learning-technical-topics

一个用于 Codex 的技术学习教练 Skill。它适合系统学习、继续课程、按需复习和跟踪计算机科学、编程、AI、LLM、RAG、Agent 等主题；项目开发中只需要解决一个阻塞概念时，会切换为快速项目问答。

特性

• 根据学习档案和 PROGRESS.md 从真实断点继续，不重复讲已验收内容。
• 用一句话本质、贯穿案例、整体地图、机制、代码、错误对比和集中验收组织课程。
• 只有“用自己的话解释”与“小练习证据”都通过，才标记为 已掌握。
• 记录外部资料的 URL、来源、版本和资料检查日期，避免把过时信息当作当前结论。
• 学习区路径可配置，支持 Windows、macOS 和 Linux，不把机器专属路径写进 Skill。

安装

将本仓库目录复制到 Codex 的 skills 目录，并保持目录名为 learning-technical-topics：

<codex-skills>/learning-technical-topics/

本仓库不是课程数据仓库。SKILL.md 和 references/ 属于 Skill；学习者的档案、课程和练习应放在单独的学习区。

配置学习区

优先在当前会话中直接告诉 Codex 学习区路径；也可以设置 LEARNING_ROOT 环境变量。例如 Windows PowerShell：

$env:LEARNING_ROOT = "$HOME\agent_learn"

没有显式路径或环境变量时，Skill 使用当前平台用户目录下的 agent_learn。如果目录或稳定档案不存在，Codex 会先说明缺口，不会凭空编造学习者背景。

触发

系统学习、继续下一课、加入学习计划、按需复习、恢复遗忘内容，或显式调用 $learning-technical-topics 时使用本 Skill。

如果用户正在开发项目，只问一个阻塞概念，默认使用快速项目问答：回答当前问题，不读取或更新学习进度，不强制口述题和练习。

目录结构

learning-technical-topics/
├── SKILL.md
├── README.md
├── agents/
│   └── openai.yaml
├── references/
│   ├── lesson-design.md
│   └── workspace-schema.md
└── tests/
    └── validate_skill.py

references/lesson-design.md 是系统课程的课堂模板和 RAG 生命周期示例；references/workspace-schema.md 定义学习区文件的职责、状态和验收证据格式。

学习区约定

LEARNING_ROOT/
├── LEARNER_PROFILE.md
├── LEARNING_INDEX.md
├── subjects/<topic>/
│   ├── KNOWLEDGE_MAP.md
│   ├── PROGRESS.md
│   ├── SOURCES.md
│   ├── LESSON.md
│   ├── REVIEW.md
│   └── exercises/
└── projects/

学习状态只使用：未开始、学习中、已掌握、待补强。已掌握 必须同时有学习者口述解释和已检查的练习或运行结果，并在 PROGRESS.md 写明验收证据、检查日期、遗留问题和下一课。

使用示例

使用 $learning-technical-topics，从当前 RAG 主题的下一课继续学习。

我正在做 FastAPI 项目，只解释依赖注入和当前报错，不更新学习进度。

验证

在仓库根目录运行：

python tests/validate_skill.py

该检查验证 frontmatter、路径可移植性、核心规则、README 内容和 openai.yaml 的基本一致性。它不替代真实课程验收。

安全边界

Skill 不会自动修改 .env、密钥、Token、证书或 CI/CD 配置，不删除用途不明的学习文件，不自动执行 git commit 或 git push。安装依赖前应说明用途和目标环境，也不修改 Conda base 环境。