学习助手（免费版）

学习助手（免费版）

概述

学习助手是针对学习教育领域的专业化AI辅助工具。免费版面向个人用户，提供核心功能与基础用法，适合快速上手和日常使用. 本工具经过深度优化，增强元数据和适用关键词，完全适配SkillHub平台规范.

核心能力

学习计划生成、练习题创建、进度追踪、自适应学习路径、知识评估、学习资源推荐

核心能力(补充)

执行核心能力操作,使用input_params参数进行配置,支持创建/查询/导出等操作.

• 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

基础功能完整覆盖

基础功能完整覆盖

处理: 解析基础功能完整覆盖的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回基础功能完整覆盖的响应数据,包含状态码、结果和日志.

• 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

简洁易用的操作接口

简洁易用的操作接口

处理: 解析简洁易用的操作接口的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回简洁易用的操作接口的响应数据,包含状态码、结果和日志.

• 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

标准格式输入输出

标准格式输入输出

处理: 解析标准格式输入输出的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回标准格式输入输出的响应数据,包含状态码、结果和日志.

• 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

快速上手

快速上手，零配置即可使用

处理: 解析快速上手的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回快速上手的响应数据,包含状态码、结果和日志.

• 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

适合个人日常使用场景

适合个人日常使用场景

处理: 解析适合个人日常使用场景的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回适合个人日常使用场景的响应数据,包含状态码、结果和日志.

• 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

处理: 解析核心能力的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回核心能力的响应数据,包含状态码、结果和日志. 技术实现要点：核心能力基于input_params参数与output_format配置实现,支持创建/查询/修改/删除等操作模式,通过config_options进行运行时配置. 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：为任何主题生成结、构化学习计划、练习题与进度追踪、支持自适应学习路、学习助手、免费版等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.

使用场景

场景1：学习计划

为特定主题生成分阶段学习计划。示例指令：`

`制定Python学习计划

操作流程：

1. 识别用户需求类型
2. 加载对应处理模块
3. 执行操作并返回结果

场景2：练习生成

根据学习内容生成练习题。示例指令：`

`生成微服务架构练习题

场景3：学习评估

评估当前知识水平并推荐学习路径。示例指令：`

`评估我的Kubernetes水平

快速开始

1. 阅读## 核心能力章节了解skill功能
2. 按## 依赖说明配置环境
3. 执行所需能力对应的命令
4. 参考## 错误处理章节处理异常
5. 查看## FAQ解答常见疑问

环境准备

输入格式

# 确保Python环境可用
python3 --version
# ...
# 依赖说明
pip install requests

基础用法

# 学习计划生成
from datetime import datetime, timedelta
# ...
def generate_plan(topic, weeks=4):
    plan = {
        "topic": topic,
        "duration": f"{weeks}周",
        "phases": []
    }
    for i in range(weeks):
        plan["phases"].append({
            "week": i + 1,
            "goal": f"第{i+1}周目标",
            "topics": [f"{topic}-子主题{j}" for j in range(1, 4)],
            "exercises": 5
        })
    return plan
# ...
plan = generate_plan("Python", 4)
print(f"学习计划: {plan['topic']}, {plan['duration']}")
for phase in plan["phases"]:
    print(f"  第{phase['week']}周: {phase['goal']}")

执行结果

完成上述代码后，将根据输入参数返回结构化响应。免费版支持单次任务，适合解析单个文件或任务.

示例

learning:
  default_weeks: 4
  level: beginner
  exercise_count: 5

配置说明

最佳实践

基础使用建议

1. 明确需求：在使用前明确需要处理的内容和期望结果
2. 检查输入：确保输入文件格式正确、内容完整
3. 保存结果：处理完成后及时保存输出结果
4. 定期清理：定期清理临时文件
5. 错误处理：遇到错误时检查输入参数

性能优化

# 免费版：单文件优化
# 确保输入文件不超过建议大小
# 处理完成后释放资源

常见问题

Q1: 处理速度较慢怎么办？

A: 免费版为单线程处理，对于大文件建议分批处理或升级到专业版获得并行处理能力.

Q2: 支持的文件格式有哪些？

A: 支持标准格式输入输出，常见格式包括JSON、YAML、Markdown等.

Q3: 如何获取API Key？

A: 本skill基于Markdown指令规范，无需额外API Key。如需外部服务API，请参考对应服务的注册流程.

已知限制

A: 免费版支持单次操作，适合个人日常使用。如需批量处理或高级功能，建议升级到专业版.

依赖说明

运行环境

• Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
• 操作系统: Windows / macOS / Linux
• Python版本: 3.8+

第三方依赖

API Key 配置

• 本skill基于Markdown指令规范，无需额外API Key

可用性分类

• 分类: MD+EXEC（纯Markdown指令，部分功能需要exec命令行执行能力）
• 说明: 基于Markdown的AI Skill，通过自然语言指令驱动Agent完成操作
• 版本: 免费版（v1.0.0 免费版，核心功能）

错误处理

输出格式

{
  "success": true,
  "data": {
    "result": "学习助手（免费版）处理结果",
    "execution_time": "0.5s",
    "metadata": {
      "version": "1.0",
      "processor": "learn"
    }
  },
  "execution_log": ["解析输入参数", "执行核心处理", "格式化输出结果"],
  "error": null
}