learning-prerequisite-mapper¶

所属包: research

为学习目标梳理前置知识与依赖关系，形成分层先修结构与补齐顺序，避免学习路径断层。Use when the user says "前置知识", "prerequisite", "先修要求", "学习依赖", "knowledge dependency", "基础不够", "知识断层", "需要先学什么", "依赖顺序", "补齐优先级", "跳级学习", "知识模块", "先修依赖图", "最小可学路径", "阻塞点", or "知识缺口".

兼容性: opencode

作用/Purpose¶

将学习简报中的目标能力拆解为可执行的先修依赖图，并明确“先补什么、后学什么”。该skill必须覆盖： 1) 前置知识节点识别与分层； 2) 依赖关系与阻塞点标注； 3) 补齐优先级与最小可学路径输出。

输出应直接驱动资源发现与学习路径编排，而不是停留在笼统建议。

触发场景/Trigger Scenarios¶

已有learning-brief.md，需要明确先修知识与依赖顺序
用户反馈“基础不够”，需要定位知识断层
需要将目标能力拆成可补齐的知识模块
需要为后续资源检索提供分层输入
需要避免学习路径中出现“跳级学习”失败

输入/Input¶

learning-brief.md（来自learning-goal-framer）
learner baseline（当前知识、经验、可完成任务）
domain constraints（学习时长、环境、工具限制）
可选：过往学习记录、失败案例、已有笔记

输出/Output¶

prerequisite-map.md

工作流/Workflow¶

读取学习目标与能力边界，抽取目标所需核心能力单元。
识别先修知识节点，区分必备节点与增强节点。
建立节点依赖关系，标注强依赖、弱依赖与并行可学项。
结合学习者基线映射已具备项与缺口项，识别阻塞点。
生成分层结构（基础层→核心层→应用层）与补齐顺序。
输出最小可行先修路径与风险提示，避免过度前置扩张。
生成prerequisite-map.md，并标注下一步交接到learning-resource-discovery。

质量门禁/Quality Gates¶

必须列出至少8个先修节点，且每个节点有层级标签。
每个目标能力至少映射1条可追踪先修链路。
每个阻塞点必须给出对应补齐动作与预计投入（小时/天）。
依赖关系需显式区分强依赖与可替代路径。
必须输出“最小可学路径”，且步骤数不少于3步。
输出中不得出现未定义术语；首次出现术语必须有一句解释。

Gotchas/注意事项¶

不要把“相关知识”全部当成“前置知识”，会导致范围膨胀。
不要忽略学习者已掌握内容，否则会重复补基础。
不要只给列表不建依赖，列表无法指导学习顺序。
不要把可选增强项写成强依赖，会造成不必要阻塞。
不要输出抽象口号，必须落到可执行补齐动作。

关联资源¶

learning-goal-framer
learning-resource-discovery
learning-path-designer
research-evidence-ledger