[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"skill:01M74ZYAVTAZGS6T4XG10B4W34":3,"skill-same:01M74ZYAVTAZGS6T4XG10B4W34":48},{"skillNo":4,"name":5,"nameZh":6,"description":7,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":15,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":16,"categories":17,"keywords":18,"publishedAt":19,"linkOnly":20,"markdownContent":21,"markdownBody":22,"frontMatter":23,"refName":25,"commitSha":26,"skillDirectory":27,"forksCount":28,"repositoryHtmlUrl":29,"repositoryHomepageUrl":30,"ownerHtmlUrl":31,"ownerBlogUrl":6,"ownerDescription":32,"updatedAt":33,"install":34,"resources":47},"01M74ZYAVTAZGS6T4XG10B4W34","check-understanding",null,"AI Engineering from Scratch 的阶段测验。用于“给我测验一下”、“测试阶段”、“检查我的理解”、“我掌握第 3 阶段了吗”，也支持 \"quiz me\", \"test phase\", \"check my understanding\", \"do I know phase 3\" 或 `\u002Fcheck-understanding \u003Cphase>`。","fancyboi999\u002Fai-engineering-from-scratch-zh","fancyboi999","https:\u002F\u002Favatars.githubusercontent.com\u002Fu\u002F135568692?v=4","01M74ZTBHS2BEXKY4NV97JAF67","Xinmin Zeng","01M74ZTBJGQZ3F0983F2F8RS3G",1340,"MIT","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffancyboi999\u002Fai-engineering-from-scratch-zh\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002Fcheck-understanding\u002FSKILL.md",[],[],"2026-11-12 13:55:43",false,"---\nname: check-understanding\nversion: 1.0.0\ndescription: AI Engineering from Scratch 的阶段测验。用于“给我测验一下”、“测试阶段”、“检查我的理解”、“我掌握第 3 阶段了吗”，也支持 \"quiz me\", \"test phase\", \"check my understanding\", \"do I know phase 3\" 或 `\u002Fcheck-understanding \u003Cphase>`。\n---\n\n# 检查理解程度\n\n测试学习者对 AI Engineering from Scratch 已完成阶段的掌握情况。\n\n## 触发方式\n\n当用户说出类似下面的话时启用此 skill：\n\n- `\u002Fcheck-understanding 3` 或 `\u002Fcheck-understanding deep-learning`\n- “测验一下我对第 2 阶段的掌握情况”\n- “测试第 1 阶段”\n- “检查我对 transformer 的理解”\n- “我掌握第 3 阶段了吗”\n- “我准备好进入下一阶段了吗”\n\n## 输入\n\n接受阶段编号（0-19）或阶段名称作为参数。如果没有参数，列出全部 20 个阶段，并询问用户希望测试哪一阶段。\n\n## 阶段映射\n\n将参数映射到 `phases\u002F` 下正确的阶段目录：\n\n| 输入 | 目录 | 阶段名称 |\n|-------|-----------|------------|\n| 0, setup, tooling | `00-setup-and-tooling` | 环境设置与工具 |\n| 1, math, math-foundations | `01-math-foundations` | 数学基础 |\n| 2, ml, ml-fundamentals | `02-ml-fundamentals` | 机器学习基础 |\n| 3, deep-learning, dl | `03-deep-learning-core` | 深度学习核心 |\n| 4, cv, computer-vision, vision | `04-computer-vision` | 计算机视觉 |\n| 5, nlp | `05-nlp-foundations-to-advanced` | NLP：从基础到进阶 |\n| 6, speech, audio | `06-speech-and-audio` | 