Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
研究检索只读github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

easysdd-learning轻松学习

Agent Skill

easysdd-learning 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,321

周安装

93

GitHub Stars

147

下载量

751
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:easysdd-learning(轻松学习)
来源仓库:https://github.com/liuzhengdongfortest/easysdd
仓库路径:skills/easysdd-learning
安装命令:
npx skills add https://github.com/liuzhengdongfortest/easysdd --skill easysdd-learning
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/liuzhengdongfortest/easysdd --skill easysdd-learning

简介

easysdd-learning 记录任务执行中的错误、纠正和经验缺口,形成可检索的学习卡。

  • 适用于 feature 或 issue 完成后沉淀 pitfall 和 knowledge 两类内容。
  • 产物存于 easysdd/compound/,带 doc_type: learning 和类型标签,支持后续复用。
  • 坑点轨道记问题根因和解法,知识轨道记最佳实践和工作流改进,均需证据支撑。
  • 建议每次非 trivial 工程实践后触发,避免知识随时间丢失。

SKILL.md

easysdd-learning

每次做 feature 或修 issue 都会留下 spec 文件——{slug}-design.md / {slug}-fix-note.md 这些。但 spec 记录的是"做了什么"和"怎么做的",不会记录"踩了什么坑"和"发现了什么更好的做法"

没有沉淀的团队总在重复解决同一个问题。第一次解决一个问题需要研究,记下来后下次几分钟就够。easysdd-learning 就是给每次非 trivial 的工程实践补一张"学习卡"。

两条轨道:

  • 坑点轨道(pitfall):记录遇到的问题、根因、解法,防止下次再掉进同一个坑
  • 知识轨道(knowledge):记录发现的最佳实践、工作流改进、可复用模式

两者都写入沉淀目录 easysdd/compound/(与其他沉淀子技能共享一个目录,分类规则看 easysdd/reference/shared-conventions.md 第 1 节"归档类文档"),格式统一,可被未来的 AI 和人类检索。本技能产出的文档在 frontmatter 里带 doc_type: learning,文件名形如 YYYY-MM-DD-learning-{slug}.md(日期打头、类型段固定为 learning),这是本技能在共享目录里的身份标识。


什么时候触发

下面任一条件满足就触发:

情境说明
完成一个 feature 工作流easysdd-feature-acceptanceeasysdd/reference/shared-conventions.md 主动问"要记录这次的学习点吗?"
完成一个 issue 工作流easysdd-issue-fixeasysdd/reference/shared-conventions.md 主动问"要把这个坑记录下来吗?"
用户主动触发"记录一下"、"沉淀知识"、"learning"、"document learnings" 等
解决了一次性难题不在 feature / issue 工作流内,但花了大量时间才解决的工程问题

主动推荐时一句话即可,语气轻松。用户说"不用了"立刻跳过,不再提——重复推可能让用户觉得 AI 在加戏。


两条轨道各写什么

坑点轨道适用于:调试过的 bug、绕过的配置陷阱、环境问题、集成失败……一切"本来应该好但没好"的经历。

知识轨道适用于:发现的最佳实践、工作流改进、架构洞见、可复用的设计模式……一切"以后应该默认这样做"的学习。

两条轨道的 frontmatter、正文模板和完整示例已拆到同目录 reference.md。本技能正文只保留判断与流程规则。


工作流阶段

Phase 1:识别来源(自动)

从当前对话上下文提取:

  • 来源类型:feature 工作流 / issue 工作流 / 独立问题
  • 关联产物:feature 目录路径 / issue 目录路径(如有,供文档"来源"字段引用)
  • 粗分轨道:坑点 or 知识。判断依据——"修了什么坏了的东西" = 坑点;"发现了什么更好做法" = 知识。两者都有就分两条写。

来源不明确就问用户一个问题澄清,不要猜。

Phase 1.5:查重叠与意图分流(必做)

easysdd/reference/shared-conventions.md §6 第 5 / 6 条执行:

  • 用户话里含"改 / 更新 / 补充 / 某条 learning"或明确指向某份旧文档 → 直接走更新已有条目路径
  • 否则用下面"搜索工具"里 --filter tags~=--query 查一遍本次主题 / 组件,命中相近旧文档时把候选列给用户,让用户选:更新 / supersede / 确实不同主题

更新路径:读旧文档 → 和用户对齐要改哪几节(常见是补充新踩的坑、补上当时"没找到原因"的根因) → 起草 diff → 写回原文件,补 updated: YYYY-MM-DD,不新建文件。

Phase 2:提炼要点(和用户对话)

一次一个问题,不要给用户一张大表格让他填。

坑点轨道问:

  1. "你最开始观察到的现象是什么?"
  2. "哪些解法试过但没用?"(鼓励写,即使觉得"没什么"——失败的尝试是后人最宝贵的信息,知道哪条路不通能省下大量时间)
  3. "最终是怎么发现真正原因的?"
  4. "下次可以更早发现吗?怎么发现?"

知识轨道问:

  1. "你发现的这个模式,在什么情境下最有价值?"
  2. "不这样做会出什么问题?"
  3. "有没有不适用的反例?"

用户对某个问题说"没什么"或"跳过"就跳过——文档宁可少一节也不用空话填充。

Phase 3:确认内容(AI 起草,用户 review)

  • AI 起草完整的 learning 文档(含 YAML frontmatter + 所有正文节)
  • 一次性展示给用户 review
  • 用户确认后写入文件;有修改就按用户意见调整再写

Phase 4:归档

  • 新建路径:写入 easysdd/compound/,文件命名 YYYY-MM-DD-learning-{slug}.md(日期取归档当天,不是问题发生当天),frontmatter 顶部带 doc_type: learning(见 reference.md
  • 更新路径:写回 Phase 1.5 定位到的原文件,frontmatter 补 updated: YYYY-MM-DD
  • supersede 路径:按 shared-conventions.md §6 第 5 条处理新旧两份文件
  • 写完后报告完整文件路径

Phase 5:可发现性检查

写完后检查 AGENTS.mdCLAUDE.md 里有没有指引 AI 查阅 easysdd/compound/ 沉淀目录的说明。没有就提示用户是否要加一行——别自作主张改文件,只提示,由用户决定。理由是 AGENTS.md 这种入口文件改动影响整个团队对 AI 的指引方式,用户该拍板。


搜索工具

完整语法和示例见 easysdd/reference/tools.md。本节只列 learning 特有的典型查询。
# 按轨道筛选坑点
python easysdd/tools/search-yaml.py --dir easysdd/compound --filter doc_type=learning --filter track=pitfall --filter severity=high

# 按组件查相关学习点
python easysdd/tools/search-yaml.py --dir easysdd/compound --filter doc_type=learning --filter component~={组件名}

# 归档后查重叠
python easysdd/tools/search-yaml.py --dir easysdd/compound --filter doc_type=learning --filter tags~={主要 tag} --json

守护规则

归档类工作流共享守护规则(只增不删、宁缺毋滥、不替用户写、可发现性、归档后查重叠)见 easysdd/reference/shared-conventions.md 第 6 节。本技能特有规则:
  1. 不混入 spec——learning 文档不是 spec,不放进 features/issues/;spec 文档也不放进 easysdd/compound/
  2. 只认自己的 doc_type——只读写 doc_type: learning 的文档,不感知 compound/ 目录里其他 doc_type 的文档

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

36.38%
按下载量换算273

Claude

30.34%
按下载量换算228

Cursor

21.69%
按下载量换算163

Gemini CLI

8.9%
按下载量换算67

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

继续浏览同类 Skills