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维护 .learnings/ 经验库，把过多或反复出现的学习记录、错误日志、规则失效问题聚类诊断，追溯并修改对应 skill、模板、hook、校验脚本或项目规则；修复并验证后再归档或移除已解决记录；同时检查多个 agent skill 目录之间的共享功能同步。用户提到 learnings 太多、错误反复犯、清理经验库、维护自我学习、压缩错误日志、从错误中修技能、同步多 agent 技能时触发。
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基于 SOC 职业分类
822电子技术基础考研学习入口。用于湖南大学822专业课的新学、题型训练、错题回收、章节复盘、模电/数电进度推进。默认围绕“章节输入 -> 题型SOP -> 错题归因 -> 进度更新”的考研闭环执行。
822电子技术基础知识结构与章节复盘模块。用于模电/数电章节定位、前置知识判断、高频题型映射、学习顺序建议、章节卡片和进度骨架生成。
This skill handles note generation and updates for 考研数学 (Chinese graduate entrance math exam) preparation. Use it when users want to generate exam-oriented study notes from existing materials, update notes based on feedback, or create structured learning content with LaTeX formatting.
This skill handles note generation and updates for 考研数学 (Chinese graduate entrance math exam) preparation. Use it when users want to generate exam-oriented study notes from existing materials, update notes based on feedback, or create structured learning content with LaTeX formatting.
审计并优化 LLM 提示缓存命中率、输入 token、延迟与调用成本。用于用户要求“优化缓存命中”“降低 token 成本”“审计 LLM 调用”“提示词缓存优化”“优化 AI 调用费用”，或需要为任意 agent profile 与应用代码建立可观测性和固定回归样本时。
Create or retrofit reusable named workflow state machines for multi-step agent projects. Use when a project needs recoverable workflow state files, multiple workflow definitions, phase gates, restart-safe agent workflows, explicit skipped/blocked states, workflow routing rules, or reusable workflow templates across repositories.
| name | maintain-learnings |
| description | 维护 .learnings/ 经验库，把过多或反复出现的学习记录、错误日志、规则失效问题聚类诊断，追溯并修改对应 skill、模板、hook、校验脚本或项目规则；修复并验证后再归档或移除已解决记录；同时检查多个 agent skill 目录之间的共享功能同步。用户提到 learnings 太多、错误反复犯、清理经验库、维护自我学习、压缩错误日志、从错误中修技能、同步多 agent 技能时触发。 |
让 .learnings/ 保持小而有用：它是发现流程缺陷的雷达，不是永久堆放错误的仓库。重复错误必须优先修源头，验证有效后再清理活跃记录。
先读取：
.learnings/RULES.md.learnings/LEARNINGS.md.learnings/ERRORS.md然后运行审计脚本。通用示例：
python3 <skills-dir>/maintain-learnings/scripts/audit_learnings.py --root . --skills-dir <skills-dir> --rules-file <entry-file> --hooks-path <hooks-dir>
Codex 内置 profile 示例：
python3 .agents/skills/maintain-learnings/scripts/audit_learnings.py --root . --skills-dir .agents/skills --rules-file AGENTS.md --hooks-path .codex/hooks
Claude Code 内置 profile 示例：
python3 .claude/skills/maintain-learnings/scripts/audit_learnings.py --root . --skills-dir .claude/skills --rules-file CLAUDE.md --hooks-path .claude/hooks
优先处理：
RULES.md 但仍在 ERRORS.md / LEARNINGS.md 中复发。根据审计报告读取对应源文件：
<skills-dir>/<skill>/SKILL.md<skills-dir>/<skill>/references/AGENTS.md / CLAUDE.md / INSTRUCTIONS.md / 项目自定义规则文件.codex/hooks/ / .claude/hooks/ / 项目自定义 hookscripts/修复必须落到可执行机制之一：
SKILL.md 中加入明确步骤、硬性约束或验证 checklist。不要只把“下次注意”追加到 .learnings/。如果没有源头修改，不能清理对应错误记录。
至少验证两件事：
python3 -c 'from pathlib import Path; p=Path("<skills-dir>/<skill>/SKILL.md"); t=p.read_text(encoding="utf-8"); assert t.startswith("---\n") and "\n---" in t[4:]; assert "name:" in t and "description:" in t; print("skill metadata ok")'
如果项目同时使用多个 agent profile，修改任何共享 skill 后都运行同步检查。默认会比较 agents 与 claude：
python3 .agents/skills/maintain-learnings/scripts/sync_platform_skills.py --root . --skill <skill>
自定义 profile 示例：
python3 .agents/skills/maintain-learnings/scripts/sync_platform_skills.py --root . --platform generic=.agent/skills --base-platform agents --compare-platform generic --skill <skill>
如果目标侧缺失，先 dry-run：
python3 .agents/skills/maintain-learnings/scripts/sync_platform_skills.py --root . --from-platform agents --to-platform claude --skill <skill>
确认后应用：
python3 .agents/skills/maintain-learnings/scripts/sync_platform_skills.py --root . --from-platform agents --to-platform claude --skill <skill> --apply
保留平台专属内容：
agents/openai.yaml）只留在 .agents/。只处理已经验证修复的记录：
.learnings/archive/YYYY-MM-DD-maintenance.md 追加归档块，包含原记录摘要、修复路径、验证方式、处理结果。.learnings/LEARNINGS.md 或 .learnings/ERRORS.md 移除对应详细记录。.learnings/RULES.md 中的简短铁律。.learnings/。