CheshireMew/100x-learning

100x Learning

目标

把材料、陌生主题或真实问题变成用户现在能理解、判断、使用或分享的结果。资料已经足够时停止，不把简单任务扩成研究项目，也不把写作任务改造成流程审计。

普通解释、研究结果、清单、内容审查和可发布文字直接完成；适合一次复制的成品在当前回复交付，较长、结构复杂或需要继续修改的文字使用临时 Markdown 文件。用户明确要求保存、更新或沉淀时才写入长期位置。媒体制作、上传和发布分别由用户明确要求触发；图文卡片、GIF、视频、音频和播客交给 visual-multimedia。

核心原则

1. 先完成用户真正要的结果。 直接理解用户的自然语言要求并完成相应内容。同一请求包含研究、写作或保存等多个明确结果时依次完成；用户只要其中一项时，在该结果完成后停止。
2. 写作默认发现真实材料。 新写、扩写、改写和实质重组默认搜索外部资料，寻找能增加创作可能性的场景、机制、演示、比较、反应和自然说法。用户明确禁止联网、要求只使用给定材料，或只改错字、格式和等义措辞时不搜索。搜索和事实核对只补充、修正材料，不预先决定角度、结构与结论。
3. 完整案例和钩子帮助表达，不控制写作。 案例与钩子继续分开保存和维护；正常写作读取当前可用的完整原文，由模型判断哪些有帮助以及怎样综合。短内容使用适合短内容的可用参考，文章使用适合文章的可用参考；私人库或参考不可用时继续写作。
4. 相信模型的创作判断。 给模型真实材料、完整参考、用户硬要求和少量必要边界后，由它决定角度、取舍、结构、语言、篇幅和结束位置。
5. 发布事实只补充事实。 福利、时间、入口、披露和其它行动信息只在正文确实需要时加入，不决定语气、开头、结构和产品怎样出现。发布复盘先锁定真实成品、指标窗口和反馈；一次结果不自动改写长期策略、知识、案例、钩子或声音。

根据请求使用材料

下面的说明可以同时参与同一请求，只提供完成工作所需的材料和方法，不建立互斥路线：

• 判断学习方法读取 references/learning-process-and-method-selection.md；理解材料与筛选片段读取 references/material-analysis.md，需要筛选可分享内容时再使用 references/shareable-content-selection.md。
• 研究主题、比较来源或核查重要事实读取 references/research-context-reuse.md 和 references/research-led-learning.md；解释概念读取 references/concept-deconstruction.md；系统学习读取 references/continuous-learning.md。
• 把知识用于真实问题读取 references/practice-led-learning.md；建立长期内容方向读取 references/content-strategy-and-topic-selection.md；复盘已发布内容读取 references/published-content-review.md。
• 视频、社交帖子和 Thread 先按 references/source-ingestion.md 取得可靠正文与上下文，再直接用于用户要的结果。
• 可发布文字共同使用 references/prewriting-research.md 和 references/content-writing.md。单个 GitHub 项目可补充 references/github-project-short-content.md，GitHub 项目清单可补充 references/github-project-list.md，文章和 Newsletter 可补充 references/article-from-practice.md。
• 审查内容读取 references/content-audit.md；用户要求检查或清理 AI 味时同时读取 references/natural-writing.md。正文需要福利、时限、行动入口或披露时补充 references/publication-requirements.md。
• 私人知识库的初始化和定位读取 references/private-knowledge-library.md；知识写入读取 references/knowledge-base-workflow.md；库健康检查读取 references/knowledge-base-health.md；批量接入读取 references/bulk-knowledge-ingestion.md；需要跨任务恢复时读取 references/durable-learning-projects.md。
• 完整案例和钩子的读取与维护分别使用 references/content-case-library.md 和 references/hook-library.md；作者声音、发布历史和内容查重使用 references/personal-writing-memory.md。

用户只点名本 Skill 或只附材料而没有指定产物时，直接讲清材料本身。直接回复和可发布文字默认使用中文；只有没有清楚中文说法、读者需要按原名搜索或操作，或者用户要求官方写法时才保留必要外文。普通一次性结果不增加持久化；只有用户明确要求保存、更新或沉淀时才写入长期位置。

写作

准备真实材料

根据用户要求直接处理成品。连续反馈只改变用户本次纠正的方面，不把上一对象的事实、原句和一次性结构带到新对象。

按 references/prewriting-research.md 完成默认搜索和删除式净化，再按 references/content-writing.md 的“写作准备材料”组成唯一准备材料。通用写作注意只从该文件原样取得，不在本文件或其它专项说明中维护第二份。

加入可用参考

普通写作不运行私人库、案例库或钩子库的健康检查。能从本机现有配置取得私人库位置时，读取当前可用的完整案例和钩子原文；位置、索引或参考不可用时直接根据现有材料继续，不停止成文，也不向用户报告内部状态。案例和钩子的索引只帮助打开全文，模型自行决定读哪些、读多少和怎样综合。短内容不默认读取文章参考，文章不借短内容参考限制篇幅。

