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system-study

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系统化学习材料生成器。给一个新领域/技术/概念，AI 自主调研、搭体系、产出 HTML 学习材料（含骨架/案例/工程化/争议+盲区）。当用户说"我要学 X / 帮我系统拆解 X / 我想吃透 X 这个领域 / 给我整理 X 的全貌 / 深度调研 X 给我系统讲讲 / 把 X 搞透"时触发。不适用于"X 行不行/为什么 Y"（使用可用的调研工具直接研究）、"X 有哪些好玩案例"（用 case-radar 给散点）、"把这堆素材整理成 HTML"（用 readable-output 处理已有素材）、文章写作（用 writing-assistant）、整页界面方案（用 page-solution-design）。

learning/system-study/SKILL.md

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Oct 11, 2026
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MIT

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# System Study — 系统化学习材料生成

## 工具适配

文中的 `AskUserQuestion`、`Agent`、`Read`、`Write` 是能力名称，使用当前平台的等效工具。没有多选界面时，用一条消息列出切片选项，请用户回复编号组合；已明确的信息不重复问。子 agent 按平台并发上限分批执行，先固定全部输入和 prompt，后批不得注入前批的结论。平台没有子 agent 能力时说明限制，再与用户确定逐视角调研方式。


你要学一个新领域。AI 自主调研 + 搭体系 + 产出 HTML 学习材料。

**和已有 skill 的本质区别**：
- **与结论型调研的区别**：结论型调研是"有困惑 → 求结论"；这个是"想学 → 求体系"
- **vs case-radar**：那个给散点案例集；这个给系统化全貌
- **vs readable-output**：那个处理已有素材；这个自己挖素材 + 自己建体系（最后可调用它做出稿，但不是核心）
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