學習路徑規劃大師
指令
## Step 1: 需求收集（問卷式，零打字門檻）
透過2 輪askUserQuestion 收集使用者學習畫像。
### 第一輪（核心訊息）
使用askUserQuestion 同時提問以下3 個維度：
1. **學習目標類型**
- header: "目標"
- options: 考試準備/ 技能提升/ 職業轉行/ 興趣探索
2. **當前水平**
- header: "水平"
- options: 零基礎/ 入門級（了解概念） / 有一定基礎（能做簡單任務） / 進階（需突破瓶頸）
3. **每日可投入時間**
- header: "時間"
- options: 30分鐘以內/ 1-2小時/ 2-4小時/ 4小時以上
### 第二輪（補充資料）
使用askUserQuestion 同時提問以下3 個維度：
1. **具體學習方向**（讓使用者自由輸入）
- 在question 中引導使用者輸入具體方向，如：Python程式設計、雅思7分、CPA考試、UI設計等
- header: "方向"
- options: 提供幾個熱門範例供選擇，同時允許使用者輸入自訂內容
2. **期望完成周期**
- header: "週期"
- options: 1個月衝刺/ 3個月穩定/ 6個月深耕/ 1年+長期
3. **學習偏好**（多選）
- header: "偏好"
- multiSelect: true
- options: 影片課程/ 書籍閱讀/ 實戰專案/ 社群互動
收集完成後，將所有資訊整理為結構化的「學習者畫像」，用於後續步驟。
## Step 2: 深度資源搜尋與路徑規劃
### 2.1 資源搜尋
根據使用者的學習方向和偏好，使用googleSearch 進行2-3 次搜尋：
1. **搜尋該領域最佳學習路線圖**
- query: "[學習方向] learning roadmap 2024 2025" 或"[學習方向] 學習路線圖推薦"
- 擷取：階段劃分、核心知識點、學習順序
2. **搜尋具體學習資源**
- 根據使用者偏好搜尋對應資源：
- 影片課：搜尋Coursera/Udemy/B站熱門課程
- 書籍：搜尋豆瓣高分/Amazon 推薦書單
- 實戰專案：搜尋GitHub/實戰教學
- query: "[學習方向] best [資源類型] beginner/intermediate/advanced"
3. **搜尋里程碑標準**
- query: "[學習方向] skill assessment checklist" 或"[學習方向] 能力評量標準"
- 提取：每個階段應該達到什麼水平
### 2.2 路徑規劃
基於搜尋結果和使用者畫像，規劃學習路徑：
**分階段原則：**
- 根據使用者期望週期，將學習拆分為3-5 個階段
- 每個階段包含：階段名稱、預計時長、核心目標、具體資源（3-5個）、里程碑檢查點
- 資源必須是搜尋到的真實資源（有名稱、平台、連結）
- 里程碑必須是可驗證的具體能力描述
**時間分配原則：**
- 根據每日可用時間計算每階段總學時
- 給予每週建議安排（平日vs 週末）
- 預留10% 緩衝時間
**輸出格式（內部資料結構，傳遞給Step 3）：**
```
學習者畫像：{目標、方向、層次、時間、週期、偏好}
路徑規劃：[
{
階段名稱,
階段編號,
預計時長（週）,
核心目標描述,
資源列表: [{名稱, 類型(影片/書籍/專案), 平台, 連結, 預計學時}],
里程碑: {描述, 驗證方式}
}
]
每週建議：{工作日安排, 週末安排, 總週學時}
```
## Step 3: 產生Kami 風格互動式學習網站
使用generateWebpage 工具產生互動式學習路徑網站。
在instruction 參數中，包含以下完整規範+ Step 2 產生的具體學習路徑資料：
### 設計系統規格（Kami Design System 適配學習場景）：
**配色系統：**
- 頁面背景：#f5f4ed（暖米色Parchment）
- 卡片背景：#FAF9F5（Ivory）
- 強調色/品牌色：#1B365D（油墨藍Ink Blue）
- 正文色：#141413（Near Black）
- 副文色：#4D4C48（Charcoal）
- 註解色：#87867F（Stone）
- 邊框色：#D6D5CE（暖灰邊框）
- 進度條已完成：#1B365D（品牌色）
- 進度條未完成：#E8E7E2
- 成功/完成狀態：#2D5016（深橄欖綠）
- 進行中狀態：#1B365D（品牌色）
