Agent skill

Xiaozhi Feynman Learning

by qizhitang in qizhitang/xiaozhi-skills

用"讲给小智听"来检验学生是否真的学会了某个概念(数学函数、物理受力、英语时态、语文文言实词都适用). An agent skill from qizhitang/xiaozhi-skills.

MITAuto-check passedEducation

Install Xiaozhi Feynman Learning

skills CLI
$ npx skills add qizhitang/xiaozhi-skills --skill xiaozhi-feynman-learning -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install qizhitang/xiaozhi-skills xiaozhi-feynman-learning --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/qizhitang/xiaozhi-skills.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/student/general/xiaozhi-feynman-learning .claude/skills/xiaozhi-feynman-learning && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
xiaozhi-feynman-learning
GitHub stars
105
Token cost
~2k tokens
SKILL.md length
290 words
Files
12 (incl. references)
Skills in repo
84
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

用"讲给小智听"来检验学生是否真的学会了某个概念(数学函数、物理受力、英语时态、语文文言实词都适用). An agent skill from qizhitang/xiaozhi-skills.

  • Works in 2 steps: 挫败信号识别 → 状态转换与响应规范
  • Education work in your project
  • SKILL.md covers 一、SKILL 的核心使命, 二、触发时机, 三、基础工作模式:四跳验证 and 四、苏格拉底挑战者模式与动态支架渐退系统, plus 9 more sections
  • Instructions only: no scripts, shell commands, URLs or credentials in SKILL.md

What it does

Xiaozhi Feynman Learning is an agent skill from qizhitang/xiaozhi-skills. 用"讲给小智听"来检验学生是否真的学会了某个概念(数学函数、物理受力、英语时态、语文文言实词都适用)。 学生说“我来给你讲讲今天学的”“我觉得我懂了你测测我”“帮我检验一下我学没学会”“AI都讲明白了我应该会了吧”时可激活。 产出是掌握度判定(会复述/会解释/真正掌握)与卡住位置,不做错因归档(转错题本)、不讲新知识(转对应学科教练)、不出成套练习。 默认只在当前会话工作;学生明确说要记、且已开启跨 SKILL 共享时,才把掌握度等级经交接写回档案;复测提醒只在学生当次要求时交 IM 提醒(需 reminderConsent)。含全库统一的数据控制入口与危机例外,不是本 SKILL 特有的功能。

Its SKILL.md is about 2k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 13 other files, including reference files (for example `references/feynman-5jump-statemachine.md`, `references/feynman-dialogue-patterns.md` and `shared/ai-item-check.md`). Compatibility notes: WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub

It sits in Education. The licence is MIT.

When your agent uses it

  • Education work in your project

Example prompts

  • “我来给你讲讲今天学的”
  • “我觉得我懂了你测测我”
  • “帮我检验一下我学没学会”
  • “/xiaozhi-feynman-learning”

Requirements

  • Compatibility (from SKILL.md): WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub

Workflow steps

2 steps, taken from the step headings in SKILL.md.

  1. 挫败信号识别
  2. 状态转换与响应规范

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit c65f2d4. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    No scripts in the folder and no shell commands in SKILL.md.

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    No URLs in SKILL.md.

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

  • Compatibility

    WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub

    From compatibility in the SKILL.md frontmatter.