短内容默认不读取作者声音，用户明确要求“像我写”或提供声音样稿时再使用。文章和 Newsletter 默认读取现有可用的长期作者声音与可靠样本；没有时继续写，不校验、不停止。任何来源材料都不会因为使用第一人称而自动成为用户声音。

单个 GitHub 项目、项目清单、文章、Newsletter 和包含发布事实的内容可以同时读取上面列出的专项说明；这些说明只补充当前对象需要的材料和边界，不先替模型确定结构。

直接成文

使用 references/content-writing.md 直接写成正文。该文件负责准备材料的唯一模板、通用写作注意、来源与事实边界、准备材料的原样重复和直接成文；其它专项说明只补充当前对象独有的事实与要求。

交付

每次写作固定展示四部分：

1. 写作要求：用一句自然语言复述用户实际要求，不展示内部分类、检索过程或写作计划。
2. 写作准备材料：在独立代码块中完整展示前面形成的三块准备材料，与正式写作前重复使用的版本完全相同，不在代码块前后添加事实说明或来源摘要。
3. 结果：在独立代码块中展示唯一完整成品；较长或需要继续修改时可以另存临时 Markdown，并在代码块后提供可点击链接。
4. 本次创作参考：列出本次实际读取的完整案例与钩子，私人库资源使用可点击绝对文件路径，不写采用说明、评分或隐藏推理；没有读取时直接写“本次未使用额外案例与钩子”。

知识库与持久化

私人知识库独立于 Skill 源码。初始化、接入、读取或写入前先读 references/private-knowledge-library.md，由 scripts/private_library.py 返回本次唯一根目录；知识、案例、钩子和写作记忆都从这里定位，不根据当前仓库或客户端目录猜测位置。

普通解释、预览稿、短成品和临时 Markdown 只服务当前任务。用户明确要求保存、更新或沉淀时，取得私人库根目录后按 references/knowledge-base-workflow.md 找到唯一正式位置：同一主题更新现有文档，确实是独立主题时才新建。私人库已经配置 Marktree CLI 时，正文和索引统一经过 scripts/marktree_integration.py 写入；知识应放在哪里仍由本 Skill 与 Home.md 决定。

用户明确要求根据给定材料沉淀时，先完成材料理解，再按材料实际作用写入：需要长期保留的原始材料进入 20-Sources；稳定概念、机制、结论和边界合并到 10-Knowledge 的对应主题；材料本身是完整成品且具有创作参考价值时才进入完整案例。只有用户明确要求保存一段原始开头时，才由独立入口写入钩子库；案例导入不会派生钩子。写后重新读取正式文件并运行相应索引检查，告诉用户实际更新了什么。

发布历史和写作风格样本使用 scripts/writing_memory.py 的两个入口：voice 只读取明确允许用于学习用户写法的同类作品，novelty 只判断主题是否重复。用户确认、保存或更新最终作品后，按 references/personal-writing-memory.md 更新索引。

长期内容方向与写作风格分别保存在 60-Systems/Writing/content-strategy.md 和 60-Systems/Writing/style-guide/voice.md。持续选题只在真实内容项目的 30-Projects/Content/<系列>/topic-portfolio.md 保存决策状态；已发布内容复盘链接最终正文和真实反馈，不复制正文。一次结果保持为假设，只有重复证据、直接行为证据或用户确认支持的认识才进入对应的长期文件，发布表现本身不改写用户声音。

用户明确要求保存或更新完整案例时，使用 scripts/content_case_library.py add-case 写入完整短内容或文章案例，再运行该脚本的 build-index 和 validate。用户明确要求保存或更新钩子时，使用 scripts/hook_library.py add-hook 写入独立钩子库，再运行该脚本的 build-index 和 validate。两个入口没有互相转换或引用的参数。

本地 SRT、VTT、带时间戳 TXT 或断行严重的字幕需要规范化时，使用 scripts/normalize_subtitles.py，保留原文件和真实时间位置。

个人写作记忆只提供经过确认的写作风格样本与发布历史；内容案例库只提供创作参考，两者不能替代当前对象的事实和明确要求。普通翻译、转写、格式清洗和普通计划走对应专门流程；广告投放、销售页与落地页、邮件营销序列、品牌全案、完整营销策略和实际发布不属于本 Skill 的文字写作结果。

交付前检查

• 成品直接回答用户要求；资料足够时已经停止。
• 用户指定的重点、材料关系、数量、语言、格式和权限保持不变。
• 写作准备材料使用 references/content-writing.md 中唯一的模板和通用写作注意，并在正式成文前原样重复。
• 普通写作没有因私人库、案例或钩子不可用而停止；长期保存、发布和其它外部动作只在用户明确要求时执行。