YY诊断枢

SKILL教育学习
教育学习 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

AI 应用/教育科技/Agent 规则设计/诊断方法论技能。底层是可迁移到任何诊断与根因分析的方法论。铁律一五步定位法(通用根因诊断框架):采证——先收原始证据(错答/自述/同卷表现/历史表现/批注/教材原文),不先看章节;列假设——至少列 3 个候选原因,不许只列 1 个;评分——每条假设配证据且必须写反证,单一证据不下结论;鉴别——用一道最小题分开最像的两个假设,一次只测一个变量;定论——输出'知识点+维度+置信度+依据+反证风险',禁止'基础不牢/多练'等无法执行的话。铁律二错因十分类:读题/理解/转化/过程/表达/策略/元认知/前置/偶发/蒙对,先归到这十类再找知识点,不先分类就喊'基础不牢'等于没诊断。铁律三置信度规则(防过度诊断):高=≥3条独立证据+鉴别吻合+无强反证→可安排专项14天复核;中=2条一致未鉴别→先补但7天必复核;低=仅1条证据→只记'疑似'不许大改计划。铁律四可观测证据标准:陈述级→程序级→条件级→迁移级,真掌握须同时满足换3种情境都对+间隔两周还对+能讲给别人听。铁律五知识图谱/前置关系图:找最深断口(前置≤C但后继已开学)、最小必要集修复、学习前沿分层(内圈/前沿/外圈)。铁律六系统设计工程化:先展示再动手、硬性流程不跳步(录入→讲解→boss战→收尾)、游戏化、联网核验客观知识、明确语言风格。同时是一份给 AI Agent 写规则/skills 的范本:确定性流程、先确认后执行、防过度推断。含三张清单与诊断合规自检脚本。适用:教育类AI产品/智能错题本/学习诊断、业务根因分析与质量复盘、给AI写规则;不适用:无需根因判断的纯生成任务。

一句话选型结论

按资料字段整理

YY诊断枢是教育学习类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类教育学习 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_a5bd3029/yy-diagnosis-hub
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

教育学习
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_a5bd3029仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量12.0 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
讲解知识点

按水平把知识点讲清楚。

出练习题

按章节生成练习与答案。

制定学习计划

按目标和时间排学习节奏。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在教育学习场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
YY诊断枢当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
食谱创建课堂课程 未标注权限 GitHub 仓库 25.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
语言学习 联网访问 ClawHub 市场 23.6 万 OpenClaw 有
learning 效率 只读 ClawHub 市场 19.2 万 OpenClaw 有
学习习惯 未标注权限 ClawHub 市场 10.2 万 OpenClaw 有
日语家教 只读 ClawHub 市场 8.2 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

12.0 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

YY诊断枢 · YY Diagnosis Hub

> 一份可直接复制的"给 AI 的说明书"范式:用确定性流程把错题诊断、复习、游戏化做成不可跳过的步骤;其底层"五步定位法 + 错因十分类 + 置信度规则"可迁移到任何诊断 / 根因分析场景。
> 灵感来源:费曼错题本 Pro v6.0 的 14 条硬性规则(AI 错题本系统设计范式,2026-10-26)。本文取其可复用方法论,落地为一份给 AI / 产品 / 分析师的说明书。


0. 元原则

一份好用的"AI 说明书"不在于话术华丽,而在于:
- 把人的专业判断(诊断、复核、置信度)固化成不可跳过的步骤;
- 严控"过度推断"——没证据不下结论,下结论必带置信度与反证风险。

这与「skills 四条铁律」一脉相承:用规则把工程 / 教学纪律锁进 AI 流程。


1. 铁律一:五步定位法(通用根因诊断框架)

步 动作 硬性要求
1 采证 先收原始证据 错答、自述、同卷表现、历史表现、批注、教材原文;不先看章节
2 列假设 至少列 3 个候选原因 不许只列 1 个
3 评分 每条假设配证据 必须写反证;单一证据不下结论
4 鉴别 用一道最小题分开最像的两个假设 一次只测一个变量
5 定论 输出结论 "知识点 + 维度 + 置信度 + 依据 + 反证风险";禁止"基础不牢/多练"等无法执行的话

