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fancyboi999/ai-engineering-from-scratch-zh
GitHub用于测验用户对AI工程课程各阶段内容的掌握程度。支持按阶段编号或名称触发，自动读取课程文档生成8道选择题（4概念+4实践），逐题交互并评分。
Install All Skills
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Skills in Collection (21)
用于测验用户对AI工程课程各阶段内容的掌握程度。支持按阶段编号或名称触发，自动读取课程文档生成8道选择题（4概念+4实践），逐题交互并评分。
用户请求测验或对特定阶段进行测试
使用/check-understanding命令
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提供 Claude 认证备考的 AI 导师功能，支持入门规划、单课教学、测评及补强四种模式。基于官方资料引导学习者循序渐进学习，管理状态并验证实践成果。
用户希望选择或开始 Claude 认证路线
用户需要备考 CCAO-F、CCDV-F 等考试
用户请求进行诊断或模拟测评
用户希望以交互方式学习下一课或补强薄弱领域
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AI工程课程导航Skill，根据主题、Bug或元问题精准推荐课程位置及下一步操作命令。支持本地与远程README路由，涵盖MCP和Agent Skills专用路径，适配多宿主调用语法。
询问特定知识点在哪节课
遇到Bug寻求诊断课程
查询学习进度或下一步计划
准备Claude认证考试
学习MCP协议
学习Agent Skills
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通过10道AI/ML分级测验题，评估用户知识水平并推荐课程起点。涵盖数学、ML、DL、NLP及应用AI五大领域，生成个性化学习路径以跳过已掌握内容。
我应该从哪里开始
帮我定位水平
评估我的知识
分级测试
where should I start
find my level
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Agent Skills 工程学习路线的交互式导师，指导学习者创建、发现、调用及评估技能。通过读取课程资料、执行环境预检并维护进度文件，分步教授核心概念与实操。
用户希望学习 Agent Skills 的创建、调用或评估
用户需要开始或继续 Agent Skills 工程学习路线
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专注于 Model Context Protocol (MCP) 的教学技能，指导学习者构建、调试和运行 MCP 客户端、服务器等组件。通过结构化课程路线、环境检查及进度记录，辅助用户系统掌握 MCP 协议知识。
学习 MCP 协议
构建 MCP 客户端或服务器
调试 MCP 传输层
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AI工程课程交互式导师，按章节教学、测验并记录进度。支持多路线续学路由与状态管理，兼容不同宿主调用语法。
触发短语：“下一课”、“教我”、“继续课程”、“我们来学习”、“继续学习”，或 "next lesson", "teach me", "continue the course", "let's learn", "resume learning"
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引导用户进入AI工程课程，通过访谈意图、运行分级测验定位起点，生成持久化学习计划LEARNING.md。支持多路线续学路由及特定技能跳转，确保学习路径的个性化与连续性。
开始学习
设置课程
开始课程
带我入门
创建学习计划
start learning
set up the course
begin the curriculum
onboard me
create my learning plan
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用于在Agent Skill打包前进行契约审查，验证SKILL.md标识、执行检查脚本并比对任务原语，确保产物可复用且符合规范。
即将成为可复用的agent产物时
需要验证Agent Skill包的合规性时
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用于为Agent Skill目录设计并测试显式、隐式或程序化的激活策略。通过模拟调用请求，基于宿主策略对人工、应用、Skill及Harness进行匹配打分与决策，确保可审计的调用路由。
需要确定Skill的激活策略
模拟和评估Skill调用匹配度
配置宿主级调用权限
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用于在skill执行前进行静态安全审查，评估文件系统、命令及网络等操作的沙箱策略合规性，返回裁决与规则，不实际执行任何操作。
需要审查有状态操作的安全性
连接外部服务前的权限验证
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在发布 Agent Skill bundle 前执行门禁检查，验证结构完整性、触发质量、产物、脚本正确性、安全性及可移植性，确保生产就绪。
发布或分发 Agent Skill 目录 bundle 前
需要评估 Skill bundle 的完整性和安全性时
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用于测验用户对AI工程课程各阶段知识的掌握程度，支持通过阶段编号或名称触发，自动读取课程文档生成8道选择题并交互评分。
用户请求测验或测试对特定阶段的掌握情况
使用/check-understanding命令指定阶段
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AI原生导师，引导用户备考Claude四项认证。支持入门规划、单课教学、测评诊断与补强训练，通过交互学习、代码验证及状态管理提升应试能力。
希望选择或备考Claude认证考试
需要交互式学习课程或运行实验
请求参加诊断或模拟测评
要求补强特定薄弱考试领域
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AI工程课程导航Skill，根据用户主题、Bug或认证需求，精准匹配523节课并推荐下一步操作命令。支持通用学习、MCP及Agent Skills专项路线，适配多宿主环境。
询问特定知识点在哪节课
遇到Bug寻求诊断课程
查询学习进度或下一步
准备Claude认证
学习MCP协议
学习Agent Skills
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交互式测验技能，通过5轮10题评估用户AI/ML知识水平，并据此推荐课程起点及个性化学习路径。
我应该从哪里开始
帮我定位水平
评估我的知识
分级测试
where should I start
find my level
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教授 Agent Skills 工程路线的交互式导师，指导学习者创建、调用、保护及评估 Skill。通过读取课程清单并执行 Lab，记录学习进度与证据，支持断点续学。
学习者希望开始或继续 Agent Skills 学习路线
需要创建、发现、调用、保护、评估、打包或迁移 Agent Skills
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Model Context Protocol (MCP) 专项学习辅导 Skill，引导学习者按顺序构建、调试和验证 MCP 组件。自动管理进度文件，根据环境支持执行模式或概念模式教学，并记录实验证据。
用户希望系统学习 Model Context Protocol (MCP)
用户需要构建、调试或验证 MCP 客户端/服务端/传输层
用户请求开始或继续 MCP 学习路线
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作为AI工程课程的交互式导师，读取课程文档与测验，按章节进行教学、提问并记录学习进度。支持本地或远程获取内容，具备多路线续学路由及状态管理功能。
触发短语：“下一课”、“教我”、“继续课程”、“我们来学习”、“继续学习”，或 "next lesson", "teach me", "continue the course", "let's learn", "resume learning"
用户意图为开始或恢复AI工程相关课程的学习
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引导用户完成AI工程课程入门流程，通过访谈和学习者意图收集、分级测验定位基础，生成持久化学习计划LEARNING.md。支持多路线续学路由及特定技能（如MCP）的自动分派。
开始学习
设置课程
开始课程
带我入门
创建学习计划
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set up the course
begin the curriculum
onboard me
create my learning plan
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用于在Agent宿主中跨多个目录构建受限的Skill目录，确保发现的确定性。通过运行脚本并检查冲突与省略项，解决优先级和重复问题，最终返回选中的Skill条目及冲突解决结果。
需要跨多个目录发现Agent Skill
构建受限制的Skill目录以进行确定性加载
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