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System Study — 系统化学习材料生成

工具适配

文中的 AskUserQuestion、Agent、Read、Write 是能力名称，使用当前平台的等效工具。没有多选界面时，用一条消息列出切片选项，请用户回复编号组合；已明确的信息不重复问。子 agent 按平台并发上限分批执行，先固定全部输入和 prompt，后批不得注入前批的结论。平台没有子 agent 能力时说明限制，再与用户确定逐视角调研方式。

你要学一个新领域。AI 自主调研 + 搭体系 + 产出 HTML 学习材料。

和已有 skill 的本质区别：

• 与结论型调研的区别：结论型调研是"有困惑 → 求结论"；这个是"想学 → 求体系"
• vs case-radar：那个给散点案例集；这个给系统化全貌
• vs readable-output：那个处理已有素材；这个自己挖素材 + 自己建体系（最后可调用它做出稿，但不是核心）

这个 skill 的差异化命门：除了"骨架 + 案例 + 工程化"这些教科书必讲的部分，强制产出"争议焦点 + 盲区清单"两块——这是普通学习材料没有的，是用户研究 → 内容/产品的金矿。

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5 阶段流程总览

阶段	名称	介入次数	产物	详细操作
1	题目收敛	1 次（必）	01-题目确认.md	reference/stage-1-topic-narrow.md
2	调研计划	1 次（默认）	02-调研计划.md	reference/stage-2-research-plan.md
3	Sub-agent 并行调研	0 次	03-调研笔记/A-E.md	reference/stage-3-subagent-templates.md ⭐
4	体系搭建+大纲确认	1 次（默认）	04-体系大纲.md	reference/stage-4-synthesis.md
5	HTML 学习材料	0 次	05-学习材料.html	reference/stage-5-html-spec.md

默认严格逻辑：阶段 1/2/4 都问用户。但用户可一次性说"全程不打扰、直接出 HTML"，跳过 2、4。阶段 1 永远不能省——题目错了后面全白干。

用户授权"全程不打扰"快速通道

如果用户在阶段 1 / 2 / 任何阶段说出"你直接来吧 / 直接给我结果就行 / 你自己定 / 你判断 / 全程不打扰"——主线程立即切换到快速通道：

1. 阶段 1 依然要问（用 AskUserQuestion 弹切片）——题目永远不能 AI 替用户拍
2. 阶段 2 仍然写 02-调研计划.md 存档，但不再问用户，直接进阶段 3
3. 阶段 4 仍然写 04-体系大纲.md 存档，但不再问用户，直接进阶段 5
4. 在 PLAN.md 标注"用户已授权全程不打扰"——这是审计线索

切换条件：用户的话里明确包含"直接 / 不打扰 / 自己定 / 自己判断 / 你来"等授权词。模糊表达（如"看着办"）不算——继续按默认严格流程问。

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核心设计原则（5 条）

这 5 条是从首发实战提炼的、贯穿整个 skill 的设计哲学。所有 stage 都遵循：

1. 必经卡点不省——阶段 1 题目收敛永远不能省。其他卡点用户可授权跳过，但题目错了全白干。
2. 强制要异见，禁止和稀泥——Agent E 不接受"两边都对"。每个议题必须给 X/10 倾向分。
3. 盲区清单独立成块——还没共识的、还在打架的、AI 互相复读的，独立段落，不混在其他内容里。
4. 用户研究视角主导——不走"基础→进阶→高阶"教材路线，按"我能拿来做什么"组织。允许带判断、带视角，不需要装客观。
5. HTML 独立写，不调 readable-output——学习材料需要侧栏导航 + 章节折叠 + 争议高亮 + 盲区独立区，长文阅读结构不够用。

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5 个 Sub-agent 阵容（A-D 灵活 + E 必选）

详细 prompt 模板见 reference/stage-3-subagent-templates.md。

Agent	固定职责	主题适配方式
A 骨架	官方文档 + 学派 / 主流方法	视主题决定具体源（提示词→Anthropic/OpenAI 文档；记忆系统→各家 memory 文档；MCP→协议文档+实现）
B 前沿	新形态、新趋势、最新讨论	视主题灵活——一句话定义"这领域最新的是什么"
C 真物	顶级案例 / 真实代码 / 原文拆解	必须看原文；案例数量按可信源能找到几个定
D 生态	工具景观 / 工程化 / 应用场景	直接对接用户的产品决策
E 争议+盲区	必选，强制双轨陈述 + 给倾向分 + 盲区清单	差异化命门——和市面学习材料的核心区别

