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深入解析 teach 技能：在 skills 仓库中用状态化教学工作区长期学习任何主题

【免费下载链接】skillsSkills for Real Engineers. Straight from my .agents directory.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/skills13/skills

导读

teach是本仓库skills/productivity/分类下的一个用户主动调用型（User-invoked）技能，其核心思想是：把你运行它的那个目录，变成一个可以跨多次会话持续积累的"教学工作站"。它不依赖模型已有的参数化知识（parametric knowledge），而是先去寻找高信任度的外部资源、记录在RESOURCES.md中并在每节课里逐条引用；同时它是**有状态（stateful）**的，使命、资源、课程和已学记录全部以文件形式留在目录里，下一次会话从这些文件继续，而不是从上次对话残留的上下文继续。读完本文，你将掌握teach的工作原理、工作区目录结构、四种配套文件格式（MISSION / RESOURCES / LEARNING-RECORD / GLOSSARY）、它的适用边界，以及它与handoff、research、ask-matt等技能的配合方式。

一、teach 是什么：把目录变成跨会话的教学工作站

根据 docs/productivity/teach.md 的定义，teach会把你运行它的目录变成一个常驻的教学工作区（teaching workspace），并围绕一个主题，在多次会话中产出短小、自包含的 HTML 课程。它的两个结构性事实是：

1. 不信任参数化知识：它不会直接从模型"已经知道"的内容里教学。每次开课之前，它先外出查找高信任度资源，记录到RESOURCES.md，并在每一节课内引用这些来源。
2. 有状态（stateful）：使命（mission）、资源（resources）、课程（lessons）和你的学习记录（learning records）全部以文件形式保存在目录中。下一次会话从这些文件续接，而不是依赖上一次对话在模型上下文里的残留。

这种设计的直接后果是：课程的连续性由文件夹承载，而不是由对话承载。你在任意一个空目录里输入/teach，它做的第一件事不是开课，而是先访谈你为什么要学这个主题，并把原因写进MISSION.md。

从源码看：SKILL.md 中如何定义教学工作站

在 skills/productivity/teach/SKILL.md 的 frontmatter 中可以看到：

--- name: teach description: Teach the user a new skill or concept, within this workspace. disable-model-invocation: true argument-hint: "What would you like to learn about?" ---

disable-model-invocation: true表明这是一个只能由用户输入/teach触发的技能，模型不会自行调用。这与 skills/productivity/teach/agents/openai.yaml 中的配置一一对应：

interface: display_name: "Teach" short_description: "Learn a concept in a guided workspace" policy: allow_implicit_invocation: false

也就是说，在 Claude Code 一侧通过disable-model-invocation禁用模型自动调用，在 OpenAI/Codex 一侧通过policy.allow_implicit_invocation: false禁用隐式调用，两条配置共同保证：只有你主动输入/teach时它才会启动。这与本仓库 skills/productivity/README.md 中对"用户主动调用"类技能的定义完全一致。

SKILL.md的主体则要求 agent 把当前目录当作教学工作站，并在目录中维护如下状态文件：

• MISSION.md：记录用户对主题感兴趣的原因，所有教学都以此为基础，格式遵循 MISSION-FORMAT.md；
• ./reference/*.html：参考文档目录，是课程压缩后的"原料单元"，包括速查表、算法、语法、瑜伽体式、术语表等；
• RESOURCES.md：一份可探索的资源清单，用于把教学扎根于上下文知识，格式遵循 RESOURCES-FORMAT.md；
• ./learning-records/*.md：学习记录目录，相当于软件开发中的架构决策记录（ADR），捕捉非显而易见的知识与关键洞见，用于计算"最近发展区"，编号格式为0001-<dash-case-name>.md；
• ./lessons/*.html：课程目录，一节课是一个自包含的 HTML 输出，是本工作区教学的主要单元；
• ./assets/*：跨课程复用的组件（见下文）；
• NOTES.md：记录用户教学偏好或工作笔记的便签。