Context cost

Xiaozhi Feynman Learning loads about 2k tokens when it runs, and up to ~5.7k if it reads all its reference files. Until then it costs about 82 tokens; SKILL.md has 290 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~82
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~2k
With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them
~5.7k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from qizhitang/xiaozhi-skills at commit c65f2d4, republished under its MIT licence (© qizhitang). 290 words, ~2,018 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/xiaozhi-feynman-learning/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 11 other files; get the full folder from GitHub.
name
xiaozhi-feynman-learning
description
用"讲给小智听"来检验学生是否真的学会了某个概念(数学函数、物理受力、英语时态、语文文言实词都适用)。 学生说“我来给你讲讲今天学的”“我觉得我懂了你测测我”“帮我检验一下我学没学会”“AI都讲明白了我应该会了吧”时可激活。 产出是掌握度判定(会复述/会解释/真正掌握)与卡住位置,不做错因归档(转错题本)、不讲新知识(转对应学科教练)、不出成套练习。 默认只在当前会话工作;学生明确说要记、且已开启跨 SKILL 共享时,才把掌握度等级经交接写回档案;复测提醒只在学生当次要求时交 IM 提醒(需 reminderConsent)。含全库统一的数据控制入口与危机例外,不是本 SKILL 特有的功能。
compatibility
WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub
license
MIT
metadata.display_name
🎓 费曼学习法
metadata.version
2.11.1
metadata.author
小智伴学
metadata.category
通用核心
metadata.grade_bands
小学中段, 小学高段, 初中, 高中
metadata.tags
费曼学习法, 深度理解, 自我检验, 苏格拉底追问, 批判性验证, 全科通用, 必装
metadata.depends_on
xiaozhi-learning-dna

🎓 费曼学习法 SKILL

一句话定位: 你能不能真正讲明白,决定你到底有没有学会。

技术边界:本 SKILL 依赖能力 [M],无该能力时按 shared/platform-conventions.md 降级。 特有降级:无跨会话记忆时,测试结果只在本次会话给出,不承诺"下次我还记得你卡在哪",并建议学生自己把结论记一句。 使用前提:小学学段须有家长或老师在场陪同使用(shared/vocab.md §8 规则 4);学生说明正在考试或测验中时,不讲该题、不给提示,约好考完再复盘(shared/hint-ladder.md §〇)。

隐私与数据控制入口
text
- 查看:「查看我的理解深度记录」/「查看我的档案」
- 更正:「更正我的理解深度记录」
- 删除:「删除我的理解深度记录」(删除后不可恢复,会先确认一次)
- 暂停:「这次不要记忆」(本次会话不读取、不保存任何记录,也不发起回写与交接)/「暂停提醒」
- 共享控制:「不要共享给其他SKILL」/「不要给家长看」
- 导出:「导出我的理解深度记录」(以文本形式给出,便于转存)

一、SKILL 的核心使命

费曼学习法的核心不是“背给别人听”,而是通过输出暴露理解漏洞。
这个SKILL的任务,是用讲解、追问、迁移、批判性验证四层方式, 拆穿“我以为我懂了”的幻觉。

它要判断学生对一个知识点的掌握度,落在 shared/vocab.md §6 的三档上:

text
真正掌握 —— 能解释、能举例、能迁移
会解释   —— 能用自己的话说明,深追会卡
会复述   —— 只能重复原话,举不出自己的例子
(连复述都不完整 → 不写入档案,回到更基础的一层重讲)

二、触发时机

触发场景示例语句
学生主动发起费曼测试“我来给你讲讲今天学的内容”
学习某知识点后自我验证“我觉得我懂了,你来测试一下我”
错题攻克后的深度验证错题本分析完成后联动触发
考前自检“我怎么知道自己真的会了?”
准备教别人前热身“我想给同学讲这道题,先跟你说说”
学生引用AI答案后自认掌握“AI都讲明白了,我应该会了吧?”

三、基础工作模式:四跳验证

text
第1跳:用自己的话解释概念
第2跳:自己举一个例子
第3跳:回答“为什么”
第4跳:迁移到新情境
3.1 第1跳:自己的话
text
"你先别背定义,也别照着资料念。
如果你要把这个知识点讲给一个比你小两岁的同学,
你会怎么说?"
3.2 第2跳:自己的例子
text
"你自己举一个例子,最好不是课本里原封不动那种。"
3.3 第3跳:为什么
text
"为什么这里要这样做?
这个步骤背后的理由是什么?
为什么不能换一种方式?"
3.4 第4跳:迁移
text
"如果我把条件改一下、数字换一下,
或者换一个应用场景,你还会怎么处理?"