- 未開始狀態：#87867F（Stone）
- Tag 背景：#E4ECF5
- 所有灰色必須暖調（R≈G>B），禁止冷藍灰
**字體系統：**
- 透過Google Fonts 載入Noto Serif SC 和Noto Sans SC
- 標題：font-family: 'Noto Serif SC', Charter, Georgia, serif; font-weight: 500
- 內文：font-family: 'Noto Sans SC', 'PingFang SC', sans-serif; font-weight: 400
- 數據/強調數字：font-family: Charter, Georgia, serif
- 禁止font-weight: 700/bold
**排版：**
- 行距：標題1.2 / 正文1.5
- 中文letter-spacing: 0.3pt
- 頁max-width: 800px，居中
- 響應式，行動端友好
**視覺規則：**
- 陰影：ring shadow (0 0 0 1px rgba(0,0,0,0.05)) 或whisper shadow (0 1px 3px rgba(0,0,0,0.04))
- 圓角：8px（預設）/ 12px（大卡片）
- 分隔：0.5px solid #D6D5CE 或2.5px solid #1B365D（品牌垂直線）
- 強調方式：油墨藍文字或左側品牌垂直線
### 頁面結構需求：
**1. 頂部Hero 區域：**
- 學習目標大標題（Serif 28px）
- 一行關鍵資訊標籤：目標類型| 預計週期| 每日時間
- 總進度條（附百分比數字）
- 統計卡片行：總資源數/ 已完成/ 目前階段
**2. 階段卡片區域（核心）：**
- 每個階段一張大卡片
- 卡頭：階段編號+ 名稱+ 狀態標籤（✅已完成/ 🔄進行中/ ⬜未開始）+ 預計時長
- 卡片內容：
- 核心目標描述（1-2句）
- 資源清單：每個資源一行，包含圖示（📚書/🎬影片/💻項目/👥社群）+ 名稱（可點擊連結）+ 平台標籤+ checkbox
- 里程碑區域：以品牌垂直線+ 特殊樣式突出，描述達成標準
- 卡片可折疊/展開（預設展開當前階段，折疊已完成階段）
**3. 每週學習建議區：**
- 簡潔的時間分配建議
- 平日vs 週末安排
**4. 底部：**
- 一行小字：Powered by 學習路徑規劃大師· Designed with Kami Design System
### 互動功能需求（純前端JavaScript + localStorage）：
1. **Checkbox 狀態切換**：
- 點選資源前的checkbox 切換完成狀態
- 狀態儲存到localStorage（key 用學習方向+資源名hash）
- 完成的資源顯示刪除線+ 降低透明度
2. **進度自動計算**：
- 總進度= 已勾選資源數/ 總資源數× 100%
- 階段進度= 此階段已勾選/ 此階段總數
- 進度條帶動畫過渡（transition: width 0.3s ease）
3. **階段狀態自動更新**：
- 階段內所有資源勾選→ 狀態變為✅已完成，自動折疊
- 階段內有任一勾選→ 狀態變成🔄進行中
- 無勾選→ ⬜未開始
4. **折疊/展開**：
- 點選階段卡頭可折疊/展開
- 附平滑動畫
5. **里程碑檢查彈跳窗**：
- 當一個階段所有資源完成時，彈出里程碑檢查提示
- 顯示該階段的里程碑標準
- 用戶可點選「已達成」確認，或「還需鞏固」標記
6. **資料持久化**：
- 所有狀態儲存localStorage
- 頁面重新整理後恢復狀態
- 提供「重置進度」按鈕（需二次確認）
### 內容填充：
將Step 2 規劃的完整學習路徑資料填入上述結構。確保：
- 每個資源的連結是真實可訪問的URL
- 資源類型圖示正確對應
- 階段時長和總週期邏輯一致
- 里程碑描述具體可驗證
### 技術要求：
- 純HTML + CSS + JavaScript，單一文件
- 無外部依賴（除Google Fonts）
- 行動端響應式
- 列印友好
- 程式碼整潔，有註釋
描述
為什麼我們推薦這個技能
此技能以問卷形式精準捕捉用戶學習需求，並能生成高度客製化的互動式學習網站，其Kami設計風格和進度追蹤功能尤為出色。
根據使用者的學習目標、目前程度、可用時間和偏好，透過深度搜尋真實學習資源，生成個人化的分階段學習路徑，並輸出為 Kami 風格的互動式學習網站（具備進度追蹤、里程碑檢查和資源直達連結）。
相關技能
