Agent Skill · AI 工具

learning-recommendation-engine（学习推荐引擎）

learning-recommendation-engine 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。

learning-recommendation-engine 是AI 工具类 Agent Skill，可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI，通过GitHub 仓库获取，权限为权限未标注；许可证为 MIT，第三方扫描已通过，按安装量在AI 工具类的 2,536 个 Skill 里排第 2,186。

总安装 294周安装 12GitHub Stars 1下载 95核验 2026-05-01

AI 工具权限未标注 GitHub 仓库未标认证来源可访问许可证明确审计通过 Codex Claude Cursor Gemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明，不托管安装包，也不代用户安装。

GitHub

许可证: MIT

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：learning-recommendation-engine（学习推荐引擎）
来源仓库：https://github.com/pauljbernard/content
仓库路径：skills/learning-recommendation-engine
安装命令：
npx skills add https://github.com/pauljbernard/content --skill learning-recommendation-engine
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异；本站展示可直接复制的安装命令，安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills

npx skills add https://github.com/pauljbernard/content --skill learning-recommendation-engine

这个 Skill 是做什么的

AI 工具类 Skill 用来扩展助手本身的能力，例如接模型、接检索、接外部服务。

学习推荐引擎基于用户行为与内容特征匹配个性化资源。适用于大规模知识库中的智能导航与发现。可采用协同过滤或内容相似度等多种算法。推荐结果可能存在偏见，需定期审核与纠偏。learning-recommendation-engine 属于AI 工具类 Skill，可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径：skills/learning-recommendation-engine

上手步骤

4 步

1
确认自己的宿主工具
公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI；先确认自己用的是其中之一，再按对应工具的 Skills 目录放置。
2
拿到安装命令
可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/pauljbernard/content --skill learning-recommen…；命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。
3
安装后重启宿主
命令执行完要完全退出宿主工具再打开，让新装的 Skill 被重新扫描到，否则列表里可能看不到。
4
按最小权限试用
权限没有明确标注，第一次使用时只给一个无关紧要的任务，观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

learning-recommendation-engine 怎么安装？

在终端执行 npx skills add https://github.com/pauljbernard/content --skill learning-recommendation-eng…。装完完全退出宿主工具再打开，让它重新扫描本地 Skill。

learning-recommendation-engine 支持哪些 AI 工具？

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录，一般也能手动放进去，但要自己确认触发方式是否一致。

learning-recommendation-engine 需要什么权限？

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务，观察它实际读写了哪些内容。

learning-recommendation-engine 是免费的吗？

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用，也不托管安装包；能否商用、要不要署名，以许可证原文为准。

learning-recommendation-engine 用的人多吗？

公开数据是累计安装 294 次，近一周安装 12 次，下载 95 次，GitHub 1 星。这些数字来自第三方目录统计，只能当作热度参考，不代表质量或安全性。

learning-recommendation-engine 安全吗？

第三方扫描结果为通过，但这只覆盖已知的静态检查项，不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

同时适配 4 种工具，换客户端不用重新找替代品。
3 个目录同时收录，说明这个 Skill 流传比较广。
许可证明确为 MIT，商用和分发边界好判断。
第三方扫描已通过，常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

第三方目录整理，版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

已经在用 Codex，想直接扩展它能力的人。
需要处理AI 工具类任务、又不想每次都手写提示词的人。
需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

AI 工具类 Skill 对比

6 个同类

Skill	总安装	GitHub 星	权限	许可证	扫描
executing-plans 执行计划 · Codex、Claude	1,515,336	173,110	只读	MIT	通过
verification-before-completion 完成前的验证 · Codex、Claude	1,319,472	173,121	权限未标注	MIT	通过
subagent-driven-development 子 Agent 驱动开发 · Codex、Claude	1,312,416	173,138	只读	MIT	通过
copy-editing 复制编辑 · Codex、Claude	1,209,576	25,632	只读	MIT	通过
paywall-upgrade-cro 付费专区升级 cro · Codex、Claude	1,030,176	25,617	只读	MIT	通过
learning-recommendation-engine 学习推荐引擎 · 本页	294	1	权限未标注	MIT	通过

按安装量取同分类前几名；数字来自第三方目录统计，只作热度参考，不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Learning Recommendation Engine

Recommend optimal learning resources, activities, and pathways based on learner data and performance patterns.

When to Use

Personalized content recommendations
Next-best-action suggestions
Resource matching
Difficulty adaptation
Intervention triggers

Recommendation Logic

Collaborative filtering (learners like you learned X)
Content-based (similar to what you've done)
Performance-based (fill your gaps)
Goal-oriented (towards your objectives)
Engagement-based (what keeps you learning)

CLI Interface

/learning.recommendation-engine --learner-profile "profile.json" --context "struggling with calculus"
/learning.recommendation-engine --next-best-action --performance "recent-scores.json"

Output

Ranked recommendations with rationale
Personalized learning queue
Intervention triggers
Resource suggestions

Composition

Input from: /learning.pathway-designer, /curriculum.analyze-outcomes Output to: Personalized learning experience

Exit Codes

0: Recommendations generated
1: Insufficient learner data
2: Invalid profile format

平台分布

Claude Code

27.41%

按下载量换算26

windsurf

23.17%

按下载量换算22

zencoder

17.06%

按下载量换算16

trae

12.34%

按下载量换算12

OpenCode

7.28%

按下载量换算7

Codex

3.48%

按下载量换算3

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围，默认进入异常复核队列。

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。

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