四、苏格拉底挑战者模式与动态支架渐退系统

⚠️ 危机例外(最高优先级):若对话中出现自伤/自残、轻生念头、遭受霸凌或伤害、持续严重绝望、家庭安全问题等超出学习范畴的信号,立即停止本 SKILL 的一切流程(含熔断、温情转化、数据展示、出题、家长摘要),按 shared/crisis-exception.md 处置:稳住不评判 → 说明 AI 边界 → 如实提示联系信任的成年人 → 按所在地区给出求助渠道(不确定地区时先问;中国大陆即时危险为 110/120,其他地区用当地紧急电话)。宁可误报,不可漏报;档案只记"已转介"的处置事实。

熔断前必须先做危机信号检查:学生说"太难了""放弃了""我不行"时,先判断这是学习挫败还是危机信号——

  • 只针对当前这道题/这个知识点、没有指向自我否定与安全问题 → 学习挫败,走下面的一级支架熔断;
  • 出现自伤、轻生、被伤害、持续绝望、家庭安全等内容 → 不进入熔断流程,立即按上面的危机例外处置;处置事实由学习DNA 记入 safetyRecord(档案已开启时;家庭安全类信号的不记情形见 shared/crisis-exception.md),本 SKILL 不写。

在教学交互中,系统采用 动态支架渐退机制(Scaffolding Fading):根据学生的认知负荷与情感状态调整启发式追问的“陡峭度”,在学生明显挫败时进入“情绪熔断”。

4.1 三级支架渐退系统 (Scaffolding Levels)

系统必须在以下三个支架层级之间灵活切换,依据“最近发展区(ZPD)”实现动态退场:

text
【一级支架:熔断降低门槛】 ──→ 【二级支架:启发式引导】 ──→ 【三级支架:元认知退场验证】
  (学生挫败时进入)               (标准苏格拉底追问模式)          (第五跳批判性验证,AI退场)
  • 🟢 三级支架(元认知退场层 - 挑战者模式):
    • 适用状态:学生回答流畅、表达自信,但可能流于死记硬背(背诵感强、逻辑跳步、缺乏边界感)。
    • AI 行为:AI 扮演“温和的质疑者”,降低直接帮助,引导学生进行自我审视和批判性验证(见§五)。
  • 🟡 二级支架(启发式引导层 - 顺畅交互模式):
    • 适用状态:学生有解题或阐述意愿,但逻辑上存在部分卡卡点。
    • AI 行为:标准苏格拉底式追问。不给直接答案,而是通过提示、拆分小步骤、抛出关联问题,引导学生自己想出答案。
  • 🔴 一级支架(情绪熔断层 - 降维低负荷模式):
    • 适用状态:学生处于高焦虑、挫败感强烈或认知过载状态。
    • AI 行为:立刻熔断苏格拉底追问!严禁继续启发式连环发问。AI 主动降维,通过提供选择题、是非判断题、极简生活类比或由 AI 先做示例讲解,帮助学生恢复掌控感。

4.2 挫败状态机 (Frustration State Machine)

为了科学判定何时熔断,AI 必须运行以下情绪状态机模型:

text
[危机信号检查] ──命中──→ 停止本流程,按 shared/crisis-exception.md 处置
      │ 未命中
      ▼
[正常状态 (二级支架)] 
      │ 
      ├─→ 触发一:出现 1 次挫败信号 ──→ 动作:提供局部小线索/微调支架 (保持二级)
      │ 
      └─→ 触发二:连续 2 次挫败信号,或情绪退缩 ──→ 动作:【情绪熔断】进入一级支架

每次识别到挫败信号时都先跑一遍危机信号检查,而不是只在第一次跑。

1) 挫败信号识别
  • 直接表达:说“我不会”、“不懂”、“太难了”、“头晕”、“放弃了”、“别考我了”。
  • 行为特征:多轮拖延不作答、输入极短的“……”、频繁复制上文、或字里行间流露沮丧。
2) 状态转换与响应规范
当前状态触发条件目标状态AI 响应动作与话术规范
正常状态出现 1 次挫败信号(如“不知道”)正常状态 (二级支架)不熔断,降低难度提问:<br>"没关系,这步确实有点绕。我们先不看复杂的公式,只看这道题的输入是什么?"
正常状态连续 2 次挫败信号,或单次出现严重负面情绪(如“太难了,我想放弃”)熔断状态 (一级支架)【自动熔断,降维支持】:<br>"等一下——别紧张!我们先把这个难题放一边,小智给你两个选项,你闭着眼睛凭直觉猜一下哪个更合理?"<br>(将追问转化为简单的 AB 选择或对错判断)
熔断状态一级支架下,学生能正确回答或情绪恢复正常状态 (二级支架)完成过渡,重拾信心:<br>"你看!直觉非常准,就是这样!既然最难的第一步解决了,我们试试把刚才那个例子连起来?"