二、何时该用 teach：长期学习 vs 一次性解答

根据 docs/productivity/teach.md，teach的适用场景是"学习本身就是项目"的情况：一门语言、一个框架、一个你刚加入的代码库、瑜伽、着色器、某类认证考试。它不是用来"顺带解释一个问题"的工具。文档用一张对照表给出了明确的取舍建议：

这里的关键区分是：teach是"以周为尺度、以会话为单位累积"的学习工具。如果你只是想在一段对话里搞懂某个概念，直接提问即可，没必要为它建立一个教学工作站。

三、前置条件与工作区布局：一个工作区只服务一个使命

teach建立的是一个目录而不是一个文件，且技能假设一个工作区只对应一个使命（mission）。因此官方文档的建议是：把它运行在某个你愿意整个交给单一主题的目录里，并且不要放在你正在工作的项目里。推荐的做法是建一个独立仓库来承载学习，而不是使用全局的~/.learnings/目录，也不是放在你正在开发的项目中。独立的仓库还有一个额外的好处：课程可以提交到 Git 里，这正是团队之间分享课程的方式。

在这样一个目录中，随着学习推进会累积如下文件：

文档还诚实地指出了这张表的两处"注释"：

1. 术语表（glossary）对大多数主题都很有用，但技能虽然随附了 GLOSSARY-FORMAT.md，SKILL.md当前却不再链接到它，所以只有你明确要求时才会生成术语表（对应上游仓库 issue #559）。
2. 工作区不一定创建在你预期的地方（这是后面要详细讲的 issue #377），所以在它之上搭建长期课程之前，先确认第一节课落在哪里。

安装入口

如果你想在本地尝试该技能，README.md 提供了两种安装路径：Claude Code 用户可运行claude plugins install mattpocock-skills（或在会话内执行/plugin install mattpocock-skills），它会以托管、只读、随发布自动更新的方式安装整套技能；希望自由修改技能文件的人可运行npx skills@latest add mattpocock/skills，将技能以可编辑的普通文件写入自己的仓库。注意两种方式任选其一，同时安装会让每个技能出现两份。

四、存储强度而非流畅度：让学习"留得住"

teach背后的核心学习科学词汇是存储强度（storage strength）——长期保留的知识——与之相对的是流畅度（fluency）：当下那一刻的回忆能力，它在你阅读时感觉像掌握了，一周后却消失殆尽。teach的目标是构建前者，手段是合意困难（desirable difficulty），具体包括三种练习策略：

• 提取练习（retrieval practice）：从记忆中回忆，而不是反复阅读；
• 间隔（spacing）：把练习分散到时间轴上；
• 交错（interleaving）：在练习中混合不同但相关的主题（仅限技能训练，SKILL.md 明确注明这一点）。

这一点在 skills/productivity/teach/SKILL.md 的 Philosophy 一节中有更完整的表述。它把深度学习拆成三个层次：

• 知识（Knowledge）：从高质量、高信任度的资源中获取。在RESOURCES.md填充好之前，agent 的首要任务是去寻找好资源——永远不要信任自己的参数化知识。有些主题偏知识型（理论物理），有些偏技能型（瑜伽）。
• 技能（Skills）：通过高度相关的交互式课程习得。知识先行，然后通过紧反馈环来打磨技能。对于技能获取，"困难是工具"：费力的提取才构建存储强度。
• 智慧（Wisdom）：来自与其他学习者和实践者的真实互动。

SKILL.md对知识获取和技能训练给出了相反的态度："对知识获取而言，困难是敌人"，因为它会吞噬你理解所需的短期工作记忆；"对技能获取而言，困难是工具"。课程应该围绕一个"要学习的技能"来设计，课内的知识只保留习得该技能所需的最小部分：先教知识，再用交互式反馈环让用户练技能。反馈环要尽可能紧，最好即时、最好自动。

