ship-learn-next

name: ship-learn-next description: | 将知识转化为实践的迭代学习助手。

核心理念："100次重复胜过100小时学习"

三阶段循环：

• SHIP (交付): 创造真实存在的东西
• LEARN (反思): 对发生的事情进行诚实反思
• NEXT (迭代): 基于经验规划下一次迭代

当用户提到： - "把XX转成实践计划" - "从笔记生成学习计划" - "设计一个学习迭代" - "如何把学到的用起来" 时使用此 Skill。 triggers: - "实践计划" - "学习计划" - "迭代学习" - "ship-learn" - "知识转化" - "学以致用"

Ship-Learn-Next 工作流

启动确认

在开始之前，确认：

• 知识来源主题（如 reading, product, ai 等）
• 学习目标或想要转化的知识点
• 期望的时间周期（可选，默认 4 周）

Step 1: 知识提取 (KNOW)

从用户指定的 Context 主题中读取相关内容：

• 使用 get_context(topic) 获取完整内容
• 或使用 query_context(query, topics) 搜索特定知识点

输出: 知识摘要（关键概念、可实践建议、用户笔记）

Step 2: 计划生成 (PLAN)

基于 Ship-Learn-Next 框架生成迭代计划：

计划结构

Ship-Learn-Next Plan - {任务名称}
├── 任务概述
│   ├── 学习目标
│   ├── 知识来源
│   └── 预期成果
├── 迭代计划 (4周)
│   ├── Week 1: SHIP → LEARN → NEXT
│   ├── Week 2: SHIP → LEARN → NEXT
│   ├── Week 3: SHIP → LEARN → NEXT
│   └── Week 4: SHIP → LEARN → NEXT
├── 进度跟踪表
└── 反思记录区

每个迭代包含

• SHIP: 具体交付物（代码、文档、原型、文章等）
• LEARN: 反思问题清单
  • 什么有效？
  • 什么无效？
  • 有什么意外发现？
  • 下次如何改进？
• NEXT: 基于反思的下一步行动

Step 3: 执行跟踪 (TRACK)

用户完成一次迭代后：

• 记录 SHIP 交付物
• 引导完成 LEARN 反思
• 生成 NEXT 建议

使用 track_iteration(plan_id, iteration, ship_result, learn_reflection) 记录

Step 4: 闭环反馈 (CLOSE)

将学习成果和反思写回日记：

• 使用 add_note(topic="reflection", content=反思总结)
• 可选择写回原始知识主题

Step 5: 分享输出 (SHARE) - 可选

将学习历程导出为 PPT 分享：

• 使用 export_plan_to_ppt(plan_id, style)
• 调用 huashu-slides 生成演示文稿

可用 MCP 工具

输出规范

计划文档位置

skills/ship-learn-next/plans/Plan-{任务名}-{日期}.md

文档格式

• Markdown 格式
• 包含完整的 Ship-Learn-Next 结构
• 进度跟踪表格
• 反思记录区域

示例计划命名

• Plan-Prompt工程-20260228.md
• Plan-产品冷启动-20260301.md