dbs-learning

1仕組みと動作原理

純粋なプロンプト構築による「アダプティブカリキュラムエンジン」：状態はすべてユーザーローカルの固定ファイル（00-学习计划.md + 2桁番号記事 + assets/ + 任意で INDEX.md）に保持され、モデルが毎ラウンドこれらを読み直すことで継続可能。

ループ完結の鍵となる「フィードバック抽出ルール」：記事末尾に4つのプロンプト質問を事前配置し、次回の記事生成時はテンプレート行を必ず除外してユーザーが手動追加したテキストのみをフィードバックとして処理。

フィードバック信号を難易度／切り口の6つの調整戦略（テーブル駆動型）にマッピングし、固定シラバスではない「適応型学習」を実現。

前提知識の確認は独立したフェーズ（Phase 1.5）として新規トピックにのみ適用。カレントプロジェクトに対してスコープを限定した軽量検索を実施後、ユーザーに「プロジェクト準拠／ゼロから／指定資料」の3択を提示。

エビデンスの格付けをフローに定義：ユーザーが自作／確認済みの正式な内容は強い証拠、AIの下書きは弱い証拠、サードパーティ資料はユーザーの知識ベースとみなさない。

検索フェーズに機密除外とプロジェクトルール優先を厳格に適用：デフォルトで .git/.env/.private/秘密鍵/認証情報/個人識別情報/財務原本/顧客機密資料をスキップし、プロジェクト規則の禁止範囲を最優先で遵守。

執筆スタイルは「禁止構文リスト」で制御。「〜ではなく…である」など6種類の構文およびその変種を明確に禁止し、中国語の全角句読点や中英間の半角スペース挿入を義務付け。

ファイル命名と連番進行に厳格なルールを設定：学習計画は 00-学习计划.md に固定、記事は2桁連番、次回記事 = 現在の最大連番 + 1。番号飛ばしや中国語ファイル名は禁止。

2コア機能

4推奨統制措置と判定根拠

5二重目の独立検証

• [ok] 外部资源/工具：是否存在未声明的依赖 — 目录内仅 SKILL.md + agents/openai.yaml；无 URL、无包、无 CLI。external_deps 空数组成立。
• [ok] 安全结论：敏感文件排除是否为可执行规则 — 排除项以编号 4 的形式写进「任何项目检索都必须遵循以下范围」，并给出 5（敏感内容需明确指定）、6（项目规则优先）两条兜底；验收用例 4 要求「不在知识基础摘要中暴露敏感文件名、内容或路径」。规则可判定、有对应场景，非泛泛声明。
• [ok] 实现原理是否成立：反馈驱动是否真能改变后续深度 — Phase 3 给出六行映射表（反馈信号→处理方式），Phase 2 要求先读上一篇文章末尾反馈并概括为 3-5 条理解状态，Phase 5 要求把「用户上一轮反馈摘要」写回学习计划——形成 读反馈→判断→写文→回填计划 的闭环。用例 2/3 给出了两种典型反馈下的期望输出，可验证。
• [ok] 功能声明 vs 实际能力：「系统学习一个主题」是否被夸大 — skill 不承诺教学效果、不做外部资料检索（不抓网页、不引第三方教材），只做「连续文章编排 + 反馈调整」；这与 description 一致，无越界承诺。
• [unlocatable] 证据定位：仓库级元数据（stars/last_push）与 installs — stars=10121、last_push=2026-09-07 取自站点池 data/pool.json（GitHub API 采集），pin 源码内无法逐字定位；installs 未采集记 null。license 可在仓库根 LICENSE 逐字命中。

6結論