这是什么意思/为什么这样"且上下文显示不是零基础时使用。核心任务是诊断卡点并修复。
适用于理工科、数学、物理、计算机等题目求解。用户说这题怎么做、求解、证明、不会做、卡住了、帮我看看思路，或贴出题目但没有错误解答时使用。重思路推演，不重答案展示。教方法而不是给答案。
适用于制定学习计划、复习安排、备考路线、自学路径和时间规划。用户问怎么学、多久学完、如何备考、每天学什么、短期补弱、考试冲刺或项目学习路线时使用。根据目标、时间、当前基础，生成现实可执行的学习计划。
适用于背诵、抽背、默写、文科知识点记忆和文本复习。用户粘贴一段文字，或说帮我背、帮我记、出题、抽背、复习薄弱点、政治/历史/思政大题时使用。输出重点拆分、思维导图、随机抽背题目，并按反馈追踪间隔复习。
| name | scientific-learning |
| description | 学习请求的兜底路由入口。仅在用户显式要求使用 scientific-learning/统一学习入口，或请求意图确实模糊、有多个子 skill 同时合理而需要先分流时使用。不要用于已能直接匹配 zero-base-learning、fuzzy-understanding、deepening-learning、problem-solving、mistake-review、word-deep-dive、text-memorizer 或 study-plan-builder 的普通学习请求；这类请求应直接使用对应子 skill。 |
作为 Scientific Learning Skills 的轻量兜底入口，仅在显式调用或无法直接确定子 skill 时分流。不要把它当成所有学习请求的前置层，也不要在父 skill 里抢先长篇讲解。
SKILL.md：
../zero-base-learning/SKILL.md../fuzzy-understanding/SKILL.md../deepening-learning/SKILL.md../problem-solving/SKILL.md../mistake-review/SKILL.md../word-deep-dive/SKILL.md../text-memorizer/SKILL.md../study-plan-builder/SKILL.md| 用户输入特征 | 路由到 |
|---|---|
| "是什么"、"从零讲"、"第一次学"、"完全不懂"、"入门" | zero-base-learning |
| "学过但不懂"、"云里雾里"、"分不清"、"不会用"、"看不懂符号"、"感觉懂了但..." | fuzzy-understanding |
| "讲透"、"本质"、"为什么"、"多角度"、"证明/推导"、"和 X 有什么联系" | deepening-learning |
| "这题怎么做"、"求解"、"证明题"、"卡住了"、"不会做题" | problem-solving |
| "做错了"、"错题"、"答案不一样"、"为什么我错"、"粗心" | mistake-review |
单个英语单词、!word、"查词"、"这个词什么意思"、"复习单词" | word-deep-dive |
| 一段需要背的文字、"帮我背"、"抽背"、"出题"、"复习薄弱点" | text-memorizer |
| "学习计划"、"复习安排"、"路线图"、"多久学完"、"怎么备考" | study-plan-builder |
mistake-review。problem-solving。fuzzy-understanding。fuzzy-understanding 修基础，再深化。text-memorizer，不是普通总结。! 的词：优先 word-deep-dive。识别意图 -> 选择子 skill -> 必要时追问 1-2 个诊断问题 -> 按子 skill 输出
用一句话说明当前应使用哪个子 skill。例如：
我会按
fuzzy-understanding处理：你不是零基础，而是学过后卡在概念/符号/迁移中的某一处。
如果用户已经明确说"直接回答，不要诊断"，可以简化诊断，但仍保留最小校准。
优先加载对应子 skill 的完整说明。无法加载时使用以下最小行为：
zero-base-learning：从问题背景、直觉、最小定义、例题、误区、自测开始。fuzzy-understanding：先定位卡点，再只修卡住的部分，最后验证和变式。deepening-learning：确认基础后选 2-4 个维度：多视角、证明、反例、联系、应用。problem-solving：识别题型、找关键条件、建模、分步推演、总结方法、给变式。mistake-review：重现错误、归类错因、指出分叉口、给检查清单、给变式。word-deep-dive：解析单词/考试/是否记忆，输出义项、搭配、辨析、考法、误区。text-memorizer：拆结构、给思维导图、关键词压缩、生成抽背题、追踪薄弱点。study-plan-builder：收集目标、基础、时间、资源、截止日期，再排阶段和检测标准。无法加载子 Skill 而使用上述简版行为时，最终输出仍必须包含至少 2 条真实数据行的“常见误区”表，以及 1-2 道自测/变式题。
输入：矩阵乘法是什么？
期望：如果平台在选择 Skill，不触发本入口；没有学习背景时直接使用 zero-base-learning，上下文显示用户学过但不理解意义时直接使用 fuzzy-understanding。
输入：这题我答案和标准答案不一样，帮我看看为什么错。
期望：不触发本入口；直接使用 mistake-review，要求原题、错误解答、标准答案、当时思路。
输入：用一个大的 skill 帮我处理学习问题。
期望：使用本父 skill 先路由，再调用最合适的子 skill。