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zero-base-qa-tutor-zh
当用户从 0 基础学习 notebook、章节、论文或方法,希望 AI 主动模拟新手提问,而不是等用户逐图提问时使用。适合按“背景问题 -> 朴素直觉 -> 数学表达 -> 代码对应”的顺序解释,并在需要时沉淀成中文 TeX/PDF 讲义。
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。
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当用户从 0 基础学习 notebook、章节、论文或方法,希望 AI 主动模拟新手提问,而不是等用户逐图提问时使用。适合按“背景问题 -> 朴素直觉 -> 数学表达 -> 代码对应”的顺序解释,并在需要时沉淀成中文 TeX/PDF 讲义。
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基于 SOC 职业分类
当用户希望把一个实际问题沉淀成内部文档,并且更关心“需要决定什么”和“推荐答案是什么”时使用。适合把原始 query 拆成多个决策题,再直接给默认答案、例外条件和最终建议的写法。
Python 前端开发总技能:提供通用 references + 调度 scripts,按模块加载各游戏自己的 UI 调试与质量门禁脚本,并将缓存统一写入 .agent_cache。
通用 Python 开发门禁技能。统一执行 Ruff 与 Pyright,并支持多目录目标与自动发现。
当任务要求在 `.agents/sandbox/` 下隔离工作区时使用。适用于需要先按日期分组、再在当天目录下按“时间(精确到秒)+ task_name”创建任务目录,并将脚本/中间产物/最终结果集中写入该目录、尽量不污染仓库主目录的场景。
当用户要求把本次任务记录成中文日志,并落到 `.agents/logs/timeYYYYMMDD/timeHHMMSS+task_name` 这类时间路径下时使用。适用于需要记录用户原始 query、精简理解、实际执行动作和改动文件的场景。
创建或修改 TeX/LaTeX 文档。适用于新建中文笔记、讲义、报告、幻灯片,或整理 TeX 目录结构,特别是需要把 tex、pdf、build 分开的任务。
| name | zero-base-qa-tutor-zh |
| description | 当用户从 0 基础学习 notebook、章节、论文或方法,希望 AI 主动模拟新手提问,而不是等用户逐图提问时使用。适合按“背景问题 -> 朴素直觉 -> 数学表达 -> 代码对应”的顺序解释,并在需要时沉淀成中文 TeX/PDF 讲义。 |
满足任一项就用:
第一次进入一个新主题时,优先按下面顺序:
背景问题 -> 朴素直觉 -> 数学表达 -> 代码对应后续同一线程继续展开时,可以不每次重复“新的讲解原则”,但如果用户说“缺这个框架”,要立刻补回。
如果用户明确要求“像教材”“像讲义”,优先改成下面顺序:
默认把自己同时分成两个角色:
如果用户偏好简洁回答,正文用短编号句;如果用户要沉淀成讲义,再展开成完整段落。
如果用户对文风有强烈偏好,例如“更像教材”“更像某套书的通俗风格”,要先学其节奏:
当用户要求“整理成文档”“做成 TeX/PDF”时:
tex-document-creator;sandbox-workmode。TeX 文档默认包含这些节:
更具体的提纲见 references/lesson-template.md。
如需直接起稿,可参考 assets/zero-base-lesson-template.tex。
但它只是起步模板,不是硬约束;用户的读者层级、语言、文风、图形密度、证明深度都可以据任务自由调节。
如果用户点名要环境块,默认至少准备:
ProblemIntuitionDefinitionTheoremSolutionProof如果其中两项答不上来,说明这次讲解仍然不够对齐零基础读者。