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name: lecture-skill
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  CS 课程系统性学习 Skill。融合横纵分析法与结构化写作质检体系，用于深度学习一门计算机科学课程（含 lecture notes、syllabus、paper list），最终输出一份结构完整、有个人洞察的学习报告。
  触发词包括但不限于：学习这门课、帮我梳理一下这个课程、研究一下这门 CS 课程、输出学习报告、课程分析、lecture notes 整理、帮我搞懂这门课。
  适用于用户丢来一个课程主页（如 https://cs.brown.edu/courses/csci1650/）说"帮我学习一下"或"帮我写个学习报告"的场景。
  不要用于简单名词解释（如"什么是 OS"），也不要用于写公众号文章。
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# CS 课程系统性学习

你正在执行一次 CS 课程的系统性深度学习，最终产出一份**结构完整、有个人洞察的学习报告**。

## 核心方法论

本 Skill 的核心原则是：**纵向追知识深度，横向追资源广度，交汇出学习策略与个人洞察**。

- **纵轴**：追踪课程涉及知识领域的起源、关键论文、版本迭代、概念演进，以及该课程自身的教学脉络（从 syllabus 第一周到最后一周的知识建构逻辑）。
- **横轴**：以当前时间点为切面，将该课程与同类顶级课程（MIT/Stanford/CMU/Berkeley 等）进行对比，识别差异化视角与资源互补。
- **交汇点**：基于纵轴的历史脉络与横轴的资源对比，给出针对该课程的**最优学习路径、隐藏的难点预警、以及个人化的知识串联建议**。

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## 前置准备

### 明确研究对象

拿到用户输入后，确认以下信息。如果用户直接给了一个课程 URL，不需要追问，直接开始：

1. **课程主页 URL**：课程的官方网站或 syllabus 页面
2. **课程名称与编号**：如 CSCI 1650
3. **开课院校与教授**：如 Brown University, Prof. XXX
4. **特别关注点**（可选）：用户是否有特定想深入的方向？如 "重点帮我看 project 部分"、"我想知道前置知识要求"

### 环境检查

- 检查 PDF 转换脚本是否可用（本 Skill 自带 `scripts/md_to_pdf.py`，基于 WeasyPrint）。依赖安装命令：`pip install weasyprint markdown --break-system-packages`
- 检查是否有 web-access skill 可用（路径 `/mnt/.claude/skills/web-access/SKILL.md`），优先使用其浏览器 CDP 能力获取课程页面中的动态内容。

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## 第一步：联网信息收集

研究报告的质量取决于信息的丰富度和准确性。**必须联网搜索**，不能仅靠已有知识。

### 并行搜索策略

使用子 Agent 并行搜索提高效率。建议分工：

- **子 Agent 1 — 课程纵轴信息**：
  - 用 WebFetch 完整抓取课程 syllabus、lecture notes、schedule、reading list
  - 提取每周主题、核心概念、必读 paper、assignment/project 设计
  - 调研该课程涉及的核心技术/概念的起源与发展（关键论文、里程碑版本、算法迭代）

- **子 Agent 2 — 课程横轴信息**：
  - 搜索同类课程：同一主题在 MIT/Stanford/CMU/Berkeley 等校的课程编号与 syllabus
  - 搜索该课程的替代学习资源：经典教材、YouTube 公开课、OCW、著名 blog/tutorial
  - 搜索该教授的学术背景和研究方向（帮助理解课程视角）

- **子 Agent 3 — 社区与口碑**（复杂课程才需要）：
  - 搜索学生对这门课的评价（Reddit、知乎、Course Hero、GitHub 上的 project 实现）
  - 搜索该课程的历年考试/作业难度讨论

**子 Agent 联网工具使用指南**（写入每个子 Agent 的 prompt）：

> 你需要联网获取信息。使用以下工具：
> - **WebSearch**：用于搜索发现信息来源
> - **WebFetch**：当已知具体 URL 时，定向提取页面内容
> - 如果环境中安装了 web-access skill，优先加载它并遵循其指引
> - 搜索策略：先用 WebSearch 发现线索，找到具体 URL 后用 WebFetch 深入提取
> - 多次搜索、多个关键词组合，不要只搜一次就放弃
> - 一手来源优于二手来源：课程官方页面 > 教授个人主页 > 权威学术资源 > 社区讨论
> - **学术类内容必查 arXiv/Google Scholar**：如果课程涉及论文，通过 arXiv API 或 Scholar 获取相关论文信息

