第 01 节:找到这个 skill 在做什么

本节 objectives:

• 能说清 agent-mentor-skill 不是一套静态课程,而是一套让 agent 产课的工作流。
• 能指出 skill 本体、课程输出目录和阅读站各自的位置。
• 能解释为什么 host agent 的能力边界会影响产课质量。

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你拿到的不是课包,而是写课的手

很多学习产品给你一组预先写好的课。这个项目不同:它给本地 agent 一套 skill,让 agent 根据你当下想学的主题去调研、写 Markdown 课程,再交给本地阅读站渲染。README 对它的定位很直接:用户说"我想学 X",agent 就调研资料、写成结构稳定的 Markdown 自学课,并在本地启动 Next.js 阅读站。¹

所以这里有三层:

• generate-course-from-topic:真正被 agent 调起的 skill,写着触发词、取材边界、产物契约和自检流程。²
• lessons/ 或 examples/learn-*:课程文件,包括 README.md、课节、sources.md 和 glossary.json。²
• course-reader:把这些 Markdown 文件渲成连续阅读站的 Next.js 项目。³

把三层分清,你就不会把"怎么用 skill"误解成"打开某个固定网页"。网页只是结果;真正的入口是你和 agent 的一句任务。

讲解

Codex skills 的设计使用 progressive disclosure:Codex 先看到 skill 的 name、description 和路径,当任务匹配时才读取完整 SKILL.md。⁴ 本项目正是靠这个机制把"我想学 X"映射到 generate-course-from-topic。

本地目录也按这个分工摆放:

agent-mentor/skills/generate-course-from-topic/  SKILL.md              # agent 读取的工作流说明  course-authoring-guide.md  templates/  examples/             # 可预览样例课  lessons/              # 默认新生成课程落点
course-reader/  app/ lib/ package.json # 本地阅读站
scripts/  course-guard.mjs       # 课程机械红线检查

还有一条很重要的边界:agent-mentor-skill 不内置第三方搜索凭证、API key 或私有 Worker。取材依赖宿主 agent 自己的搜索/浏览能力;宿主没有联网检索能力时,agent 要请你提供可靠资料链接,不能假装搜索过。²⁵

跟我做一遍(worked example)

目标:确认自己正在看的仓库确实包含这三层。

在仓根运行:

ls agent-mentor/skills/generate-course-from-topicls course-readerls scripts/course-guard.mjs

你要看到 SKILL.md、course-authoring-guide.md、templates、examples 之类的 skill 文件,也要看到 course-reader/package.json 和 scripts/course-guard.mjs。这说明你有完整链路:agent 读 skill,写课程文件,阅读站渲染,guard 验收。

如果缺的是 course-reader/node_modules,那只是依赖还没装;skill 的段 0 会让 agent probe node/npm、安装依赖并启动阅读站。²

换你补全(faded example)

请把下面三句话补完整:

这个项目的入口不是 __________,而是我对 agent 说 __________。真正被 agent 读取的 workflow 文件是 __________。生成后默认应该先看 __________,再跑 __________。

参考答案:

这个项目的入口不是一个固定 app,而是我对 agent 说"我想学 X"。真正被 agent 读取的 workflow 文件是 agent-mentor/skills/generate-course-from-topic/SKILL.md。生成后默认应该先看本地 course-reader 阅读站,再跑 node scripts/course-guard.mjs <课程目录>。

关键判断点是:阅读站是展示层,skill 才是行动层。

小结 + 通向下一节

agent-mentor-skill 的核心不是一组预制课程,而是"让 agent 产出一门有来源、有练习、有自检的课"。下一节你会真正触发一次课程生成,并学会什么时候一句话够、什么时候必须补边界。