语音与音频 |\n| 7, transformers | `07-transformers-deep-dive` | Transformer 深入剖析 |\n| 8, generative, gen-ai, genai | `08-generative-ai` | 生成式 AI |\n| 9, rl, reinforcement-learning | `09-reinforcement-learning` | 强化学习 |\n| 10, llms, llm, llms-from-scratch | `10-llms-from-scratch` | 从零构建 LLM |\n| 11, llm-engineering, llm-eng | `11-llm-engineering` | LLM 工程 |\n| 12, multimodal | `12-multimodal-ai` | 多模态 AI |\n| 13, tools, protocols, mcp | `13-tools-and-protocols` | 工具与协议 |\n| 14, agents, agent-engineering | `14-agent-engineering` | Agent 工程 |\n| 15, autonomous | `15-autonomous-systems` | 自主系统 |\n| 16, multi-agent, swarms | `16-multi-agent-and-swarms` | 多 Agent 与群体 |\n| 17, infrastructure, production, infra | `17-infrastructure-and-production` | 基础设施与生产环境 |\n| 18, ethics, safety, alignment | `18-ethics-safety-alignment` | 伦理、安全与对齐 |\n| 19, capstone, projects | `19-capstone-projects` | 综合项目 |\n\n## 流程\n\n### 第 1 步：解析阶段\n\n解析参数。若为数字，验证它是否在 0 到 19（含）之间。数字超出范围时，告诉用户：`阶段 [N] 不存在。有效阶段为 0-19。`然后展示完整列表供其选择。若为名称或关键词，在上方阶段映射中查找。关键词不匹配任何条目时，告诉用户：`未知阶段“[keyword]”。请从下面列表中选择：`，并展示全部 20 个阶段。未提供参数时，要求用户从完整列表中选择。\n\n### 第 2 步：读取阶段内容\n\n如果仓库已克隆（当前目录或其父目录存在 `phases\u002F`），找出 `phases\u002F\u003Cphase-dir>\u002F` 下全部课程目录并读取每课的 `docs\u002Fzh.md`。如果未克隆，从 README 的 Contents 部分获取该阶段课程列表（获取 `https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ffancyboi999\u002Fai-engineering-from-scratch-zh\u002Fmain\u002FREADME.md`），再从同一 raw base URL 获取每课的 `docs\u002Fzh.md`。这些文档就是出题依据。\n\n读取足够多的课程文档，以覆盖该阶段的完整广度。阶段课程很多（15+）时，优先读取具有代表性的分布：开头几课、中段几课和最后几课。\n\n### 第 3 步：生成 8 道题\n\n基于刚读取的课程内容，恰好生成 8 道选择题：\n\n**第 1-4 题：概念题（是什么\u002F为什么）**\n这些题测试想法、定义和推理的理解。例如：\n- “X 的目的是什么？”\n- “Z 存在时为什么会发生 Y？”\n- “哪项陈述最准确地描述了 A 与 B 的关系？”\n- “X 解决了什么问题？”\n\n**第 5-8 题：实践题（怎么做\u002F构建）**\n这些题测试应用知识和实现意识。例如：\n- “你会如何实现 X？”\n- “哪种方法能正确解决 Y？”\n- “构建 Z 的正确步骤顺序是什么？”\n- “若训练中观察到 X，应当怎么做？”\n\n每题必须恰有 4 个选项，标记为 A、B、C、D，且只有一个正确选项。错误选项应当可信，但对认真学过材料的人应当明显不对。\n\n给每道题标记其来源课程（例如“第 03 课：矩阵变换”）。\n\n### 第 4 步：逐题展示\n\n使用 AskUserQuestion 工具（或等效交互式提示）一次展示一道题。格式：\n\n```text\n第 1\u002F8 题（概念题）——来自第 03 课：矩阵变换\n\n特征值的几何解释是什么？\n\nA) 矩阵施加的旋转角度\nB) 特征向量在变换中被缩放的倍数\nC) 变换矩阵的行列式\nD) 变换后矩阵的秩\n```\n\n等待用户作答后，才进入下一题。\n\n### 答案隔离\n\n在学习者回答当前题目之前，正确选项和解释必须保持私密。回复格式提示中绝不使用真实答案字母、可能答案或生成的答案分布。若需要纯文本提示，必须严格使用：`请只回复一个字母：\u003CA|B|C|D>。`\n\n### 第 5 步：记录与评分\n\n持续记录：\n- 8 题中的正确总数\n- 每道错题：题号、用户答案、正确答案及来源课程\n\n### 第 6 步：展示结果\n\n所有 8 题完成后，展示得分和评级：\n\n**答对 7-8 题：已掌握**\n若为第 19 阶段（综合项目）：`你已掌握第 19 阶段，也是最后一个阶段。