Lecture Skill

name lecture-skill description CS 课程系统性学习 Skill。融合横纵分析法与结构化写作质检体系，用于深度学习一门计算机科学课程（含 lecture notes、syllabus、paper list），最终输出一份结构完整、有个人洞察的学习报告。 触发词包括但不限于：学习这门课、帮我梳理一下这个课程、研究一下这门 CS 课程、输出学习报告、课程分析、lecture notes 整理、帮我搞懂这门课。 适用于用户丢来一个课程主页（如 https://cs.brown.edu/courses/csci1650/）说"帮我学习一下"或"帮我写个学习报告"的场景。 不要用于简单名词解释（如"什么是 OS"），也不要用于写公众号文章。 CS 课程系统性学习 你正在执行一次 CS 课程的系统性深度学习，最终产出一份 结构完整、有个人洞察的学习报告 。 核心方法论 本 Skill 的核心原则是： 纵向追知识深度，横向追资源广度，交汇出学习策略与个人洞察 。 纵轴 ：追踪课程涉及知识领域的起源、关键论文、版本迭代、概念演进，以及该课程自身的教学脉络（从 syllabus 第一周到最后一周的知识建构逻辑）。 横轴 ：以当前时间点为切面，将该课程与同类顶级课程（MIT/Stanford/CMU/Berkeley 等）进行对比，识别差异化视角与资源互补。 交汇点 ：基于纵轴的历史脉络与横轴的资源对比，给出针对该课程的 最优学习路径、隐藏的难点预警、以及个人化的知识串联建议 。 前置准备 明确研究对象 拿到用户输入后，确认以下信息。如果用户直接给了一个课程 URL，不需要追问，直接开始： 课程主页 URL ：课程的官方网站或 syllabus 页面 课程名称与编号 ：如 CSCI 1650 开课院校与教授 ：如 Brown University, Prof. XXX 特别关注点 （可选）：用户是否有特定想深入的方向？如 "重点帮我看 project 部分"、"我想知道前置知识要求" 环境检查 检查 PDF 转换脚本是否可用（本 Skill 自带 scripts/md_to_pdf.py ，基于 WeasyPrint）。依赖安装命令： pip install weasyprint markdown --break-system-packages 检查是否有 web-access skill 可用（路径 /mnt/.claude/skills/web-access/SKILL.md ），优先使用其浏览器 CDP 能力获取课程页面中的动态内容。 第一步：联网信息收集 研究报告的质量取决于信息的丰富度和准确性。 必须联网搜索 ，不能仅靠已有知识。 并行搜索策略 使用子 Agent 并行搜索提高效率。建议分工： 子 Agent 1 — 课程纵轴信息 ： 用 WebFetch 完整抓取课程 syllabus、lecture notes、schedule、reading list 提取每周主题、核心概念、必读 paper、assignment/project 设计 调研该课程涉及的核心技术/概念的起源与发展（关键论文、里程碑版本、算法迭代） 子 Agent 2 — 课程横轴信息 ： 搜索同类课程：同一主题在 MIT/Stanford/CMU/Berkeley 等校的课程编号与 syllabus 搜索该课程的替代学习资源：经典教材、YouTube 公开课、OCW、著名 blog/tutorial 搜索该教授的学术背景和研究方向（帮助理解课程视角） 子 Agent 3 — 社区与口碑 （复杂课程才需要）： 搜索学生对这门课的评价（Reddit、知乎、Course Hero、GitHub 上的 project 实现） 搜索该课程的历年考试/作业难度讨论 子 Agent 联网工具使用指南 （写入每个子 Agent 的 prompt）： 你需要联网获取信息。使用以下工具： WebSearch ：用于搜索发现信息来源 WebFetch ：当已知具体 URL 时，定向提取页面内容 如果环境中安装了 web-access skill，优先加载它并遵循其指引 搜索策略：先用 WebSearch 发现线索，找到具体 URL 后用 WebFetch 深入提取 多次搜索、多个关键词组合，不要只搜一次就放弃 一手来源优于二手来源：课程官方页面 > 教授个人主页 > 权威学术资源 > 社区讨论 学术类内容必查 arXiv/Google Scholar ：如果课程涉及论文，通过 arXiv API 或 Scholar 获取相关论文信息 信息来源优先级 信息类型 一手来源 课程安排/阅读材料 课程官方 syllabus、lecture notes 教授研究方向 教授个人主页、Google Scholar、DBLP 技术/概念原理 原始论文（arXiv、ACM DL、IEEE）、经典教材 学生口碑 Reddit r/csMajors、知乎、GitHub Issues/Projects 同类课程对比 各校官方课程页面、OCW 信息充分性自检 纵轴：能梳理出该课程每周的知识建构逻辑吗？核心概念的历史演进清楚吗？ 横轴：同类课程列表完整吗？有没有遗漏该领域的标杆课程？ 来源：关键事实有可靠来源支撑吗？有没有只靠单一来源就下判断的？ 信息不够就再补搜，不要凑合。 