有两件事决定你会被教什么：

1. 使命：一个具体、真实的现实原因，让每节课都有落点。没有使命，课程会漂移到抽象，也没有任何东西能裁决"接下来该学什么"。
2. 最近发展区（zone of proximal development）：从使命和学习记录出发，teach挑选下一节课的内容——挑战得刚好够费劲，又不至于远到无法学会。

这也是为什么技能会"顶回来"而不是一味顺从。一个需要智慧（现实世界判断力）的问题，它会给出尝试性回答，然后指引你去一个可以验证它的社区；一次测验是一道关卡而不是走过场——文档记录了一位用户说了句"非常感谢"，结果被告知训练仍在进行中。

五、课程、参考文档与组件：三者分工

课程（Lessons）

一节课（lesson）是一个自包含的 HTML 文件，保存在./lessons/，编号格式为0001-<dash-case-name>.html，数字递增。根据 skills/productivity/teach/SKILL.md 的要求，一节课应当：

• 美观：干净、可读的排版与布局，因为用户之后还会回来复习——文档用 Tufte 的设计美学作类比；
• 短小：能很快完成。学习者的工作记忆非常小，必须留在工作记忆的承受范围内；
• 给出一个具体的、可累积的胜利（tangible win）：直接绑定使命，并且位于用户的最近发展区内；
• 如果可能，用 CLI 命令为用户打开课程文件；
• 通过 HTML 锚点链接到其他课程和参考文档；
• 推荐一个一手资料源（primary source）让用户自己去读或看，这是你找到的最高质量、最高信任度的资源；
• 包含一条提醒用户向 agent 提问的提示——agent 就是他们的老师，可以解答任何不清楚的地方。

参考文档（Reference Documents）

值得记住的分工是：课程很少被回头翻阅，参考文档才是。所以一节课的"压缩精华"（语法表、算法、体式序列、术语表）应该放进reference/，而不是埋在引入它的那节课里。有些主题天然适合做成参考文档：

• 编程的语法与代码片段；
• 流程的算法与流程图；
• 瑜伽的体式与序列；
• 健身的训练动作与计划；
• 任何自带术语体系的主题的术语表。

其中术语表尤其重要：一旦建立，之后的每节课都必须遵守它的用词。从 GLOSSARY-FORMAT.md 可以看到术语表的几条规则：只有当用户真正理解某个术语时才收录它（术语表是压缩知识的记录，不是给用户读的词典）；要有主见地选词并把同义词列为 "Avoid" 列表；定义保持一两句话；定义内部也要优先使用术语表已有的词；随着理解加深要就地修订陈旧条目。

组件（Assets）

课程由assets/里的可复用组件搭建：样式表、测验小部件、模拟器、图表辅助工具，以及任何"第二节课还能复用"的东西。复用是默认行为而不是例外：编写课程之前先读./assets/，从已有的组件出发；当一节课需要新的可复用物时，把它写成assets/里的组件再链接它，绝不内联一段未来课程会重复的代码。

每个工作区挣到的第一个组件就是共享样式表：每节课都链接它，于是所有课程看起来像同一门连贯的课，而不是一堆一次性产物。随着工作区成长，组件库也应一起长大。

测验的防剧透设计

关于交互式测验，SKILL.md有一条具体约束：每个答案的单词数必须完全相同（如果可能，字符数也相同）。这是为了不给用户留下任何通过格式判断答案的线索——历史上正确的答案往往是唯一"推理完整"的那个，从而成为一个明显的提示。

六、工作区的四种文件格式（源码级详解）

teach的工程化程度体现在它的配套格式文档上，以下模板来自本仓库 skills/productivity/teach/ 下的格式文件。

MISSION.md：一切教学决策的罗盘

MISSION-FORMAT.md 定义了MISSION.md的模板：

# Mission: {Topic} ## Why {1-3 句话。用户追逐的具体现实目标。掌握这个技能后，他们的生活或工作会有什么变化？ 避免"理解 X"这类抽象表述，要追问到底层的产出。} ## Success looks like - {一个具体的、可观察的、用户将能做到的事情} - {另一个具体的事情} - {…} ## Constraints - {时间、预算、既有承诺、学习偏好，任何限制方法边界的东西} ## Out of scope - {用户明确表示现在不想追逐的相邻主题，保护最近发展区}

