四步一圈，课跟着你长
一句话进来，四步走完再回到你：每一步都落成你机器上的文件，随时可查、可改、可带走。
- 01
产课
一句话。agent 追问你的基础、调研来源、写出带练习的课节。
- 02
复习
按 Leitner 间隔 1/3/7/14/30 天考你；答错的往回退，它记得你哪里会忘。
- 03
更新
太难就改简单，过时就补料加节，还能给整个课程库做体检。改前自动留快照，随时改回去。
- 04
带走
整课导成可打印的 HTML（浏览器另存 PDF），术语导成 Anki 卡片。一个文件，发给谁都行。
从一句话到一门课，中间发生了什么
下面每一步都来自真实记录：原始请求、学习者画像、来源和质量状态都留在课程目录里，随时可以查。
你说
一句自然语言请求，不用记任何命令。
我刚拿到 Agent Mentor Skill，不知道该怎么让自己的 agent 用它生成课程。请做一门入门课，教我怎样提出学习目标、什么时候要补充背景，以及网页练习卡住后怎么继续问 agent。
agent 先问
skill 要求 agent 先建学习者画像，太模糊就追问，不硬产课。
面向第一次了解 Agent Mentor Skill、会把任务交给 agent 但不理解本项目工作流的新用户；目标是能发出第一条合格产课请求，并知道网页练习卡住后怎样回到 agent。
调研来源
课程内容必须能回到资料，关键术语都有出处。
- • 公开工作流页
- • 公开样例页
写出文件
课节、来源、术语表和状态文件都落在你的机器上。
开出网站
你在上面预览里玩的那道题，就来自这门课。
打开这门课课里的练习长这样，现在就能做
每个互动块只检查一个理解点：先自己判断，再看反馈。
第四种：前端即时沙盒
改代码立即看效果，达成目标自动亮起。这就是买家产出课程里学员真实使用的交互块，现在就能玩：点选试试、改改代码、开「检查」悬停看盒模型、控制台里敲个表达式。
公开样例课
每门样例都带完整证据链：原始请求、来源和质量检查状态都能逐项复查。
你装的是一套 skill，课是你的文件
skill 是一组指令和契约，你的 agent 读得懂，你也改得动；课全部落在你机器上。
意图路由
一句话，自动分到产课、复习、更新或导出。
课程契约
课节、练习、术语表、来源、状态，固定格式，四条腿共用。
质量护栏
course-guard 20 多项确定性检查；不过的课不交付，改课也不许质量回退。
明文归属
全是你机器上的 Markdown 和本地网站，想进 git 就进 git，没有云端账号。
常见问题
一次买断，更新跟随。
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