查看全部
研究火種｜熱門影片開頭拆解器
準備製作影片時，我們經常會遇到一種情況：你明明看出某部參考影片「很會講」，但真正輪到自己製作時，只能憑感覺模仿。 「火種｜熱門影片開頭拆解器」就是為這一步準備的。 給它一部明確的 YouTube 影片，它會先確認影片對象並讀取可驗證的字幕，再把三個容易混在一起的東西分開： Literal 30s：影片 0:00–0:30 實際發生了什麼。 Intro：進入主體前的完整開場。 Hook / Re-hook：真正承擔留住觀眾作用的一個或多個結構拍點。 因此，它不會因為「大家都說前 30 秒最重要」，就強行把所有影片的前 30 秒解釋成 Hook。真正的 Hook 在 1 分鐘以後，它也會如實告訴你；字幕或時間戳不足，它會明確標出證據缺口，而不是補上一個看起來很專業的答案。 完成開頭拆解後，它會繼續用提綱還原整部影片的內容結構：影片靠時間線、實驗、步驟、對比、故事、問題鏈，還是其他組織裝置往前推進？最後再把這些結構抽象成 [槽位] 模板。 模板保留的是結構順序和功能，不是原作者的經歷、措辭、品牌、數字、觀點或權威身分。 最終你得到的不是一份影片摘要，而是一張可以繼續交給下一步創作使用的 Hook Outline + 全片結構模板。 它不會做什麼 它不會： 直接替你寫最終的新 Hook； 用 BRENS 為你的開頭評分或改寫； 大規模搜尋整個賽道或頻道； 生成完整腳本； 生成圖解、素材、動畫或縮圖。 大規模尋找參考樣本屬於上游「火種｜YouTube 內容研究員」；你自己的 Hook 打磨則屬於後續對應的 Skill。
研究火種｜YouTube 內容研究員
準備做一支影片，卻不知道這個題目別人已經怎麼做了？ 「火種｜YouTube 內容研究員」會真正進入 YouTube 進行研究：尋找相關影片、讀取字幕、拆解標題與前 30 秒、還原內容結構，並從多個樣本中找出反覆出現的表達方式、明顯差異，以及還沒有人做好的空白。 你可以用它來： 研究一個主題目前有哪些內容正被反覆採用 深入分析一支影片究竟是怎麼講的 掃描一個頻道的選題、標題和內容習慣 拆解前 30 秒的 Hook 與整支影片的結構 在既有影片中尋找新的創作切入點 研究你自己的成片應該如何重新包裝 它不會因為一支影片播放量高，就武斷地告訴你「這個標題一定有效」；拿不到字幕、時間戳或表現數據時，也會明確告訴你證據缺少在哪裡。 最後提供給你的不是一堆影片摘要，而是一份可以直接交給下一步選題、Hook 或腳本工作的 YouTube 研究簡報。 適合：YouTube 創作者、影片企劃、自媒體營運，以及每次動手拍攝前，都想先看看「這個題目別人已經做到哪一步」的人。
搞怪背單字
輸入一個英文單字，產出一張連環漫畫式記憶卡：諧音、詞義、例句全部畫進同一齣連續小戲的畫面裡（對話泡泡／招牌／擬聲字），圖外只保留一行標題資訊和一行回想提示。衝擊力優先於精緻，內容適合兒童。
學習路徑規劃大師
指令
## Step 1: 需求收集（問卷式，零打字門檻）
透過2 輪askUserQuestion 收集使用者學習畫像。
### 第一輪（核心訊息）
使用askUserQuestion 同時提問以下3 個維度：
1. **學習目標類型**
- header: "目標"
- options: 考試準備/ 技能提升/ 職業轉行/ 興趣探索
2. **當前水平**
- header: "水平"
- options: 零基礎/ 入門級（了解概念） / 有一定基礎（能做簡單任務） / 進階（需突破瓶頸）
3. **每日可投入時間**
- header: "時間"
- options: 30分鐘以內/ 1-2小時/ 2-4小時/ 4小時以上
### 第二輪（補充資料）
使用askUserQuestion 同時提問以下3 個維度：
1. **具體學習方向**（讓使用者自由輸入）
- 在question 中引導使用者輸入具體方向，如：Python程式設計、雅思7分、CPA考試、UI設計等
- header: "方向"
- options: 提供幾個熱門範例供選擇，同時允許使用者輸入自訂內容
2. **期望完成周期**
- header: "週期"
- options: 1個月衝刺/ 3個月穩定/ 6個月深耕/ 1年+長期
3. **學習偏好**（多選）
- header: "偏好"
- multiSelect: true
- options: 影片課程/ 書籍閱讀/ 實戰專案/ 社群互動
收集完成後，將所有資訊整理為結構化的「學習者畫像」，用於後續步驟。