主线程拿到题目后，根据主题情况微调每个 sub-agent 的具体调研范围（不是改职责类型，是改"查哪些源"），再批量派出。

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工作流（主线程要做什么）

Step 0：建工作目录

<主题>学习/                  # 默认目录名，可改
├── PLAN.md                  # 总控
├── 01-题目确认.md
├── 02-调研计划.md
├── 03-调研笔记/
│   ├── A-{骨架切片名}.md
│   ├── B-{前沿切片名}.md
│   ├── C-{真物切片名}.md
│   ├── D-{生态切片名}.md
│   └── E-争议与盲区.md
├── 04-体系大纲.md
└── 05-学习材料.html

Step 1：题目收敛

• 用 AskUserQuestion（multiSelect: true）给用户 4 个切片选项让她勾
• 切片描述要具体到"覆盖什么"，不要泛泛
• 用户全选也行（这次提示词学习就是 4 个全选）
• 写 01-题目确认.md 记录主题 + 学习视角

Step 2：调研计划

• 列出每个 sub-agent 要查的源（官方文档、社区、案例库、争议议题）
• 给用户审一遍，可砍可加
• 用户说"开跑"就进入 Step 3
• 写 02-调研计划.md

Step 3：派 5 个 Sub-agent 并行

• 每个 sub-agent 用当前平台独立的子 agent 调用；下文 Agent 为能力示意
• 启动前固定全部 5 个 prompt，按平台可用并发上限派出；需要分批时，不将前批结果注入后批
• prompt 模板见 reference/stage-3-subagent-templates.md
• 必须包含的硬约束（见 anti-patterns.md）：
  • 分段写入文件（每完成 1-2 节就 Write 一次）
  • 反 AI 文废话清单
  • 来源可追溯
  • 争议必须双轨 + 给倾向

Step 4：合成 + 大纲确认

• 读全部 5 份调研笔记
• 设计 8 篇章节结构（导读 / 骨架 / 实战 / 进阶 / 案例 / 工程化 / 争议 / 盲区 / 附录）
• 写 04-体系大纲.md
• 给用户过一遍坐标系

Step 5：HTML 产出

• 按 stage-5-html-spec.md 的设计 token 和组件规范
• 单文件 HTML，所有 CSS 内嵌
• 必须包含：左侧固定导航 / 4 种 callout / 案例 details 折叠 / 争议带倾向分 / 盲区清单
• 一次写完，不要分多次 Write（防止截断时被中间状态打断）

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关键硬约束（一定要看 anti-patterns.md）

1. Sub-agent 必须分段写入文件——不能等最后一次性写。socket 崩溃会丢全部内容。
2. Agent E 强制双轨 + 给倾向分——"两边都对"不接受。
3. 案例类 Agent 强制 3+ 个原文片段 + 可信度评级——AI 总结的二手案例不接受。
4. AI 文废话黑名单——明显套话密度高的中文博客跳过。
5. 主线程做合成，不下放给 sub-agent——sub-agent 只产物料。
6. PLAN.md 主控——每次状态变化更新进度表。

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灵活参数

参数	默认	可调
切片数量	4（A-D）+ 1（E）= 5	3-6（E 必含）
介入级别	阶段 1/2/4 各一次	用户可授权全跳过 2 和 4
产物目录名	<主题>学习/	用户可改
HTML 风格	浅色暖白	可扩深色 / 暗紫调（暂未实现）
Sub-agent 派出方式	固定 5 个独立 prompt，按平台并发上限执行	不用前批结论改写后批输入

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不适用于（边界划清）

• "X 行不行 / 为什么 Y / 评估 X 可行性" → 当前可用的调研工具
• "X 领域有哪些好玩案例 / 看看大家在玩什么" → case-radar（散点 vs 体系）
• "把这堆素材整理成 HTML" → readable-output（处理已有素材 vs 自己挖素材）
• "写文章 / 出初稿" → writing-assistant
• "做设计稿 / UI 原型" → page-solution-design（整页方案）；具体样式修改按已有界面直接调整
• "PRD / 需求文档" → prd-test-writer

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参考实例

首发实战：项目根目录 提示词学习/（2026-05-14 跑通的真实案例）

• 主题：提示词学习（4 切片全选）
• 实际耗时：~30 分钟
• 产物：5 份调研笔记 ~180KB → HTML 学习材料 120KB（1635 行）
• 卡点教训：见 anti-patterns.md 的"Agent B socket 崩溃"案例

后续每跑一个新主题，建议在 examples-index.md 里记一笔，作为后续主题的参考。