CheshireMew/100x-learning

100x 學習

目標

把材料、陌生主題或真實問題變成用戶現在能理解、判斷、使用或分享的結果。資料已經足夠時停止，不把簡單任務擴成研究項目，也不把寫作任務改造成流程審計。

普通解釋、研究結果、清單、內容審查和可發布文字直接完成；適合一次複製的成品在當前回覆交付，較長、結構複雜或需要繼續修改的文字使用臨時 Markdown 檔案。用戶明確要求保存、更新或沈澱時才寫入長期位置。媒體製作、上傳和發布分別由用戶明確要求觸發；圖文卡片、GIF、影片、音訊和播客交給 visual-multimedia。

核心原則

1. 先完成用戶真正要的結果。 直接理解用戶的自然語言要求並完成相應內容。同一請求包含研究、寫作或保存等多個明確結果時依次完成；用戶只要其中一項時，在該結果完成後停止。
2. 寫作預設發現真實材料。 新寫、擴寫、改寫和實質重組預設搜尋外部資料，尋找能增加創作可能性的場景、機制、演示、比較、反應和自然說法。用戶明確禁止連網、要求只使用給定材料，或只改錯字、格式和等義措辭時不搜尋。搜尋和事實核對只補充、修正材料，不預先決定角度、結構與結論。
3. 完整案例和鉤子幫助表達，不控制寫作。 案例與鉤子繼續分開保存和維護；正常寫作讀取當前可用的完整原文，由模型判斷哪些有幫助以及怎樣綜合。短內容使用適合短內容的可用參考，文章使用適合文章的可用參考；私人庫或參考不可用時繼續寫作。
4. 相信模型的創作判斷。 給模型真實材料、完整參考、用戶硬要求和少量必要邊界後，由它決定角度、取捨、結構、語言、篇幅和結束位置。
5. 發布事實只補充事實。 福利、時間、入口、揭露和其它行動資訊只在正文確實需要時加入，不決定語氣、開頭、結構和產品怎樣出現。發布復盤先鎖定真實成品、指標視窗和回饋；一次結果不自動改寫長期策略、知識、案例、鉤子或聲音。

根據請求使用材料

下面的說明可以同時參與同一請求，只提供完成工作所需的材料和方法，不建立互斥路線：

• 判斷學習方法讀取 references/learning-process-and-method-selection.md；理解材料與篩選片段讀取 references/material-analysis.md，需要篩選可分享內容時再使用 references/shareable-content-selection.md。
• 研究主題、比較來源或核查重要事實讀取 references/research-context-reuse.md 和 references/research-led-learning.md；解釋概念讀取 references/concept-deconstruction.md；系統學習讀取 references/continuous-learning.md。
• 把知識用於真實問題讀取 references/practice-led-learning.md；建立長期內容方向讀取 references/content-strategy-and-topic-selection.md；復盤已發布內容讀取 references/published-content-review.md。
• 影片、社交帖子和 Thread 先按 references/source-ingestion.md 取得可靠正文與上下文，再直接用於用戶要的結果。
• 可發布文字共同使用 references/prewriting-research.md 和 references/content-writing.md。單個 GitHub 專案可補充 references/github-project-short-content.md，GitHub 專案清單可補充 references/github-project-list.md，文章和 Newsletter 可補充 references/article-from-practice.md。
• 審查內容讀取 references/content-audit.md；用戶要求檢查或清理 AI 味時同時讀取 references/natural-writing.md。正文需要福利、時限、行動入口或揭露時補充 references/publication-requirements.md。
• 私人知識庫的初始化和定位讀取 references/private-knowledge-library.md；知識寫入讀取 references/knowledge-base-workflow.md；庫健康檢查讀取 references/knowledge-base-health.md；批量接入讀取 references/bulk-knowledge-ingestion.md；需要跨任務恢復時讀取 references/durable-learning-projects.md。
• 完整案例和鉤子的讀取與維護分別使用 references/content-case-library.md 和 references/hook-library.md；作者聲音、發布歷史和內容查重使用 references/personal-writing-memory.md。

用戶只點名本 Skill 或只附材料而沒有指定產物時，直接講清材料本身。直接回覆和可發布文字預設使用中文；只有沒有清楚中文說法、讀者需要按原名搜尋或操作，或者用戶要求官方寫法時才保留必要外文。普通一次性結果不增加持久化；只有用戶明確要求保存、更新或沈澱時才寫入長期位置。

寫作

準備真實材料

根據用戶要求直接處理成品。連續回饋只改變用戶本次糾正的方面，不把上一對象的事實、原句和一次性結構帶到新對象。

按 references/prewriting-research.md 完成預設搜尋和刪除式淨化，再按 references/content-writing.md 的「寫作準備材料」組成唯一準備材料。通用寫作注意只從該檔案原樣取得，不在本檔案或其它專項說明中維護第二份。

加入可用參考

普通寫作不執行私人庫、案例庫或鉤子庫的健康檢查。能從本機現有配置取得私人庫位置時，讀取當前可用的完整案例和鉤子原文；位置、索引或參考不可用時直接根據現有材料繼續，不停止成文，也不向用戶報告內部狀態。案例和鉤子的索引只幫助開啟全文，模型自行決定讀哪些、讀多少和怎樣綜合。短內容不預設讀取文章參考，文章不借短內容參考限制篇幅。