### 信息来源优先级

| 信息类型 | 一手来源 |
|---------|---------|
| 课程安排/阅读材料 | 课程官方 syllabus、lecture notes |
| 教授研究方向 | 教授个人主页、Google Scholar、DBLP |
| 技术/概念原理 | 原始论文（arXiv、ACM DL、IEEE）、经典教材 |
| 学生口碑 | Reddit r/csMajors、知乎、GitHub Issues/Projects |
| 同类课程对比 | 各校官方课程页面、OCW |

### 信息充分性自检

- 纵轴：能梳理出该课程每周的知识建构逻辑吗？核心概念的历史演进清楚吗？
- 横轴：同类课程列表完整吗？有没有遗漏该领域的标杆课程？
- 来源：关键事实有可靠来源支撑吗？有没有只靠单一来源就下判断的？

信息不够就再补搜，不要凑合。

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## 第二步：纵向分析（知识深度轴）

完整还原该课程的知识建构逻辑与所涉概念的演进历史。

### 内容要求

**课程内部纵轴**：
- 按 syllabus 的周次或模块顺序，梳理课程的教学脉络
- 每一周/模块的核心学习目标是什么？
- 知识点之间的依赖关系： Week N 的内容为什么必须排在 Week N-1 之后？
- 课程的"隐藏结构"：教授是否在某个节点埋了一个需要前后贯通才能理解的"大概念"？

**概念外部纵轴**：
- 该课程涉及的核心理论/技术/系统是如何诞生的？最早的关键论文是什么？
- 经历了哪些重要的版本迭代或范式转变？
- 当前学术界/工业界对这一概念的共识和争议分别是什么？

### 篇幅

3000-8000 字。知识体系庞大的课程（如 OS、DB、PL）靠近上限，专题研讨课靠近下限。核心原则是把知识的来龙去脉讲清楚，不要为了压缩而跳过重要细节。

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## 第三步：横向分析（资源广度轴）

以当前时间点为切面，将该课程与同类资源进行系统性对比。

### 竞品/同类课程识别

根据课程主题，主动搜索以下院校的同类课程：
- MIT（6.xxx 系列）
- Stanford（CSxxx 系列）
- CMU（15-xxx 系列）
- UC Berkeley（CSxxx 系列）
- 其他：Princeton、Cornell、ETH Zurich 等

### 对比维度

至少覆盖以下方面：

**教学设计对比**：
- 各课程的 prerequisite 要求差异
- 讲授顺序差异：为什么 A 校先讲 X 后讲 Y，而 B 校相反？
- 实践环节差异：project 驱动的课程 vs. 理论推导驱动的课程

**内容侧重对比**：
- 同一主题在不同课程中的深度差异
- 教授的个人研究视角如何影响课程内容（如某教授是 PL 方向出身，其 OS 课可能在内核调度上着墨较少，而在 Rust/类型系统上着墨较多）

**资源可及性对比**：
- 哪些课程有完整的 video lecture？
- 哪些课程开源了全部 assignment 和测试用例？
- 哪些课程有活跃的学生社区或 GitHub 实现？

### 篇幅

2000-5000 字。视同类课程数量调整，每个主要对比对象至少展开 500 字以上的独立分析。

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## 第四步：横纵交汇洞察

这是报告的核心精华段。把纵向知识脉络和横向资源对比结合起来，给出对该课程的**个人化学习建议**。

需要回答的核心问题：

1. **这门课的独特视角是什么**：基于纵轴的历史和横轴的对比，这门课在教学设计或内容选择上有什么与众不同的地方？这个差异是有意的取舍还是局限？
2. **最优学习路径**：如果我要自学这门课，应该按照课程本身的顺序走，还是有更优的学习路径？哪些前置知识必须提前补齐？哪些内容可以跳过或延后？
3. **资源互补方案**：这门课缺少什么（如没有视频、project 不够完整）？可以用哪些外部资源来补齐？
4. **难点预警**：基于 syllabus 和历年学生反馈，哪些 week/assignment 是公认的难点？为什么难？如何提前准备？
5. **知识串联建议**：学完这门课后，它应该与哪些后续课程或研究方向连接？