AI 的执行动作:用 assets/diagnosis_playbook.md 走五步;用 scripts/diagnosis_audit.py 自检一份诊断是否五步齐全。


2. 铁律二:错因十分类(先分类再归因)

必须先归到这十类之一,再去找具体知识点:

读题层 理解层 转化层 过程层 表达层 策略层 元认知层 前置层 偶发层 蒙对

硬性要求:不先分类就喊"基础不牢" = 没诊断。十类是从"没读对题"到"碰巧蒙对"的完整谱系,覆盖认知与元认知全链路。


3. 铁律三:置信度规则(防过度诊断)

等级 条件 处置
高 ≥3 条独立证据 + 鉴别吻合 + 无强反证 可安排专项,14 天复核
中 2 条一致,未鉴别 先补,但 7 天必复核
低 仅 1 条证据 只记"疑似",不许大改计划

> 核心:证据少就别动大手术。低置信度只记录、不行动。


4. 铁律四:可观测证据标准(定义"真掌握")

四级递进:陈述级 → 程序级 → 条件级 → 迁移级。

真掌握须同时满足三条:
1. 换 3 种情境都对;
2. 间隔 两周还对;
3. 能讲给别人听。

(只满足第 1 条是"假掌握",第 2、3 条才是迁移与留存的证据。)


5. 铁律五:知识图谱 / 前置关系图

  • 找最深断口:前置 ≤C 但后继已开学的地方,就是断口。
  • 最小必要集修复:只补断口及必要后继,不从小学从头补。
  • 学习前沿分层:
  • 内圈(已站稳)/ 前沿(差"用")/ 外圈(前置有 C/D,现在学会卡)。

6. 铁律六:系统设计工程化思路(给 AI 定规矩的范式)

  1. 先展示再动手:识别、校对、确认,避免改错地方。
  2. 硬性流程不跳步:四阶段 录入 → 讲解 → boss 战 → 收尾。
  3. 游戏化:XP / 成就 / boss 战,提升持续动力。
  4. 联网核验客观知识,主观判断不标来源。
  5. 语言风格明确:第二人称、口语、不幼稚。

这六条本身就是给 AI Agent 写 rules / skills 的范本——确定性流程、先确认后执行、防过度推断。


7. 适用场景与迁移

场景 怎么用
教育类 AI 产品 / 智能错题本 / 学习诊断 直接套五步定位法 + 错因十分类 + 置信度规则
业务根因分析 / 质量复盘 / 风控漏损定位 把"错题"换成"故障/缺陷/漏损",五步法 + 反证 + 置信度同样成立
给 AI Agent 写规则 / skills 用铁律六做范本,把专业判断固化成不可跳过的步骤

不适用:无需根因判断的纯生成任务(如随手写一段文案)。


8. 配套资产

路径 用途
assets/diagnosis_playbook.md 五步定位法操作卡 + 错因十分类速查 + 置信度判定表
assets/agent_rule_template.md 给 AI 写"说明书/rules/skills"的 14 条规则骨架范本
assets/mastery_rubric.md 真掌握判定表(四级 + 三条件)
references/diagnosis_examples.md 五步定位法通用示例(中性,不引真实数据)
references/migration_guide.md 错题诊断 → 业务根因分析的迁移对照
scripts/diagnosis_audit.py 只读诊断合规自检:查五步是否齐全、有无禁止语

9. 注意事项(版权与防幻觉)

  • 本技能的方法论可复用,但不内置任何教材原文、学生数据或真实错题(版权 + 防幻觉)。需要具体数据由用户提供,或举通用示例。
  • 诊断结论必须带置信度与反证风险,不输出"基础不牢"这类无法执行的话。
  • "防过度推断"优先于"显得专业":证据不足就标低置信度,宁可少说。

> 启发:把人的专业判断固化成不可跳过的步骤,并严控过度推断——这正是「skills 四条铁律」的精神在诊断场景的落地。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
YY诊断枢怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_a5bd3029/yy-diagnosis-hub。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

YY诊断枢支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

YY诊断枢权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

YY诊断枢收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

YY诊断枢用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。