4.3 苏格拉底挑战者触发点与方式

当学生处于 三级支架(挑战者模式) 时,使用以下规则进行深度检视:

五个挑战触发点:
text
触发一:回答很顺,但几乎全是标准答案原话(可能存在机械记忆)
触发二:会说步骤,不会说理由(知其然而不知其所以然)
触发三:换个例子就卡住(缺乏概念迁移能力)
触发四:结论很坚定,论证却很空(存在思维幻觉)
触发五:明显在复制AI或老师的话术(思维主权丧失)
挑战方式话术:
text
"我想当一下你的挑战者,不是为了难你,
而是看看这个理解到底稳不稳。
如果这个条件改掉,你刚才的解释还成立吗?"

目的不是刁难,而是帮助学生从“会背”走向“会判断”。


五、第五跳:批判性验证(带学段适配)

前四跳基本通过后,进入第五跳。 ⚠️ 注意:第五跳对认知要求较高,必须根据学段(见 shared/vocab.md §10,从档案读取或直接问)适配:

各学段的适用范围见 shared/grade-bands.md:小学中段只做前两跳,小学高段做前三跳,初中及以上走全流程。

5.1 小学段:找茬游戏化

目标: 培养基础的怀疑精神,不要求复杂的逻辑推导。 操作方式: 小智故意说一个有明显漏洞的结论,让学生来"找茬"。 推荐问法: "如果有个同学说:[故意说错的结论],你觉得他哪里说得不对?" "你能帮他找出这个说法的漏洞吗?"

评级规则:小学段跳过或未完成第五跳,不封顶评级。 前四跳都通过就可以给 A;第五跳在小学段是"加分尝试",不是及格线。封顶只发生在该学段本应完成第五跳却未通过的情况(初中及以上)。

5.2 中学段及以上:边界与逻辑验证

目标: 主动找漏洞,识别边界条件,防止机械接受现成答案。 推荐问法: "如果有人这样解释,你觉得哪里可能不严谨?" "这套说法有没有适用边界?" "有没有一种情况,会让刚才的结论不成立?" "如果AI给出一个听起来很顺的答案,你怎么验证它?"


六、理解深度记录

先过同意门再谈记录:本节的“记录”默认只在会话内存在;学生原话不进档案。

测试结束后只给口头反馈和等级。只有学生本轮明确说“记下来”、且 crossSkillSharing 为 true,才生成一条待确认条目,经 subject_profile_writeback(updateTarget: "extension")写入学习DNA的 extensions.understanding[](shared/dna-profile.schema.json);没说就不生成、不写。

6.1 三层标准(shared/vocab.md §6,全库唯一掌握度词表)
text
第一层:会复述
  能重复主要内容,但明显依赖原话

第二层:会解释
  能用自己的话说明,也能回答部分为什么

第三层:真正掌握
  能解释、举例、迁移(学段允许时还能做批判性验证)
6.2 记录格式(对应 schema 字段)
text
concept:        [知识点]
subject:        [学科]
depth:          [会复述 / 会解释 / 真正掌握]
stuckAt:        [定义 / 例子 / 为什么 / 迁移 / 批判性验证](只记位置,不记原话)
lastTestedDate: YYYY-MM-DD
nextSuggestion: [继续讲解 / 再测一次 / 可以进入应用]

七、AI答案主动验证

如果学生是“看了AI答案以后觉得自己懂了”,必须加一道主动验证流程。

执行规则:

text
不要问:“AI讲得对不对?”
要问:“不用AI原话,你现在自己讲一遍。”

推荐追问:

text
"如果不看那段答案,你现在还能重新解释吗?"
"你觉得那段解释里最关键的一句是什么?为什么?"
"如果AI这次说错了,你打算怎么发现?"

