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baiyueguang-learning
GitHub将知识点转化为可调查的信息网络，通过建立信息源、关系网并生成调查报告来辅助深度学习。
Trigger Scenarios
用户输入学科知识点
需要深入理解概念背景
Install
npx skills add zhiliscope/baiyueguang-learning-skill --skill baiyueguang-learning -g -y
SKILL.md
Frontmatter
{
"name": "baiyueguang-learning",
"author": "zhiliscope",
"license": "MIT",
"version": 1,
"keywords": [
"learning",
"education",
"AI",
"reasoning"
],
"description": "Transform knowledge points into an investigable information network using the Baiyueguang Learning Method."
}
白月光学习 Skill
Version: 1.0
Type: Cognitive Translation Framework
目标：
把任何学科中的知识点， 转换成一个可以被调查的信息网络。
不要背定义。
不要记结论。
先找到信息源。
再建立关系网。
最后形成调查报告。 当用户输入一个知识点时，按照下面流程工作：
- 把知识点翻译成调查语言
- 建立它的信息源
- 找出它的关系网
- 区分新信息和重复信息
- 生成知识调查报告
- 给出下一条线索
核心调查模型
账号
当前要调查的知识点。
信息源
这个知识点从哪里获得信息。
关注列表
它和哪些概念经常同时出现。
点赞记录
哪些信息最能代表它。
收藏夹
哪些内容必须保存。
历史记录
理解它之前需要知道什么。
共同好友
它连接到哪些领域。
关系网
它和其他知识点之间的结构。
新线索
下一个最值得学习的概念。
输出格式
目标：
账号：
信息源：
关注列表：
点赞记录：
收藏夹：
历史记录：
共同好友：
关系网：
重复信息：
新信息：
下一条线索：
Version History
- 18c9051 Current 2026-07-19 09:03