其规则包括：一个工作区只有一个使命（想学两件不相关的事，就是两个工作区）；具体优于抽象（"十月份跑完半马"胜过"变得更健康"，"给我的团队交付一个 Rust CLI"胜过"学习 Rust"）；对含糊表达要顶回去（用户说不清"为什么"就先访谈，一个糟糕的使命比没有使命更糟）；现实变化时及时修订；保持简短（如果MISSION.md超过一屏，它就不再是罗盘而是计划书了）。

RESOURCES.md：高信任度资源的策展清单

RESOURCES-FORMAT.md 定义了RESOURCES.md的结构：

# {Topic} Resources ## Knowledge - [Book: _The Science and Practice of Strength Training_ by Zatsiorsky & Kraemer](https://example.com) Foundational text on programming and adaptation. Use for: anything to do with periodisation, recovery, intensity zones. - [Article: "How Much Should I Train?" by Greg Nuckols (Stronger By Science)](https://example.com) Evidence-based review of volume landmarks. Use for: weekly set targets per muscle group. ## Wisdom (Communities) - [r/weightroom](https://reddit.com/r/weightroom) High-signal subreddit, moderated against bro-science. Use for: programme critique, plateau troubleshooting. - Local: Tuesday strength class at {gym name} Use for: real-time coaching feedback on lifts.

其规则要点：只要高信任度资源（优先一手来源、公认专家、同行评审内容、强管理的社区，营销包装成教育的资源不要）；每条都要注释（三个月后裸链接毫无用处，补一行"它覆盖什么、什么时候该去用它"）；按 Knowledge / Wisdom 分组；显式暴露缺口（如果使命需要但找不到好资源，写一个## Gaps章节，这驱动后续搜索）；无情地修剪（被证明错误、浅薄或偏离使命的资源应删除，五条锋利的好资源胜过三十条平庸的）；记录社区偏好（用户退出社区的决定要记下来，后续会话不要再反复提议）。

learning-records：ADR 式的学习记录

LEARNING-RECORD-FORMAT.md 定义学习记录是"教学的 ADR"：捕捉非显而易见的经验、关键洞见和已声明的先验知识，用于计算最近发展区。模板极简：

# {本次学到或确立内容的简短标题} {1-3 句话：学到了什么（或确立了哪些先验知识），以及它为什么对后续会话重要。}

记录的核心价值在于记下"这件事现在已经知道了"和"它为什么改变接下来该教什么"，而不是填满章节。可选章节只有三个（状态 frontmatter、证据、影响），且大多数记录用不上。编号规则是扫描./learning-records/中最大的编号加一。

什么时候该写一条学习记录：用户展示了对某件不平凡事情的真正理解（不只是接触过，而是有证据证明能正确使用）；用户披露了先验知识（"我已经知道 X"，并记录声称的深度）；一个错误概念被纠正（这类记录价值最高，能预测相关主题未来的绊脚石）；使命因学习而发生偏移（交叉链接到MISSION.md并更新它）。

什么不算学习记录：只是被覆盖过的材料（覆盖不是学习，要等证据）；已在术语表中压缩记录过的词条；逐会话的活动日志（学习记录不是日记，是决策级的洞见）。当一条后续记录与旧记录矛盾时，把旧记录标记为Status: superseded by LR-NNNN而不是删除——理解演化的历史本身是有用的信号。

