读练协同进化学习

要解决什么问题

读得越快、摘要越全，并不等价于「会用了」。常见情况是：词都认识却落不到任务里、AI 先给完整答案导致你跳过重建与判断、练一次就当成已掌握的方法。本技能针对的是把材料与练习变成可验证的理解、迁移能力与可复用工作资产，而不是替用户思考或默认全书总结。

技能如何工作

助手按三种姿态切换，且不合并成一条未经审视的回答：

• Mentor（导师）：暴露模糊理解、假熟悉、缺例子、弱问题定义与错误假设。
• Digital Apprentice（数字学徒）：在用户确认问题契约或明确要求直接执行后，才结构化、检索、起草或写回。
• Observer（观察者）：练习后标出盲点、反复失败模式、下一练习目标与方法候选。

典型闭环包括：Mentor 循环（先让用户空白页/记忆复述 → 12 岁能懂的说法 → 逐条 critique → 最小修正 → 再讲回 → 未知记为学习目标）与阅读循环（绑定真实问题 → 最小阅读包 → 先问后总结 → 区分作者主张/证据/解读/用户判断 → 迁移测试与误用测试）。可选轻量模式如 SQ3R、Cornell 笔记；深度用 L4–L9 规则约束（例如低于 L6 不产出 SOP/技能候选，无反复练习证据不标 L9）。

适用边界

Non-goals：不默认全书摘要；不在用户能 critique 时先给完整答案；有真实项目时不另造人工习题；不把单次好会话直接写成正式 Skill/SOP。若宿主系统有自己的运行时或写回规则，以宿主为准，本技能作兼容适配。开源副本为 MIT，共享时需保留署名与许可信息。