学习机会（Learning Opportunities）
在 AI 辅助编程中主动暂停，用基于学习科学的 10-15 分钟练习帮你真正掌握技能，而不只是 shipping 代码。
该技能为纯提示词型，无脚本、无外部副作用、不收集数据；明确要求先征求用户同意才开始练习，orient 模式只读取本地技能目录文件，文件缺失时有清晰的停止提示。扣分点：引用的 PRINCIPLES.md 与 orient 插件为外部链接，资源来源依赖仓库外内容，未做完整性校验；回滚/退出机制仅靠用户拒绝，非正式化。
指令自洽、结构清晰（触发条件、抑制条件、练习类型、暂停规则均有明确约束），失败路径（orientation.md 缺失）有明确反馈文案。扣分点：纯静态审查无执行证据，无测试或示例输出，README 承认 Claude 默认行为可能与'硬停止'指令冲突（需对抗模型默认），异常输入下的行为未定义，故按锚点不高于10。
触发条件（新文件、schema 变更、重构、用户问 why）与抑制条件（本会话已拒绝、已完成2次）明确，适用范围（Claude Code/Codex）声明清楚。扣分点：边界/非适用场景仅部分说明；orient 模式依赖外部 orient 插件和 mcmullarkey/orient 仓库可达性；无中文或本地化支持说明，面向英文开发者。
有正式 CC-BY-4.0 许可证全文、明确的作者身份与背景、学术来源列表、安装说明（Claude Code 与 Codex 双路径）和可选组件说明。扣分点：无版本号/changelog，维护与更新路径仅靠作者博客/网站，frontmatter 描述与正文一致但参数约定仅 orient 一个且部分依赖仓库外文档，渐进披露结构良好但已知限制披露不完整。
练习设计（预测→观察、生成→比较、脚手架渐退）与学习科学原理一致，练习类型具体、可直接由 Claude 执行，README 对使用成本（会打断流畅感）坦诚。扣分点：静态审查下无任何已验证的实际输出样例，效果主张依赖文献而非本技能的实证结果，边际价值证据有限，故不超过7。
PRINCIPLES.md 提供可核查的同行评审文献列表并区分了发现/机制/应用，作者有公开的 OSF 预印本与相关研究，可交叉验证设计依据。扣分点：无任何技能运行层面的可复现证据（无 CI、无测试、无输出快照），技能本身行为与文献主张之间的因果联系未经独立验证，按静态上限不超过5。
- 纯静态审查，未实际运行该技能；实际交互效果（尤其'硬停止'能否压住模型默认续写）未经验证。
- orient 模式依赖外部 orient 插件与 orientation.md 文件，功能不完整时体验会降级；相关仓库需可访问。
- 无版本号与变更日志，升级时行为可能无声变化，建议锁定仓库修订版本使用。
- 无中文支持说明，面向英文用户；中国大陆网络访问 GitHub 相关资源可能受限。
- 发布者未经 FollowSkills 企业注册表验证，身份按未知处理，未据此扣分。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是一个面向 Claude Code 和 Codex 的技能，在你完成架构性工作（新建文件、改数据库 schema、重构、实现陌生模式）后，主动提出可选的 10-15 分钟互动学习练习。它针对“AI 生产力陷阱”：生成式 AI 输出快、代码流畅，容易让开发者跳过主动思考，产生理解错觉。练习涵盖预测、生成对比、路径追踪、调试、复述教学和检索复习六种形式，核心机制是 Claude 提出问题后强制停顿等待你的回答，而不是自问自答。技能由心理科学家 Dr. Cat Hicks 基于学习科学研究及对开发者的定性访谈开发，采用 CC-BY-4.0 许可。
在检测到架构性工作完成节点（新文件/模块、schema 变更、重构、陌生模式）后，询问你是否愿意做一次 10-15 分钟的学习练习；若接受，按六种练习类型之一推进：预测→观察→反思、生成→对比、路径追踪、调试挑战、复述教学、跨会话检索复习。练习中严格执行“暂停等待输入”原则：提问后立即结束消息，不提供提示、示例答案或连续追问。优先引导你自己打开文件定位代码（并逐步淡化脚手架提示），而非直接贴代码片段。以 orient 参数调用时，会读取 orientation.md 仓库定向文件并按其中的练习序列引导你熟悉新代码库。内置抑制规则：本会话已拒绝一次或已完成两次练习则不再主动提议。
- 用 Claude Code 开发涉及陌生语言或架构模式的个人项目的开发者，担心自己只会“复制粘贴 AI 代码”而没真正学到东西
- 正在接手一个新代码库的工程师，想通过 `/learning-opportunities orient` 获得基于代码库实际内容的定向学习练习
- 在团队中推行 AI 辅助编程、希望让“持续学习文化”可见可测的技术负责人，可配合 MEASURE-THIS.md 的前后测量做团队实验
- 在长周期项目中反复会话的开发者，希望每次会话开始时通过检索复习巩固上次的架构理解
- 对学习科学感兴趣、想依据 PRINCIPLES.md 自定义练习类型的 AI 编程用户
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 练习设计有扎实的学习科学依据（生成效应、检索练习、间隔重复、元认知），并附 PRINCIPLES.md 详细说明
- “暂停等待输入”机制直接对抗 AI 自问自答的默认倾向，强制真实的心理投入
- 练习内容来自你自己的项目代码，通过引导定位文件而非贴代码片段，同时建立代码库熟悉度
- 内置礼貌的抑制条件（每会话上限、拒绝即停），不会变成骚扰式打断
- 作者有同行评审的开发者心理学研究支撑，并提供团队测量手册 MEASURE-THIS.md
- 10-15 分钟的停顿会打断“高流快”的编码心流，追求纯粹产出速度的用户可能觉得烦
- 技能依赖模型自觉遵守“提问后停止生成”的规则，README 明确承认需要对抗 Claude 给出完整答案的默认行为，可能出现失效点
- orient 模式依赖先生成 orientation.md 文件，多一步前置流程
- 仓库无自动化测试套件；练习效果的量化证据依赖作者自己的研究，而非本技能本身的随机对照实验
- 自动触发钩子（learning-opportunities-auto）在 Windows 上需要额外配置
如何安装这个 Skill？
Claude Code：1) 添加插件市场：/plugin marketplace add https://github.com/DrCatHicks/learning-opportunities.git；2) 安装：/plugin install learning-opportunities@learning-opportunities；3) 重启 Claude Code。Codex：运行 codex plugin marketplace add https://github.com/DrCatHicks/learning-opportunities.git。（可选）Linux/macOS 用户可加装 learning-opportunities-auto，在每次 git commit 后自动考虑提议练习；Windows 需额外配置。（可选）安装 orient 插件 /plugin install orient@learning-opportunities 以生成仓库定向文件。
如何使用这个 Skill？
安装后无需手动触发——当 Claude 检测到你完成了新文件、schema 变更、重构等工作时会主动询问“想做一个 10-15 分钟的快速学习练习吗？”；接受后按提问回答即可，Claude 会暂停等待你的输入。要学习新仓库时，先在目标仓库运行 /orient 生成 orientation.md，再调用 /learning-opportunities orient 获得定向练习。每次会话练习上限为 2 次，拒绝一次后本会话不再提议。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
README 明确推荐与同作者的 Learning-Goal 技能搭配使用：Learning-Goal 用 MCII（心理对照与执行意图）引导半结构化的学习目标设定，而本技能在日常编码中提供即时的学习练习——一个管目标，一个管日常实践。