NOTES.md：教学偏好的便签

最后，NOTES.md是 agent 的便签本：用户有时会表达"希望被怎么教"的偏好，或需要记住的事情，都应记录在这里，设计课程时回头查阅。

七、常见问题（来自文档的实战经验）

1. 文件被放到了哪里？我的课程落在了~/.claude/skills

这是一个真实存在的公开 bug（上游 issue #377）。根因是SKILL.md同时用./指代两个不同的根：./MISSION-FORMAT.md及其同级文件确实与已安装技能中的SKILL.md相邻，而./lessons/、./reference/、./learning-records/、./assets/本应落在你的工作目录里。如果一个 agent 把第一种./解析到了技能的安装目录，就会把第二种./也解析到那里，从而把你的课程写进技能文件夹。对策是：在开课之前先检查第一节课落在了哪里，并在开始时显式命名目标目录，而不是依赖"当前目录"被正确理解。

2. 我该留在同一个会话里，还是每节课开一个新会话？

三种方式都可行：留在同一会话；在新会话里重新输入/teach；在同一文件夹里开新会话。每一节课都是独立的一次调用。连续性由文件夹承载，而不是由对话承载。常见的实践是在工作区里开一个新会话，然后说"/teach继续讲 <主题> 的下一课"。

3. 我怎么知道它不是编造了教学内容？

你不能只凭技能的一句话就信任它——你要去读一手资料。teach还不足以被不加核验地信任，任何构建在 LLM 之上的技能都一样。它的接地机制（RESOURCES.md、每节课内的引用、每节课推荐一个一手资料源）是为了让核验变得廉价，而不是消除核验的必要。文档明确记录了一个真实失败案例：一位用户学习 2×2 魔方时，被给出了无法还原魔方的虚构转动序列。遇到此类情况的诊断清单是：模型（model）、执行环境（harness）、努力程度（effort）、以及资料来源是什么。风险在"有精确记号的程序性领域"最高，在"输出立即可验证"（比如可以运行的代码）的领域最低。

4. 正确的测验答案总是第一个选项

这一点已被多人在 Sonnet、Opus 和 GLM 上确认，且至今未修复。SKILL.md现在要求每个答案单词数相同，这消除了一种提示（正确选项曾经是唯一推理完整的那个），但对位置没有任何约束。有贡献者测试过一个针对位置的指令级修复，结果在九个课程的 33 次测验中，正确答案仍然 33 次落在 A 槽（issue #335），这指向真正修法是在assets/里做一个渲染时打乱选项的测验组件，而不是改进措辞。在该组件发布之前，请把答案位置视为无意义信息。另外，assets/目录属于你，让 agent 写一个渲染时打乱的组件，是完全合法的本地修复。

5. 它假设我已经知道一些东西，还使用了从未定义过的术语

这是最常见的实质性抱怨。teach没有评估步骤：它从使命和学习记录推断你的水平，而第一节课时还没有任何学习记录。有位用户在 wayfinder 流程里运行它时说得很直白："它从来不做 grilling 来确认我的起点，所以它对我已知的东西做了大量假设。"另一位用户报告课程依赖未定义的术语行话，还有一节课根据用户的硬件定制，讲了硬件能做什么，却从不说它不能做什么。两个补救办法：在第一条消息里就陈述你的先验知识和缺口；当一节课偏离你的水平时当场纠正——因为这条纠正会变成一条学习记录，引导下一节课。一个显式的"知识评估步骤"是长期存在的功能请求（issue #725），尚未作为已发布行为存在。

6. 它做间隔重复吗？它知道什么时候停止教学吗？

第一个问题的答案是"不做"，第二个是"不可靠"。间隔与交错是课程设计所依据的原则，但没有任何东西调度复习，也没有 Anki 或日历集成——这两者都是反复出现的请求。与之相关的缺口是退出标准：正如一位用户所说，teach"很擅长做下一节课，但不那么擅长知道什么时候该停止、切换到复习或真实练习"。如果你想要复习或训练而不是新材料，请主动提出，技能不会自己建议切换。

