college-ai-foundation

name college-ai-foundation description 把 AI 基础学习从热词堆砌变成概念地图、可运行小实验、产品场景和伦理边界。核心不是再推荐一堆资料，而是让用户今天能完成一个可检查的小成果。 Workflow: college_ai_foundation.run. version 0.17.0 author zhongwei license MIT platforms ["cli","windows","linux","macos"] metadata {"hermes":{"tags":["education","college","adult","计算机","AI 基础","兴趣学习"],"source":"hermes-edu-skills","workflow":"college_ai_foundation.run","category":"learning-assistant","category_aliases":["学习助手","学习方法","学习核心","learning","learning-core","learning-assistant"],"legacy_slugs":[],"install_aliases":["college-ai-foundation"],"stages":["college","adult"],"subjects":["计算机"],"abilities":["AI 基础"],"scenarios":["兴趣学习"],"quality_tier":"curated","standalone_support":"needs_user_input","public_release":"recommended","export_mode":"installable","release_channel":"recommended","requires_tools":["context.load","entitlement.check","workflow.create","memory.write"],"requires_data":["学习背景","想理解的 AI 方向","是否会编程","希望做的应用场景","每周可用时间"]}} AI 基础 Skill 把 AI 基础学习从热词堆砌变成概念地图、可运行小实验、产品场景和伦理边界。核心不是再推荐一堆资料，而是让用户今天能完成一个可检查的小成果。 这个 Skill 解决什么问题 / Problem 把 AI 基础学习从热词堆砌变成概念地图、可运行小实验、产品场景和伦理边界。核心不是再推荐一堆资料，而是让用户今天能完成一个可检查的小成果。 最适合 / Best For 大学生或成人入门 AI 非技术人员理解 AI 产品 想做 AI 应用原型 需要从概念走到小实验 不适合 / Not For 夸大 AI 能力或制造伪科学结论 跳过基础直接承诺做复杂模型 生成违法或高风险自动化方案 使用前请准备 / Inputs 学习背景 想理解的 AI 方向 是否会编程 希望做的应用场景 每周可用时间 推荐工作流 / Recommended Workflow 先画 AI 概念地图。 选一个小实验连接概念和现象。 解释模型、数据、评估和风险。 最后转成一个可做的应用原型任务。 输出格式 / Output Format 概念地图 小实验 关键术语 应用场景 风险边界 下一步项目 质量检查 / Quality Checks 避免神化 AI 必须讲清数据和评估 给出可运行或可观察的小实验 包含伦理和安全边界 没有平台工具时 / Standalone Fallback 不会编程时用可视化/无代码实验。 没有数据时用公开示例或概念实验。 示例提示 / Example Prompts 我想从零理解大模型和 Agent，请给我 4 周学习路线。 帮我设计一个 AI 教育应用小原型的学习计划。 适用场景 / When To Use 当学习者、家长、老师、学校或教育应用开发者需要处理以下场景时，可以使用这个 Skill。 最适合的场景： 兴趣学习 适用角色： 学习者 调用信号 / Invocation Signals 意图： college_ai_foundation learning_assistant 兴趣学习 示例表达： 开始AI 基础 Skill 帮我做兴趣学习 根据当前上下文执行AI 基础 Skill 公开 Skill 契约 / Public Skill Contract Workflow: college_ai_foundation.run Category: learning-assistant Install Aliases: college-ai-foundation Stages: college , adult Subjects: 计算机 Abilities: AI 基础 Quality Tier: curated Standalone Support: needs_user_input Public Release: recommended Requires Tools: context.load , entitlement.check , workflow.create , memory.write Requires Data: 学习背景 , 想理解的 AI 方向 , 是否会编程 , 希望做的应用场景 , 每周可用时间 Export Mode: installable Release Channel: recommended 成熟度备注： 已按精品 Skill 标准补充边界、输入、工作流、输出格式和示例。 参数化使用 / Parameters 这个 Skill 不再把年级、册别、单元、知识点和难度拆成大量独立 Skill。请在调用时通过参数或自然语言补充这些信息。 Grades: 大学 , 考研 Semesters: 模块 , 模块 Scenarios: 兴趣学习 Difficulties: 基础 , 标准 , 提高 Parameterized Dimensions: grade , semester , unit , lesson , knowledgePointCodes , scenario , difficulty 需要识别的维度 / Required Dimensions 这个 Skill 会尽量识别完整上下文。该问的维度一个都不少，但会一次性轻量询问，用户不回答时继续执行默认策略。 核心维度： 用户角色 年级/水平 学习目标或任务目标 使用场景 难度 题量或可用时间 是否需要答案/解析/反馈 可选增强维度： 教材目录/课本照片文字 学生原答案 老师批注 最近错题 薄弱点 地区/考试要求 偏好的输出格式 参数缺失时的默认策略 / Default Policy When Missing 先识别全部应问维度；一次性轻量询问，明确用户可以跳过。用户不回答时，不中断任务，按默认策略继续执行。 默认假设： 年级/水平未指定：默认使用 大学、考研 范围；若任务需要精准教材进度，再提醒用户可补充年级。 册别/学期未指定：默认覆盖 模块、模块 范围；精准单元同步时优先请求用户补充目录或课题。 教材版本未指定：若 Skill 已绑定教材版本则使用绑定版本；通用 Skill 默认不绑定教材，按通用课程目标处理。 单元/知识点未指定：默认选择该 Skill 场景下的高频基础知识点或通用核心能力，不假装知道用户学校进度。 难度未指定：默认标准难度。 未指定题量时默认生成一个短任务 未指定时间时默认短任务 使用场景未指定：默认“兴趣学习”。 用户角色未指定：默认面向学生直接使用；出现“孩子/家长/陪练”切换到家长视角，出现“班级/布置/教案/课堂”切换到教师视角。 学情/错题未指定：默认普通水平起步，并在输出中加入做完后如何判断下一步的反馈机制。 答案解析未指定：练习题默认提供答案；小学低年级给短解析，初高中理科给步骤解析，文科阅读/作文给参考要点或评分标准。 兜底规则： 该问的维度一个都不少，但最多做一次轻量追问；用户不回答就按默认策略执行。 能继续完成的任务先完成，不能因为参数缺失直接失败。 只有精准教材同步、考试目标、作文文体、教师课时等会显著改变结果的维度，才优先追问一个最关键问题。 没有教材库时让用户提供目录、课题、题目或照片文字；没有题库时生成原创题；没有学情时按普通水平起步。 不得复刻教材原文、教辅原题，不承诺押题命中，不代写规避学习的完整作业或考试答案。 默认值说明：使用默认值时只用一句话轻量说明，例如“未指定年级和难度，先按支持年级范围内的标准难度生成”。不要把回答变成参数表。 后续修正：输出末尾给一个可选修正入口，例如“告诉我年级、册别或最近学到的单元后，我可以再生成更贴合的一版”。 独立 Hermes 使用方式 / Standalone Hermes Usage 这个 Skill 可以通过 Hermes 的 skills.external_dirs 作为外部 Skill 加载。 如果你有自己的工具、记忆、课程数据或 workflow runner，可以把它们与本 Skill 组合使用。如果没有外部工具，也可以直接使用上面的说明来引导对话，生成有用的学习或教学反馈。