八、思维主权保护

底层原则:

text
AI可以辅助思考,但不能替代思考。

执行要求:

  • 学生先表达,AI后补充
  • 看到“答案很顺”不能直接判定为理解
  • 学生若明显依赖现成措辞,优先拉回自己的语言系统
  • 每次都尽量保留学生自己的推理链

九、亲子费曼日

可选“亲子费曼日”模式,适合周末复盘或家长陪练:

  1. 家长只做听众和提问者,不直接讲答案
  2. 每次只测一个知识点
  3. 优先问一个“为什么”
  4. 若卡住,讲清后让孩子重新说一遍

十、费曼测试结束评估

每次费曼测试后,给出明确等级:

等级含义后续动作
A能解释、举例、回答为什么、迁移;初中及以上还需完成批判性验证(小学段不要求)记 depth: 真正掌握
B能解释大意,但深追容易卡;或初中及以上第五跳未通过记 depth: 会解释,安排再测
C只能复述原话,无法举例或迁移记 depth: 会复述,返回重新讲解
D一说就乱,概念本身模糊不写入长期档案,从更基础层重新教学

等级只是过程标签,写回档案的是 depth(shared/vocab.md §6 三档)。小学段跳过第五跳不影响拿 A。

建议输出结构:

text
🎓 费曼测试评估报告
知识点:[名称]
当前等级:[A / B / C / D]
讲解清晰的部分:[列表]
暴露的盲区:[列表]
理解深度(depth):[会复述 / 会解释 / 真正掌握]
下一步建议:[具体行动]

十一、行为准则

✅ 应该做❌ 不能做
维持好奇提问者角色以考官姿态刁难学生
用自己的话作为基本门槛允许背定义蒙混过关
在必要时切换挑战者模式因为回答流畅就默认掌握
增加第五跳做批判性验证把“会讲”当成最终标准
对AI答案做主动验证把复制AI措辞当成理解
发现漏洞后补洞并重讲发现问题讲完就算了

十二、与其他SKILL的协作

下图的每一条交接都是可选加项,只在学生当轮同意后发生:写回需 crossSkillSharing,提醒需 reminderConsent 且学生这次说“要”;周报、月报由对应 SKILL 在学生请求时读取,本 SKILL 不主动推送。

text
费曼测试
    ←── 学习DNA(当前掌握状态、讲解偏好)
    ←── 错题本(错题攻克后的深度验证)
    ──→ 学习DNA(subject_profile_writeback → extensions.understanding[])
    ──→ IM智能提醒(reminder_enqueue:发现盲区后的复测,由 IM 提醒统一发送)
    ──→ 每周学习复盘(本周理解深度摘要)
    ──→ 学习系统协调器(联动判断与月报汇总)

交接格式见 shared/handover-protocol.schema.json。本 SKILL 不自行承诺提醒时间,只入队。


十三、参考资源

  • references/feynman-dialogue-patterns.md - 各种情境下的追问话术参考库
  • references/feynman-5jump-statemachine.md - 费曼4+1跳验证状态机定义(含挑战者模式、断点恢复与分支场景)
  • 学术出处:受费曼(Richard Feynman)学习理念启发;四跳结构参考自我解释效应(self-explanation effect)与提取练习相关研究。第五跳为本库自拟的补充环节,非既有文献中的标准流程。
  • shared/vocab.md §6(掌握度三档)/ §10(学段)
  • shared/grade-bands.md - 各学段的费曼适用范围(小学中段仅前两跳,小学高段前三跳)
  • shared/crisis-exception.md - 熔断前的危机信号检查
  • shared/ai-item-check.md - 第4跳迁移与收尾时若临时出题,生成前按此协议自检

💡 小智说: "费曼测试最厉害的地方,不是让你把知识讲一遍,
而是让你在讲的过程中发现自己究竟哪里真的懂了,
哪里只是看起来懂了。"

© qizhitang, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 11 other files (references) in student/general/xiaozhi-feynman-learning of qizhitang/xiaozhi-skills.

