第 02 节:触发第一门课

本节 objectives:

• 能用自然语言触发 generate-course-from-topic。
• 能在自动触发失败时显式点名 skill。
• 能把"启动 prompt"升级成"发布级 prompt"。

先修:知道 skill 本体在哪里 ｜ 上一节 << 01 ｜ 下一节 03 >>

起手式真的可以很简单

这个 skill 的 description 已经写明触发语义:我想学X / 给我做一门X的课 / teach me X / 产一门课 / learn-X。¹ 所以对普通学习请求,起手式就是:

我想学标准差与正态分布。

如果 Codex 没有自动命中,直接点名:

用 generate-course-from-topic 给我做一门标准差与正态分布的课。

OpenAI 的 Codex skills 文档也把 skill 设计成可以由任务匹配触发,或者由用户显式提到 skill 来触发。² 这就是为什么"用户对 agent 说想学什么,agent 就唤起 skill 开干"在机制上成立。

讲解

不过,"能启动"和"能交付一门好课"不是同一件事。一句话适合第一次体验,因为它降低摩擦;发布级课程则应该补四个边界:

• 受众:给谁学,从什么起点开始。
• 范围:这门课包含哪些动作或概念,不包含什么。
• 来源:优先哪些官方文档、权威教程或你给的链接。
• 验收:写到哪里,跑哪个 guard 命令,是否需要预览阅读站。

README 把完整流程写成三步:装进 agent、说"我想学 X"、agent 自动搞定环境和产课。³ SKILL.md 则要求产物落到 lessons/learn-<slug>/,并在写完后跑 course-guard。¹⁴

跟我做一遍(worked example)

目标:触发一门"React 基础"课程,但让它有可验收边界。

可直接发给 agent:

用 generate-course-from-topic 给我做一门 React 基础课。受众:会一点 HTML/CSS/JavaScript,但没系统学过 React 的新手。范围:组件、JSX、props、state、事件、条件/列表渲染、基础表单。来源:优先 React 官方文档;关键事实必须挂 sources。交付到 agent-mentor/skills/generate-course-from-topic/lessons/learn-react-basics/。写完跑 node scripts/course-guard.mjs agent-mentor/skills/generate-course-from-topic/lessons/learn-react-basics。

这条 prompt 仍然很好读,但它避免了三个常见问题:课程太散、来源不明、agent 只口头说完成。

换你补全(faded example)

你想学"如何使用这个 skill"本身。请补全:

用 ____________________ 给我做一门 ____________________。受众: ____________________。范围: ____________________。来源: ____________________。验收: ____________________。

参考答案:

用 generate-course-from-topic 给我做一门"如何使用 Agent Mentor Skill"。受众:已经装好 Codex 或本地 coding agent,但第一次用 skill 生成课程的人。范围:skill 是什么、如何触发、如何定调研边界、如何预览、如何跑 guard、如何迭代。来源:本仓 README、SKILL.md、course-authoring-guide、course-reader README、course-guard 和 OpenAI Codex Skills 官方文档。验收:写到 examples/learn-using-agent-mentor-skill/ 并跑 course-guard。

关键判断点是:一句话负责启动,边界负责质量。

小结 + 通向下一节

这个 skill 的起手式确实简单:说想学什么就能启动。但你现在也知道,真正稳定的用法是"自然语言触发 + 清楚边界 + 可运行验收"。下一节专门处理调研边界,因为课程质量首先取决于材料从哪里来。