`只有能够确认整个课程其余部分均已完成时（当前目录中的 `LEARNING.md` 路径表显示阶段 0-18 都是 Done 或 Skip），才能再加上 `恭喜，你已完成全部课程。`单次阶段测验不能证明整个课程已完成。\n否则：`你对第 N 阶段掌握扎实，可以进入第 N+1 阶段：[下一阶段名称]。`\n\n**答对 5-6 题：接近掌握**\n`基础扎实。继续前请复习以下具体内容：`\n随后列出错题关联的课程。\n\n**答对 3-4 题：正在形成理解**\n`你的理解正在建立，但还需回顾以下课程：`\n随后列出每道错题及需重读的课程。\n\n**答对 0-2 题：重新开始**\n`这个阶段还需要更多时间。请从头重新学习课程，重点关注：`\n随后列出所有未掌握的主题。\n\n### 第 7 步：错题拆解\n\n对用户答错的每一题，展示：\n\n```text\n第 N 题：[题目文本，缩写]\n你的答案：B\n正确答案：C —— [正确选项文本]\n原因：[用 1-2 句解释 C 为什么正确]\n复习：第 NN 课 —— [课程名称] (phases\u002F\u003Cphase-dir>\u002FNN-\u003Clesson-slug>\u002Fdocs\u002Fzh.md)\n```\n\n### 第 8 步：下一步做什么？\n\n最后提供三个选择：\n\n1. **重做本测验** —— 从同一阶段生成一组新的 8 道题\n2. **测试另一阶段** —— 选择其他阶段测试\n3. **解释一个主题** —— 询问任意错题涉及的概念\n\n等待用户选择后再执行。\n\n## 规则\n\n- 重考时，在题库耗尽前避免重复题目。题库耗尽后，才可为后续重考重排或改写题目。\n- 题目必须直接基于课程文档，不能基于通用知识。\n- 用户回答之前，不展示正确答案。\n- 学习者回答格式示例中不得出现真实答案字母；使用 `\u003CA|B|C|D>` 作为占位符。\n- 题目文本保持简洁，最多一两句话。\n- 错误选项必须可信，不要设置玩笑答案。\n- 若一个阶段的课程正文待发布（以 `docs\u002Fzh.md` 文件为准），告诉用户：`第 N 阶段尚未提供课程内容。请选择已完成的阶段进行测验。`\n","# 检查理解程度\n\n测试学习者对 AI Engineering from Scratch 已完成阶段的掌握情况。\n\n## 触发方式\n\n当用户说出类似下面的话时启用此 skill：\n\n- `\u002Fcheck-understanding 3` 或 `\u002Fcheck-understanding deep-learning`\n- “测验一下我对第 2 阶段的掌握情况”\n- “测试第 1 阶段”\n- “检查我对 transformer 的理解”\n- “我掌握第 3 阶段了吗”\n- “我准备好进入下一阶段了吗”\n\n## 输入\n\n接受阶段编号（0-19）或阶段名称作为参数。如果没有参数，列出全部 20 个阶段，并询问用户希望测试哪一阶段。\n\n## 阶段映射\n\n将参数映射到 `phases\u002F` 下正确的阶段目录：\n\n| 输入 | 目录 | 阶段名称 |\n|-------|-----------|------------|\n| 0, setup, tooling | `00-setup-and-tooling` | 环境设置与工具 |\n| 1, math, math-foundations | `01-math-foundations` | 数学基础 |\n| 2, ml, ml-fundamentals | `02-ml-fundamentals` | 机器学习基础 |\n| 3, deep-learning, dl | `03-deep-learning-core` | 深度学习核心 |\n| 4, cv, computer-vision, vision | `04-computer-vision` | 计算机视觉 |\n| 5, nlp | `05-nlp-foundations-to-advanced` | NLP：从基础到进阶 |\n| 6, speech, audio | `06-speech-and-audio` | 语音与音频 |\n| 7, transformers | `07-transformers-deep-dive` | Transformer 深入剖析 |\n| 8, generative, gen-ai, genai | `08-generative-ai` | 生成式 AI |\n| 9, rl, reinforcement-learning | `09-reinforcement-learning` | 强化学习 |\n| 10, llms, llm, llms-from-scratch | `10-llms-from-scratch` | 从零构建 LLM |\n| 11, llm-engineering, llm-eng | `11-llm-engineering` | LLM 工程 |\n| 12, multimodal | `12-multimodal-ai` | 多模态 AI |\n| 13, tools, protocols, mcp | `13-tools-and-protocols` | 工具与协议 |\n| 14, agents, agent-engineering | `14-agent-engineering` | Agent 工程 |\n| 15, autonomous | `15-autonomous-systems` | 自主系统 |\n| 16, multi-agent, swarms | `16-multi-agent-and-swarms` | 多 Agent 与群体 |\n| 17, infrastructure, production, infra | `17-infrastructure-and-production` | 基础设施与生产环境 |\n| 18, ethics, safety, alignment | `18-ethics-safety-alignment` | 伦理、安全与对齐 |\n| 19, capstone, projects | `19-capstone-projects` | 综合项目 |\n\n## 流程\n\n### 第 1 步：解析阶段\n\n解析参数。