第二步：纵向分析（知识深度轴） 完整还原该课程的知识建构逻辑与所涉概念的演进历史。 内容要求 课程内部纵轴 ： 按 syllabus 的周次或模块顺序，梳理课程的教学脉络 每一周/模块的核心学习目标是什么？ 知识点之间的依赖关系： Week N 的内容为什么必须排在 Week N-1 之后？ 课程的"隐藏结构"：教授是否在某个节点埋了一个需要前后贯通才能理解的"大概念"？ 概念外部纵轴 ： 该课程涉及的核心理论/技术/系统是如何诞生的？最早的关键论文是什么？ 经历了哪些重要的版本迭代或范式转变？ 当前学术界/工业界对这一概念的共识和争议分别是什么？ 篇幅 3000-8000 字。知识体系庞大的课程（如 OS、DB、PL）靠近上限，专题研讨课靠近下限。核心原则是把知识的来龙去脉讲清楚，不要为了压缩而跳过重要细节。 第三步：横向分析（资源广度轴） 以当前时间点为切面，将该课程与同类资源进行系统性对比。 竞品/同类课程识别 根据课程主题，主动搜索以下院校的同类课程： MIT（6.xxx 系列） Stanford（CSxxx 系列） CMU（15-xxx 系列） UC Berkeley（CSxxx 系列） 其他：Princeton、Cornell、ETH Zurich 等 对比维度 至少覆盖以下方面： 教学设计对比 ： 各课程的 prerequisite 要求差异 讲授顺序差异：为什么 A 校先讲 X 后讲 Y，而 B 校相反？ 实践环节差异：project 驱动的课程 vs. 理论推导驱动的课程 内容侧重对比 ： 同一主题在不同课程中的深度差异 教授的个人研究视角如何影响课程内容（如某教授是 PL 方向出身，其 OS 课可能在内核调度上着墨较少，而在 Rust/类型系统上着墨较多） 资源可及性对比 ： 哪些课程有完整的 video lecture？ 哪些课程开源了全部 assignment 和测试用例？ 哪些课程有活跃的学生社区或 GitHub 实现？ 篇幅 2000-5000 字。视同类课程数量调整，每个主要对比对象至少展开 500 字以上的独立分析。 第四步：横纵交汇洞察 这是报告的核心精华段。把纵向知识脉络和横向资源对比结合起来，给出对该课程的 个人化学习建议 。 需要回答的核心问题： 这门课的独特视角是什么 ：基于纵轴的历史和横轴的对比，这门课在教学设计或内容选择上有什么与众不同的地方？这个差异是有意的取舍还是局限？ 最优学习路径 ：如果我要自学这门课，应该按照课程本身的顺序走，还是有更优的学习路径？哪些前置知识必须提前补齐？哪些内容可以跳过或延后？ 资源互补方案 ：这门课缺少什么（如没有视频、project 不够完整）？可以用哪些外部资源来补齐？ 难点预警 ：基于 syllabus 和历年学生反馈，哪些 week/assignment 是公认的难点？为什么难？如何提前准备？ 知识串联建议 ：学完这门课后，它应该与哪些后续课程或研究方向连接？ 篇幅 1000-2500 字。 写作风格 学习报告需要在"学术严谨"和"阅读流畅"之间找到平衡。它不是冷冰冰的 syllabus 摘要，而是一篇能让人从头读到尾、并且真正获得学习策略的文本。 借鉴的核心写作元素 节奏感 ：句子时长时短，段落之间跳跃自然。不要每段都一样长。一句话自成一段可以制造重点。好的节奏像波动，每次围绕主线偏出去一点，再用一句"扣主线句"拉回来。 叙事驱动 ：纵向部分要有故事弧线。比如一个概念为什么在某个时间点突然爆发，之前的铺垫是什么，转折点是什么。不要写成"Week 1 讲 A，Week 2 讲 B"的流水账。 知识自然带出 ：背景知识是"聊着聊着顺手掏出来"的，不要"下面我来给大家科普一下"。 敢下判断 ：鼓励给出观点和洞察，但每个观点必须有事实支撑。先摆事实，再给判断。是推测的明确标注。 层层剥开的修辞 ：不直接讲结论，用"现象→表面解释→更深的追问→核心洞察"的方式展开，让读者参与到思考过程中。 回环呼应 ：开头或纵向部分埋的细节，在交汇洞察或结尾 callback 回来。前后因果的闭合感是让报告从"信息流"变成"作品"的关键。 需要克制的元素 过强的口语化 ：报告可以有适度的交流感，但不要过于随意。 去小标题化 ：研究报告需要清晰的章节结构和小标题导航。 标点使用 ：可以正常使用冒号和破折号，保证信息传达效率。 绝对禁区 无论什么文体都要避免以下 AI 味标记： 套话："首先...其次...最后"、"综上所述"、"值得注意的是"、"不难发现" 空洞形容词："赋能"、"抓手"、"打造闭环" 教科书开头："在当今计算机科学快速发展的时代"、"随着技术的不断进步" 高频踩雷词："说白了"、"意味着什么？"、"这意味着"、"本质上"、"换句话说"、"不可否认" 空泛工具/概念名：不说"某个算法"、"某个系统"，要说具体名字 编造场景：如果某个信息搜不到，诚实标注"该信息暂缺"，绝不编造 用人话写 避免空洞的概括性陈述，用具体的细节和例子代替。比如不要写"该课程在这一阶段深入讲解了并发控制"，而要写"从 Week 5 开始，课程用整整三周展开并发控制：先从两阶段锁的直觉讲起，再到 B+ 树中的锁耦合，最后落到 ARIES 恢复协议". 第五步：生成报告 报告写完后，默认输出为 Markdown 格式。如果用户需要 PDF，使用本 Skill 自带的 scripts/md_to_pdf.py 脚本转换。 Markdown 写作注意事项 第一行用