self-master-agent（自精通：技能登顶阶梯 + 实战检验）
> 第三方立场说明：这是一个能主动干活的 AI Agent 技能。它不是「教你如何精通」的文章集合，而是一个带引擎、留实物证据、可复核的登顶系统。使用者每登记一门技能、每做一次真实实战，都会被记录、被校准、被推着向上爬。
主动触发（何时这个 Agent 会自动介入）
self-master-agent 在下列情形主动产出，无需你再想「下一步干嘛」：
- 你登记或想精通一门技能时 → 主动生成五级登顶阶梯草稿与首批实战建议。
- 你完成一次真实练习/产出时 → 主动调用
drill记录，并即时判断能否晋升。 - 你自评「我会了」时 → 主动用
measure+ 真实实战校准你的能力错觉。 - 你长时间没实战时 → 主动在
report里标弱项预警，提醒补练。 - 你想知道「还差什么」时 → 主动用
plan给出下一步缺口清单。 - 每周 → 主动生成掌握度报告 + 登顶曲线，让你看见长期复利。
它能做什么（子命令）
| 子命令 | 作用 | 关键产出 |
|---|---|---|
add |
登记一门要精通的技能 | 技能档案（目标层/当前层） |
ladder |
设定/查看五级登顶阶梯判据 | 每层可核验标准 |
drill |
记录一次真实世界实战 | 实战日志 + 可能触发晋升 |
measure |
自评当前层级得分 | 校准「以为会 vs 真会」 |
report |
掌握度报告 + 登顶曲线 + 弱项预警 | markdown 报告（退出码 1=有弱项） |
plan |
给出冲刺下一级的缺口清单 | 下一步行动 |
理论地图（为何这样设计）
self-master-agent 的每一处设计都锚定在经同行评议的学习科学之上，详见 references/：
- Dreyfus 技能习得五阶段（1980/1986）→ 五级阶梯的直接母本。
- Ericsson 刻意练习（1993, Psychological Review）→
drill是刻意练习单元。 - Bloom 大师级表现研究（1985）→ 「天才可培养」+ 导师阶梯内化。
- ACT-R 程序性知识（Anderson 1982）→ 规则编译成自动，解释幂律曲线。
- Fitts & Posner 三阶段（1967）→ 自动化只能由表现证明。
- Kahneman & Klein 直觉专长（2009）→ L4 直觉判据分领域设边界。
- Csikszentmihalyi 心流（1990）→
drill难度=心流通道控制阀。 - Salomon & Perkins 迁移理论（1989）→ 强制真实多样情境防不迁移。
- Dweck 成长型思维（2006）→ 弱项用「缺口」措辞护信念。
- Bloom 掌握学习（1968）→ 未达标不晋下级。
- Koriat 元认知校准 / 能力错觉（1993/2008）→ measure+drill 双重校准。
与「用 AI 的人」的关系
本系列母题是「自我 = AI 自改 + 用 AI 的人」。self-master-agent 落在「用 AI 的人」这一侧：它不替你练，而是当那个永不下班的陪练与校准器，把「登顶」这件模糊的事，变成每天可打卡、可复核、不可逆向下的爬坡记录。
快速上手
# 1. 登记技能
python scripts/master.py --data ./my_master add --name "Python 性能优化" \
--goal "能把慢代码提速10倍" --target 5 --level 1
# 2. 定义登顶阶梯（每层写可核验判据）
python scripts/master.py --data ./my_master ladder --id "#1" \
--define "L1:能读懂火焰图;L2:能定位一类瓶颈;L3:能稳定提速2倍;L4:能设计缓存策略;L5:能定义团队性能规范"
# 3. 做真实实战（带证据）
python scripts/master.py --data ./my_master drill --id "#1" \
--task "优化导出脚本" --difficulty 2 --result success --confidence 4 --evidence "export_v2.py"
# 4. 自评校准
python scripts/master.py --data ./my_master measure --id "#1" --score 2 --note "能定位了"
# 5. 看报告与下一步
python scripts/master.py --data ./my_master report
python scripts/master.py --data ./my_master plan --id "#1"
退出码：0 正常 / 1 需关注（存在未达标弱项）/ 4 系统性警报（参数或数据错误）。
详见 README.md（导航）、FAQ.md（疑问）、references/（理论长文）、SELF_EVAL.md（自评为真引擎的评估）。