若为数字，验证它是否在 0 到 19（含）之间。数字超出范围时，告诉用户：`阶段 [N] 不存在。有效阶段为 0-19。`然后展示完整列表供其选择。若为名称或关键词，在上方阶段映射中查找。关键词不匹配任何条目时，告诉用户：`未知阶段“[keyword]”。请从下面列表中选择：`，并展示全部 20 个阶段。未提供参数时，要求用户从完整列表中选择。\n\n### 第 2 步：读取阶段内容\n\n如果仓库已克隆（当前目录或其父目录存在 `phases\u002F`），找出 `phases\u002F\u003Cphase-dir>\u002F` 下全部课程目录并读取每课的 `docs\u002Fzh.md`。如果未克隆，从 README 的 Contents 部分获取该阶段课程列表（获取 `https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Ffancyboi999\u002Fai-engineering-from-scratch-zh\u002Fmain\u002FREADME.md`），再从同一 raw base URL 获取每课的 `docs\u002Fzh.md`。这些文档就是出题依据。\n\n读取足够多的课程文档，以覆盖该阶段的完整广度。阶段课程很多（15+）时，优先读取具有代表性的分布：开头几课、中段几课和最后几课。\n\n### 第 3 步：生成 8 道题\n\n基于刚读取的课程内容，恰好生成 8 道选择题：\n\n**第 1-4 题：概念题（是什么\u002F为什么）**\n这些题测试想法、定义和推理的理解。例如：\n- “X 的目的是什么？”\n- “Z 存在时为什么会发生 Y？”\n- “哪项陈述最准确地描述了 A 与 B 的关系？”\n- “X 解决了什么问题？”\n\n**第 5-8 题：实践题（怎么做\u002F构建）**\n这些题测试应用知识和实现意识。例如：\n- “你会如何实现 X？”\n- “哪种方法能正确解决 Y？”\n- “构建 Z 的正确步骤顺序是什么？”\n- “若训练中观察到 X，应当怎么做？”\n\n每题必须恰有 4 个选项，标记为 A、B、C、D，且只有一个正确选项。错误选项应当可信，但对认真学过材料的人应当明显不对。\n\n给每道题标记其来源课程（例如“第 03 课：矩阵变换”）。\n\n### 第 4 步：逐题展示\n\n使用 AskUserQuestion 工具（或等效交互式提示）一次展示一道题。格式：\n\n```text\n第 1\u002F8 题（概念题）——来自第 03 课：矩阵变换\n\n特征值的几何解释是什么？\n\nA) 矩阵施加的旋转角度\nB) 特征向量在变换中被缩放的倍数\nC) 变换矩阵的行列式\nD) 变换后矩阵的秩\n```\n\n等待用户作答后，才进入下一题。\n\n### 答案隔离\n\n在学习者回答当前题目之前，正确选项和解释必须保持私密。回复格式提示中绝不使用真实答案字母、可能答案或生成的答案分布。若需要纯文本提示，必须严格使用：`请只回复一个字母：\u003CA|B|C|D>。`\n\n### 第 5 步：记录与评分\n\n持续记录：\n- 8 题中的正确总数\n- 每道错题：题号、用户答案、正确答案及来源课程\n\n### 第 6 步：展示结果\n\n所有 8 题完成后，展示得分和评级：\n\n**答对 7-8 题：已掌握**\n若为第 19 阶段（综合项目）：`你已掌握第 19 阶段，也是最后一个阶段。`只有能够确认整个课程其余部分均已完成时（当前目录中的 `LEARNING.md` 路径表显示阶段 0-18 都是 Done 或 Skip），才能再加上 `恭喜，你已完成全部课程。`单次阶段测验不能证明整个课程已完成。\n否则：`你对第 N 阶段掌握扎实，可以进入第 N+1 阶段：[下一阶段名称]。`\n\n**答对 5-6 题：接近掌握**\n`基础扎实。继续前请复习以下具体内容：`\n随后列出错题关联的课程。\n\n**答对 3-4 题：正在形成理解**\n`你的理解正在建立，但还需回顾以下课程：`\n随后列出每道错题及需重读的课程。\n\n**答对 0-2 题：重新开始**\n`这个阶段还需要更多时间。请从头重新学习课程，重点关注：`\n随后列出所有未掌握的主题。\n\n### 第 7 步：错题拆解\n\n对用户答错的每一题，展示：\n\n```text\n第 N 题：[题目文本，缩写]\n你的答案：B\n正确答案：C —— [正确选项文本]\n原因：[用 1-2 句解释 C 为什么正确]\n复习：第 NN 课 —— [课程名称] (phases\u002F\u003Cphase-dir>\u002FNN-\u003Clesson-slug>\u002Fdocs\u002Fzh.md)\n```\n\n### 第 8 步：下一步做什么？\n\n最后提供三个选择：\n\n1. **重做本测验** —— 从同一阶段生成一组新的 8 道题\n2. **测试另一阶段** —— 选择其他阶段测试\n3. **解释一个主题** —— 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