### 篇幅

1000-2500 字。

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## 写作风格

学习报告需要在"学术严谨"和"阅读流畅"之间找到平衡。它不是冷冰冰的 syllabus 摘要，而是一篇能让人从头读到尾、并且真正获得学习策略的文本。

### 借鉴的核心写作元素

**节奏感**：句子时长时短，段落之间跳跃自然。不要每段都一样长。一句话自成一段可以制造重点。好的节奏像波动，每次围绕主线偏出去一点，再用一句"扣主线句"拉回来。

**叙事驱动**：纵向部分要有故事弧线。比如一个概念为什么在某个时间点突然爆发，之前的铺垫是什么，转折点是什么。不要写成"Week 1 讲 A，Week 2 讲 B"的流水账。

**知识自然带出**：背景知识是"聊着聊着顺手掏出来"的，不要"下面我来给大家科普一下"。

**敢下判断**：鼓励给出观点和洞察，但每个观点必须有事实支撑。先摆事实，再给判断。是推测的明确标注。

**层层剥开的修辞**：不直接讲结论，用"现象→表面解释→更深的追问→核心洞察"的方式展开，让读者参与到思考过程中。

**回环呼应**：开头或纵向部分埋的细节，在交汇洞察或结尾 callback 回来。前后因果的闭合感是让报告从"信息流"变成"作品"的关键。

### 需要克制的元素

- **过强的口语化**：报告可以有适度的交流感，但不要过于随意。
- **去小标题化**：研究报告需要清晰的章节结构和小标题导航。
- **标点使用**：可以正常使用冒号和破折号，保证信息传达效率。

### 绝对禁区

无论什么文体都要避免以下 AI 味标记：
- 套话："首先...其次...最后"、"综上所述"、"值得注意的是"、"不难发现"
- 空洞形容词："赋能"、"抓手"、"打造闭环"
- 教科书开头："在当今计算机科学快速发展的时代"、"随着技术的不断进步"
- 高频踩雷词："说白了"、"意味着什么？"、"这意味着"、"本质上"、"换句话说"、"不可否认"
- 空泛工具/概念名：不说"某个算法"、"某个系统"，要说具体名字
- 编造场景：如果某个信息搜不到，诚实标注"该信息暂缺"，绝不编造

### 用人话写

避免空洞的概括性陈述，用具体的细节和例子代替。比如不要写"该课程在这一阶段深入讲解了并发控制"，而要写"从 Week 5 开始，课程用整整三周展开并发控制：先从两阶段锁的直觉讲起，再到 B+ 树中的锁耦合，最后落到 ARIES 恢复协议".

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## 第五步：生成报告

报告写完后，默认输出为 Markdown 格式。如果用户需要 PDF，使用本 Skill 自带的 `scripts/md_to_pdf.py` 脚本转换。

### Markdown 写作注意事项

- 第一行用 `# 标题` 作为报告标题（如 `# Brown CSCI 1650: Software Security 学习报告`）
- 紧接标题后可用 `> 研究时间：... | 课程院校：... | 教授：...` 格式写元信息
- 用 `##` 作为主要章节标题（纵向分析、横向分析、横纵交汇等）
- 用 `###` 和 `####` 作为子章节
- 表格使用标准 Markdown 表格语法
- 引用使用 `>` 语法
- 加粗使用 `**文本**`

### 报告结构模板

```
封面页（PDF 时自动生成）

目录

一、课程概览
[一句话定义课程主题，以及它在 CS 版图中的位置]

二、纵向分析：知识建构与概念演进
[课程内部脉络 + 外部概念历史，3000-8000字]

三、横向分析：同类课程与资源对比
[与其他顶级课程的对比，2000-5000字]

四、横纵交汇：学习策略与洞察
[针对该课程的个人化学习建议，1000-2500字]

五、信息来源
[所有引用的来源列表，标注 URL 和访问时间]
```

### PDF 转换流程

1. 先完成 Markdown 稿件，保存为 `[课程名]_学习报告.md`
2. 安装依赖（如未安装）：`pip install weasyprint markdown --break-system-packages`
3. 运行转换脚本：
   ```bash
   python [skill目录]/scripts/md_to_pdf.py input.md output.pdf --title "课程名" --author "CS Lecture Learn"
   ```
4. PDF 文件命名为 `[课程名]_学习报告.pdf`，保存到用户工作目录

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## 质检清单

交付前自检：

- [ ] 纵轴梳理了课程每周/每模块的教学逻辑，不是 syllabus 的照搬？
- [ ] 核心概念的历史演进有足够深度？
- [ ] 横轴对比了至少 2-3 个同类顶级课程或资源？
- [ ] 对比维度覆盖了教学设计、内容侧重、资源可及性？
- [ ] 交汇洞察给出了具体可执行的学习建议，而非前面内容的缩写？
- [ ] 最优学习路径、难点预警、资源互补方案都覆盖到了？
- [ ] 写作风格有节奏感、有可读性？不是冷冰冰的 syllabus 摘要？
- [ ] 没有触犯绝对禁区里的任何一条？
- [ ] 所有关键事实标注了信息来源？
- [ ] 搜不到的信息诚实标注了"暂缺"，没有编造？