7. 它只对编程有用吗？

不是，而且文档记录显示非编程用途占了更大的部分：韩语、日语正式语体、钢琴、吉他、桌游设计、OpenSCAD、电影情节、Azure 和 CCNA 认证、大学考试，还有给八岁和十岁孩子做的关于密室逃脱和火蝾螈的可打印书。技能中没有任何编程专属的东西：使命、资源、最近发展区和训练在任何领域都以同样的方式工作。在编程范围内，报告中最强的用途不是从零学一门语言，而是在一个陌生的代码库或新团队的栈里快速定位。

8. 该用哪个模型运行它？

没有标准答案，而且报告中的差异很大。更高的推理努力（reasoning effort）被报告能产生明显优于中等设置的课程。有用户把同一个技能经由 Copilot CLI 配 Codex 运行，只得到一个 30 行的 HTML 卡片，而 Claude Code 产出了完整的一节课。它在 Claude Cowork 中无需修改即可运行，前提是你的组织允许在那里添加技能。如果课程产出偏薄，先换模型、执行环境或努力程度，再考虑改写提示词。

八、判定标准：它是否在正常工作

skills/productivity/teach/SKILL.md 与文档共同给出了一套可验证的"正常运转"清单：

• 在空目录里它做的第一件事是访谈你为什么想学这个，而不是直接产出课程；
• RESOURCES.md在课程之前被填满，并且每节课都点名一个值得你自己去读的一手来源；
• 课内的论断带着外部链接——一节没有任何引用的课，说明技能在凭记忆教学；
• 一节课只占一次坐着学习的时间，结束时你能做一件之前做不到的事；
• 在文件夹里开新会话说"下一课"，续接课程而不是重启课程；
• learning-records/在增长，课程不再重复教你已经展示过的东西；
• 所有课程看起来像一门课：它们链接assets/里的共享样式表，而不是各自携带一份；
• 需要判断力的问题会被指向论坛、subreddit 或课堂，而不是只给一个答案。

九、它在技能体系中的位置

teach是一个随时可取的独立技能（reach-for-it-anytime standalone）。它不是构建链中的一个步骤，也不与工程流程共享任何产物；它拥有自己的目录，并在这个目录里一直待到主题结束。

它唯一的真正邻居是handoff，两者的组合正是 Matt 对"被 grilling 问到我不懂的东西怎么办"的答案：不要停下来学习。用/handoff切到一个教学工作区，在那里用/teach学会它，然后回去接上原来的进度。这一组合的完整描述见 docs/productivity/handoff.md 与 skills/productivity/handoff/SKILL.md。

邻近的替代方案是research（skills/engineering/research/SKILL.md）：当你想要的是一份带引用的文档，而不是课程和长期记忆时，用它。当你不确定哪个技能或流程合适时，ask-matt（skills/engineering/ask-matt/SKILL.md）会在这整套技能上为你路由。

从仓库整体看，teach属于 skills/productivity/README.md 中的"用户主动调用"分组，与grill-me、handoff、to-questionnaire、wait-what并列。根据 CLAUDE.md 的说明，productivity桶承载"日常非代码工作流工具"，每个该桶下的技能都要求一份人类可读的文档页（即本文所依据的 docs/productivity/teach.md），并在顶层 README.md 中有对应条目。这套"文档页 + SKILL.md + 配套格式文件"的结构，正是teach能够作为独立技能被安装、共享、并在任意模型上运行的原因。

结语

teach的可贵之处在于它把"长期学习"做成了工程：一个使命文件决定方向，一份资源清单约束知识来源，一系列 ADR 式的学习记录驱动最近发展区，assets/组件库保证课程是一套连贯的课程而不是一堆一次性产物。它不是万能的——没有内置的间隔重复调度、没有显式的水平评估步骤、测验答案位置 bug 尚未修复——但它的设计意图非常清晰：只从可信来源教学、让每次会话从文件而非对话上下文续接、用合意困难构建存储强度。配合handoff的"暂停 grilling 去学习"组合，它把"学习"本身变成了一种可以放进任何工作流、并在数周内持续累积的工程实践。

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