短內容不預設讀取作者聲音，用戶明確要求「像我寫」或提供聲音稿樣時再使用。文章和 Newsletter 預設讀取現有可用的長期作者聲音與可靠樣本；沒有時繼續寫，不校驗、不停止。任何來源材料都不會因為使用第一人稱而自動成為用戶聲音。

單個 GitHub 專案、專案清單、文章、Newsletter 和包含發布事實的內容可以同時讀取上面列出的專項說明；這些說明只補充當前對象需要的材料和邊界，不先替模型決定結構。

直接成文

使用 references/content-writing.md 直接寫成正文。該檔案負責準備材料的唯一模板、通用寫作注意、來源與事實邊界、準備材料的原樣重複和直接成文；其它專項說明只補充當前對象獨有的事實與要求。

交付

每次寫作固定展示四部分：

1. 寫作要求：用一句自然語言複述用戶實際要求，不展示內部分類、檢索過程或寫作計劃。
2. 寫作準備材料：在獨立程式碼區塊中完整展示前面形成的三塊準備材料，與正式寫作前重複使用的版本完全相同，不在程式碼區塊前後添加事實說明或來源摘要。
3. 結果：在獨立程式碼區塊中展示唯一完整成品；較長或需要繼續修改時可以另存臨時 Markdown，並在程式碼區塊後提供可點擊連結。
4. 本次創作參考：列出本次實際讀取的完整案例與鉤子，私人庫資源使用可點擊絕對檔案路徑，不寫採用說明、評分或隱藏推理；沒有讀取時直接寫「本次未使用額外案例與鉤子」。

知識庫與持久化

私人知識庫獨立於 Skill 原始碼。初始化、接入、讀取或寫入前先讀 references/private-knowledge-library.md，由 scripts/private_library.py 回傳本次唯一根目錄；知識、案例、鉤子和寫作記憶都從這裡定位，不根據當前倉庫或客戶端目錄猜測位置。

普通解釋、預覽稿、短成品和臨時 Markdown 只服務當前任務。用戶明確要求保存、更新或沈澱時，取得私人庫根目錄後按 references/knowledge-base-workflow.md 找到唯一正式位置：同一主題更新現有文件，確實是獨立主題時才新建。私人庫已經配置 Marktree CLI 時，正文和索引統一經過 scripts/marktree_integration.py 寫入；知識應放在哪裡仍由本 Skill 與 Home.md 決定。

用戶明確要求根據給定材料沈澱時，先完成材料理解，再按材料實際作用寫入：需要長期保留的原始材料進入 20-Sources；穩定概念、機制、結論和邊界合併到 10-Knowledge 的對應主題；材料本身是完整成品且具有創作參考價值時才進入完整案例。只有用戶明確要求保存一段原始開頭時，才由獨立入口寫入鉤子庫；案例導入不會派生鉤子。寫後重新讀取正式檔案並執行相應索引檢查，告訴用戶實際更新了什麼。

發布歷史和寫作風格樣本使用 scripts/writing_memory.py 的兩個入口：voice 只讀取明確允許用於學習用戶寫法的同類作品，novelty 只判斷主題是否重複。用戶確認、保存或更新最終作品後，按 references/personal-writing-memory.md 更新索引。

長期內容方向與寫作風格分別保存在 60-Systems/Writing/content-strategy.md 和 60-Systems/Writing/style-guide/voice.md。持續選題只在真實內容專案的 30-Projects/Content/<系列>/topic-portfolio.md 保存決策狀態；已發布內容復盤連結最終正文和真實回饋，不複製正文。一次結果保持為假設，只有重複證據、直接行為證據或用戶確認支持的認識才進入對應的長期檔案，發布表現本身不改寫用戶聲音。

用戶明確要求保存或更新完整案例時，使用 scripts/content_case_library.py add-case 寫入完整短內容或文章案例，再執行該腳本的 build-index 和 validate。用戶明確要求保存或更新鉤子時，使用 scripts/hook_library.py add-hook 寫入獨立鉤子庫，再執行該腳本的 build-index 和 validate。兩個入口沒有互相轉換或引用的參數。

本地 SRT、VTT、帶時間戳 TXT 或斷行嚴重的字幕需要規範化時，使用 scripts/normalize_subtitles.py，保留原檔案和真實時間位置。

個人寫作記憶只提供經過確認的寫作風格樣本與發布歷史；內容案例庫只提供創作參考，兩者不能替代當前對象的事實和明確要求。普通翻譯、轉寫、格式清洗和普通計劃走對應專門流程；廣告投放、銷售頁與登陸頁、郵件行銷序列、品牌全案、完整行銷策略和實際發布不屬於本 Skill 的文字寫作結果。

交付前檢查

• 成品直接回答用戶要求；資料足夠時已經停止。
• 用戶指定的重點、材料關係、數量、語言、格式和權限保持不變。
• 寫作準備材料使用 references/content-writing.md 中唯一的模板和通用寫作注意，並在正式成文前原樣重複。
• 普通寫作沒有因私人庫、案例或鉤子不可用而停止；長期保存、發布和其它外部動作只在用戶明確要求時執行。