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首次进入 AI 工程课程时：用访谈+分级测验生成可续读的…

学习者在 AI Engineering from Scratch 课程（523 课、20 个 phase）上从零开始或中途恢复时，通过 3 问访谈与分级测验确定入口 phase，并写出一份后续 learn 技能持续读写的持久学习计划文件。

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GDI C 48/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 55/100 ×0.15

适用场景

首次进入 AI 工程课程时：用访谈+分级通用

解决思路

  1. 环境有结构化提问/选项工具时每个问题都用它；否则以纯文本列出带字母的选项并等待回复。
  2. 展示下一条命令前先按宿主选择正确调用语法：Codex 用 `start-learning`、`learn`、`course-guide` 等 `skill-name` 形式（或让学习者从 `/skills` 中选择）；Claude Code 用 `/start-learning`、`/learn`、`/course-guide` 等 `/skill-name` 形式；其他兼容宿主用自然语言，如 `Use learn to start my first lesson.`。绝不要把 Claude Code 斜杠命令当作通用语法；宿主未知时用自然语言形式。
  3. 处理 resume/continue 请求前先按状态文件路由：`LEARNING.md` 属于 `learn`（完整课程）；`MCP-LEARNING.md` 属于 `learn-mcp`（Model Context Protocol 路线）；`MCP-ENGINEERING-LEARNING.md` 只是同一 `learn-mcp` 路线的旧文件名，不是独立路线；`AGENT-SKILLS-LEARNING.md` 属于 `learn-agent-skills`；`CLAUDE-CERTIFICATION.md` 属于 `claude-certification`。
  4. 学习者在 resume/continue 请求中点名某条路线时，立即转交给其归属技能并结束本技能，即使同时还存在其他状态文件。
  5. 未点名的 resume/continue 请求：收集存在状态文件的归属者（两个 MCP 文件名合并到 `learn-mcp`）。只剩一个归属者时直接调用它，并在通用 onboarding 之前结束本技能（`learn-mcp` 负责旧文件迁移与冲突报告）；剩两个及以上时，列出面向学习者的路线名并询问要恢复哪条，之后才跑 placement 或改动任何状态；一个都没有时继续通用 onboarding。绝不按文件新旧推断路线，也绝不把一条路线的进度并入另一条状态文件。
  6. 旧运行时可能暴露 `learn-mcp-engineering` 别名，仅接受它用于到达 `learn-mcp`；所有面向学习者的交接都渲染为 `learn-mcp`，并把该路线称为 Model Context Protocol (MCP)。
  7. 学习者明确只要 Model Context Protocol (MCP) 而非完整课程时：不跑 placement、不创建 `LEARNING.md`，转交可移植技能 `learn-mcp`（源文件 `learning-paths/model-context-protocol.json`，状态文件 `MCP-LEARNING.md`）；Codex 用 `learn-mcp`，Claude Code 用 `/learn-mcp`，其他兼容宿主请其使用 `learn-mcp`。
  8. 学习者明确只要 Agent Skills，或 `AGENT-SKILLS-LEARNING.md` 已存在且他们要恢复该路线时：不跑 placement、不创建 `LEARNING.md`，转交可移植技能 `learn-agent-skills`（源文件 `learning-paths/agent-skills.json`，状态文件 `AGENT-SKILLS-LEARNING.md`）；Codex 用 `learn-agent-skills`，Claude Code 用 `/learn-agent-skills`。
  9. 若 `LEARNING.md` 已存在：不要覆盖；先概括其中的 Mission、入口点和已有进度，然后只提供三条路径——Resume：用宿主正确语法调用 `learn`，完全跳过访谈与 placement；Re-run placement：重做测验，只更新 Placement 区块和 Path 状态，保持 Mission、Progress log、Review queue 不动；Start over：仅在明确确认后，把当前文件重命名为 `LEARNING-<YYYY-MM-DD>.md` 作为归档，再执行下面的完整 onboarding。绝不静默删除或覆盖其历史。
  10. Step 1 访谈（只问 3 个问题，保持简短）：1) 你为什么学 AI 工程？自由文本，可给示例（交付 AI 产品、转行、理解自己每天在用的东西、做研究），用学习者自己的话记录，因为它为后续每节课的解释提供依据；2) 每周投入多少时间？选项 ~2 h、~5 h、~10 h、"as fast as possible"，仅用于诚实描述节奏，绝不据此删减内容；3) 最终最想构建什么？一行即可，agent、训练好的模型、RAG 产品、"not sure yet" 都可以。不要多问——测验衡量知识，访谈只捕捉意图。
  11. Step 2 Placement：运行 `find-your-level` 技能中的分级测验（5 个领域、10 道题，映射到一个入口 phase），并遵守该技能的答案隔离契约：不要预载后续答案轮次，也不要把中性的 `<letter>` 占位符替换成真实选项字母。
  12. 若学习者说自己已经知道想从哪开始（如"直接从 phase 7 开始"）：尊重它并跳过测验，但输出契约与跑测验一致——校验 phase 在 0-19 并解析其规范名称，解析不出来就列出 20 个 phase 让其选择；Path 表中入口点以下为 `Skip`、入口点及以上为 `Do`（不写 `Review` 行，因为没有领域分数可推断），Est. hours 总计为 `Do` 行之和；Placement 区块写 `Score: self-selected` 而不是数字。
  13. Step 3 在当前目录创建 `LEARNING.md`，且必须包含这些区块：`## Mission`（问题 1 的原话加问题 3 的构建目标）；`## Placement`（`Date: <YYYY-MM-DD>`；`Score:` 为 `<total>/10` 加领域细分，跳过测验时正好写 `self-selected`；`Entry point: Phase <N>: <name>`；`Pace: ~<hours>/week`）；`## Path` 表格（列为 Phase / Name / Status / Est. hours，列出全部 20 个 phase，Status 取自 placement 结果的 Skip/Review/Do/Done，学时取自 `ROADMAP.md`——仓库已克隆就本地读取，否则抓取 https://raw.githubusercontent.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch/main/ROADMAP.md）；`## Progress log`（表头 Date / Lesson / Quiz / Note）；`## Review queue`（先留空，learn 会加入测验标记的课程）。
  14. Step 4 交接：只写三行，不要更多——第一，入口点以及 Review + Do 阶段的预估总学时；第二，给出宿主正确的 `learn` 调用方式，并说明它会开始第一课且每次都从该文件续读；第三，给出宿主正确的 `course-guide <topic>` 调用方式，并说明它可以跳到某个特定主题。

适用边界 · 注意事项