pre-study-note

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将 Handbook 原文整理为预习笔记(原文+批注格式)。当用户提供 Handbook 原文、课件内容或学习材料,需要整理成带批注的预习笔记时使用此 skill。适用于 AI × Web3 School 学习流程中 pre_study/ 目录下的所有模块。即便用户只说"整理笔记"或"帮我批注一下",只要上下文是学习材料,也应触发。支持单篇和批量模式。

Aafff623 By Aafff623 schedule Updated 5/20/2026

name: pre-study-note description: | 将 Handbook 原文整理为预习笔记(原文+批注格式)。当用户提供 Handbook 原文、课件内容或学习材料,需要整理成带批注的预习笔记时使用此 skill。适用于 AI × Web3 School 学习流程中 pre_study/ 目录下的所有模块。即便用户只说"整理笔记"或"帮我批注一下",只要上下文是学习材料,也应触发。支持单篇和批量模式。

Pre-study Note Skill

将 Handbook 原文整理为高质量预习笔记,保留完整原文并添加精炼批注。支持单篇处理和批量处理(3-6 篇/批)。

输入

用户提供一段或多段 Handbook 原文(或课件内容),可能包含:

  • 文本 + 图片链接
  • 代码块
  • 有序/无序列表
  • 表格

工作流程

单篇处理(每篇依次执行)

1. 保留完整原文

  • 不压缩、不删减、不概括原文内容
  • 原文中的每个段落、列表项、代码块都必须完整保留
  • 图片链接保留原样

2. 添加批注

在关键段落后添加批注,格式:

> *知识节点:xxx* 批注内容

批注原则:

  • 写本质和 AI×Web3 意味着什么,不写情绪散文
  • 精炼技术总结风格,每条 1-3 句话
  • > *知识节点:xxx* 格式,xxx 为具体知识点名称
  • 批注密度:每个主要知识点后一条,不逐段批注
  • 优先标注:第一性原理、核心机制、AI×Web3 场景下的特殊含义

示例:

LLM 通过海量文本训练,学会了语言的统计规律。
它不是"理解",而是高维空间中的模式匹配。

> *知识节点:生成式本质* LLM 的核心是 next-token prediction,
> 不是检索也不是推理。AI×Web3 场景下,LLM 负责"决策层",
> 链上负责"执行层"。

3. README.md 头部格式

根据模块选择对应的模块标识:

# Topic-Name

> 模块:AI × Web3 交叉 · 状态:✅ 已完成      ← ai-web3-bridge 模块
> 模块:前沿探索 · 状态:✅ 已完成              ← frontier 模块
> 模块:AI 基础 · 状态:✅ 已完成              ← ai-fundamentals 模块
> 模块:Web3 基础 · 状态:✅ 已完成            ← web3-fundamentals 模块

## 中文名(English Name)

正文第一段...

4. 标题间距

每个 ### 子标题前保留 2 个空行。这是硬性格式要求。

5. 生成实践文件

从原文中的"最小实践"和"挑战"部分抽成独立实践文件:

  • 文件名:practice-<kebab-case>.md(如 practice-tx-context-pack.md
  • 放置位置:与 README.md 同级目录
  • 内容结构:目标 → 场景(如有)→ 流程 → 验收标准

批量处理(3-6 篇/批)

用户分批发送原文时,按以下流程自动处理,不需要用户提醒每一步:

  1. 逐篇处理:按上述单篇流程依次处理每篇
  2. 每篇完成后立即级联更新(不累积到最后):
    • pre_study/__index__.md → 对应行 ⚪→✅ + 模块进度 +1 + 总进度 +1
    • README.md → badge 进度 +1(重算百分比)+ highlights 数字 +1 + progress 表对应行 +1 + 合计 +1
    • 当天 daily-log/week-N/YYYY-MM-DD/YYYY-MM-DD.md → 产出表追加 2 行(笔记 + 练习)
    • memory/project_prestudy_status.md → 更新总进度和最新完成的主题
  3. 批次完成后自动审阅
    • 检查所有新建 README.md 头部格式一致性
    • 检查 practice 文件是否存在且结构完整
    • 检查 __index__.md 状态和总数是否一致
    • 检查根 README.md badge / highlights / progress 表 / 合计四处数字是否一致
    • 检查 daily-log 产出表行数是否匹配(每篇 = 2 行:笔记 + 练习)
    • 检查 memory 是否同步

模块完成时的额外维护

当一个模块达到 15/15 或 6/6 等满额状态时,除了常规级联更新外,还需:

  1. README.md gantt 图 — 将对应模块从 :active 改为 :done,结束日期改为当天
  2. README.md progress 表 — 状态从 🟡 进行中 改为 ✅ 全部完成
  3. pre_study/__index__.md — 模块内所有条目确认全部 ✅

输出格式

每个模块产出:

module-name/
├── README.md              # 原文 + 批注
├── practice-xxx.md        # 实践文件(如有)
└── ...

约束

  • 不要加"返回 pre_study/index.md 看 42 节总目录"之类的页脚
  • 不要用空泛批注,要写具体的技术总结
  • 实践文件保持简洁,聚焦"目标→流程→验收标准"
  • 批注质量要稳定——如果不确定,宁可少写一条,不要注水
  • 批量模式下每篇完成后立即级联更新,不累积
  • 级联更新涉及 4 处:__index__.md / 根 README.md / daily-log / memory
  • README.md badge 百分比需手动计算(如 31/42 ≈ 74%)
  • 长会话中如原文内容丢失(上下文压缩),提示用户重新粘贴
  • Skill 文件需同步到 .claude/skills/.kiro/skills/ 两个位置
Install via CLI
npx skills add https://github.com/Aafff623/web3career-study-track --skill pre-study-note
Repository Details
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