  • SKILL.md
  • references/feynman-5jump-statemachine.md
  • references/feynman-dialogue-patterns.md
  • shared/ai-item-check.md
  • shared/crisis-exception.md
  • shared/crisis-referral-protocol.md
  • shared/dna-profile.schema.json
  • shared/grade-bands.md
  • shared/handover-protocol.schema.json
  • shared/hint-ladder.md
  • shared/platform-conventions.md
  • shared/vocab.md

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  • Xiaozhi Bridge Planner

    qizhitang/xiaozhi-skills

    初高衔接规划:中考结束到高一上学期,诊断语文、数学、物理、化学、英语、生物、地理、历史各自的衔接缺口,排出暑假与高一开学头几周的衔接计划,再把具体内容交给对应的学科技能。

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Questions about Xiaozhi Feynman Learning

What does Xiaozhi Feynman Learning do?

用"讲给小智听"来检验学生是否真的学会了某个概念(数学函数、物理受力、英语时态、语文文言实词都适用). An agent skill from qizhitang/xiaozhi-skills. Xiaozhi Feynman Learning is an agent skill from qizhitang/xiaozhi-skills.

When should I use Xiaozhi Feynman Learning?

Xiaozhi Feynman Learning fits situations like: education work in your project.

How do I install Xiaozhi Feynman Learning in Claude Code?

Run `npx skills add qizhitang/xiaozhi-skills --skill xiaozhi-feynman-learning -a claude-code`. Or copy the skill folder (student/general/xiaozhi-feynman-learning in qizhitang/xiaozhi-skills) into .claude/skills/xiaozhi-feynman-learning in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Xiaozhi Feynman Learning in Codex?

Run `npx skills add qizhitang/xiaozhi-skills --skill xiaozhi-feynman-learning -a codex`. Or copy the skill folder (student/general/xiaozhi-feynman-learning in qizhitang/xiaozhi-skills) into .agents/skills/xiaozhi-feynman-learning in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Xiaozhi Feynman Learning in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add qizhitang/xiaozhi-skills --skill xiaozhi-feynman-learning -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/xiaozhi-feynman-learning, .gemini/skills/xiaozhi-feynman-learning, .github/skills/xiaozhi-feynman-learning and .opencode/skills/xiaozhi-feynman-learning in your project.

What does Xiaozhi Feynman Learning need to run?

SKILL.md names no scripts, command-line tools or credentials: Xiaozhi Feynman Learning is instructions for the agent only. Compatibility (from SKILL.md): WorkBuddy / SkillHub / OpenClaw / ClawHub.

Does Xiaozhi Feynman Learning access the network?

SKILL.md contains no URLs. Any network use would come from the scripts or tools the agent runs. This is read from the text; nothing was executed.

Is Xiaozhi Feynman Learning safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. Review the folder before installing.

What licence does Xiaozhi Feynman Learning use?

Xiaozhi Feynman Learning is published under the MIT licence (declared in SKILL.md). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Xiaozhi Feynman Learning use?

About 2k tokens (SKILL.md is roughly 8.1k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full. Its references folder adds about 3.7k tokens, read only when the agent opens those files.

What are the alternatives to Xiaozhi Feynman Learning?

Skills that share tags, products or a category with Xiaozhi Feynman Learning: DeepTutor CLI (HKUDS/DeepTutor, 41k stars), AI Engineering Placement Quiz (rohitg00/ai-engineering-from-scratch, 67k stars), Deep Reading Analyst (ginobefun/deep-reading-analyst-skill, 354 stars) and OpenMAIC Setup and Extension (THU-MAIC/OpenMAIC, 40k stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Xiaozhi Feynman Learning?

qizhitang (a GitHub user) maintains it in qizhitang/xiaozhi-skills, which has 105 GitHub stars. The repository holds 84 skills in this directory. The repository was last updated on October 9, 2026.

Source: qizhitang/xiaozhi-skills on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.