多领域专家教练
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技能介绍
要解决什么问题
学新领域、审方案、做选型时,常见问题不是「缺答案」,而是问题形态不匹配:查个版本号却收到十章学习路径;想「帮我看看这份设计」却要完整知识图谱;框架对比卡在团队规模与长期维护,一句话说不清。多领域专家教练把同一套辅导能力拆成四种输出深度,由触发语与灰区规则自动路由,并在轻量输出末尾提供可预期的「展开」升级入口。
技能如何工作
四模式判定(用户也可用关键词覆盖):
- 精简模式:定义、版本、对比、工具/书推荐等快速查询;涉及版本、薪资、趋势等场景需按规范做联网验证。
- 轻量完整模式(5 章):审阅、诊断、快速建议——水平诊断 → 核心概念 → 避坑 → 一阶段路径 → 精简资源;不画图谱、不存进度。
- 重装完整模式(10 章):入门/转型/知识体系——含知识图谱(含置信度)、三阶段路径、边界扩展与进度存档。
- 对话模式:基于 COSTA 09 六步流与四种漏斗,适合诊断、探索、决策、辅导等需多轮厘清的需求;收敛后可切重装出图谱。
领域侧按问题自动识别技术、产品、设计、商业、创意等大类(见 domain-mapping)。重装与图谱构建遵循参考模块中的可靠性规则与方法论;小众领域会给出图谱置信度自评与警告提示。
适用边界与注意点
- 四种模式默认以文件写入工作区,对话里只给摘要;文件名随模式变化(如
*_快速问答.md、*_快速诊断.md)。 - 灰区问题(同时像「快速对比」又像「系统选型」)会先走精简或轻量,并主动提示是否切完整或对话模式。
- 精简模式刻意跳过水平诊断详版、知识图谱与边界扩展;需要体系化学习应显式触发重装或回复「展开」。
- 核心逻辑在 SKILL.md,细则分散在
verification-rules、knowledge-graph-methodology、boundary-expansion、dialogue-mode等参考文件,行为以技能内引用为准。
使用场景
- 提交登录页或交互稿前,用「审一下这个设计」拿到水平诊断、核心原则、常见误区与约两周可执行的改造清单。
- 从运营转产品经理前,需要能力模型、转行避坑与分阶段路径(如 90 天计划),而不是单次工具或书单推荐。
- 小团队为创业项目在 FastAPI 与 Django 等框架间选型,问题介于快速对比与长期维护评估,需要灰区提示后切完整对比或对话决策。
- 在某方向工作数年感到瓶颈(如数据分析),用诊断/探索类多轮对话先厘清根因与目标,再决定是否生成领域知识图谱。
适合人员
- 每天有限自学时间、已会基础脚本、目标在数月内转向 Python 后端就业的自学者。
- 无产品履历、计划从运营等岗位转产品经理、需要迁移能力说明与分阶段转行路径的职场人。
- 负责技术或设计评审的小团队负责人,希望把「帮我看看简历/方案」收成可执行的诊断与一阶段行动项。
- 进入 DCS、工业软件等小众细分方向的学习者,需要带置信度标注的知识图谱与避坑说明的工程师。