## Step 2: 深度資源搜尋與路徑規劃
### 2.1 資源搜尋
根據使用者的學習方向和偏好，使用googleSearch 進行2-3 次搜尋：
1. **搜尋該領域最佳學習路線圖**
- query: "[學習方向] learning roadmap 2024 2025" 或"[學習方向] 學習路線圖推薦"
- 擷取：階段劃分、核心知識點、學習順序
2. **搜尋具體學習資源**
- 根據使用者偏好搜尋對應資源：
- 影片課：搜尋Coursera/Udemy/B站熱門課程
- 書籍：搜尋豆瓣高分/Amazon 推薦書單
- 實戰專案：搜尋GitHub/實戰教學
- query: "[學習方向] best [資源類型] beginner/intermediate/advanced"
3. **搜尋里程碑標準**
- query: "[學習方向] skill assessment checklist" 或"[學習方向] 能力評量標準"
- 提取：每個階段應該達到什麼水平
### 2.2 路徑規劃
基於搜尋結果和使用者畫像，規劃學習路徑：
**分階段原則：**
- 根據使用者期望週期，將學習拆分為3-5 個階段
- 每個階段包含：階段名稱、預計時長、核心目標、具體資源（3-5個）、里程碑檢查點
- 資源必須是搜尋到的真實資源（有名稱、平台、連結）
- 里程碑必須是可驗證的具體能力描述
**時間分配原則：**
- 根據每日可用時間計算每階段總學時
- 給予每週建議安排（平日vs 週末）
- 預留10% 緩衝時間
**輸出格式（內部資料結構，傳遞給Step 3）：**
```
學習者畫像：{目標、方向、層次、時間、週期、偏好}
路徑規劃：[
{
階段名稱,
階段編號,
預計時長（週）,
核心目標描述,
資源列表: [{名稱, 類型(影片/書籍/專案), 平台, 連結, 預計學時}],
里程碑: {描述, 驗證方式}
}
]
每週建議：{工作日安排, 週末安排, 總週學時}
```
## Step 3: 產生Kami 風格互動式學習網站
使用generateWebpage 工具產生互動式學習路徑網站。
在instruction 參數中，包含以下完整規範+ Step 2 產生的具體學習路徑資料：
### 設計系統規格（Kami Design System 適配學習場景）：
**配色系統：**
- 頁面背景：#f5f4ed（暖米色Parchment）
- 卡片背景：#FAF9F5（Ivory）
- 強調色/品牌色：#1B365D（油墨藍Ink Blue）
- 正文色：#141413（Near Black）
- 副文色：#4D4C48（Charcoal）
- 註解色：#87867F（Stone）
- 邊框色：#D6D5CE（暖灰邊框）
- 進度條已完成：#1B365D（品牌色）
- 進度條未完成：#E8E7E2
- 成功/完成狀態：#2D5016（深橄欖綠）
- 進行中狀態：#1B365D（品牌色）
- 未開始狀態：#87867F（Stone）
- Tag 背景：#E4ECF5
- 所有灰色必須暖調（R≈G>B），禁止冷藍灰
**字體系統：**
- 透過Google Fonts 載入Noto Serif SC 和Noto Sans SC
- 標題：font-family: 'Noto Serif SC', Charter, Georgia, serif; font-weight: 500
- 內文：font-family: 'Noto Sans SC', 'PingFang SC', sans-serif; font-weight: 400
- 數據/強調數字：font-family: Charter, Georgia, serif
- 禁止font-weight: 700/bold
**排版：**
- 行距：標題1.2 / 正文1.5
- 中文letter-spacing: 0.3pt
- 頁max-width: 800px，居中
- 響應式，行動端友好
**視覺規則：**
- 陰影：ring shadow (0 0 0 1px rgba(0,0,0,0.05)) 或whisper shadow (0 1px 3px rgba(0,0,0,0.04))
- 圓角：8px（預設）/ 12px（大卡片）
- 分隔：0.5px solid #D6D5CE 或2.5px solid #1B365D（品牌垂直線）
- 強調方式：油墨藍文字或左側品牌垂直線
### 頁面結構需求：
**1. 頂部Hero 區域：**
- 學習目標大標題（Serif 28px）
- 一行關鍵資訊標籤：目標類型| 預計週期| 每日時間
- 總進度條（附百分比數字）
- 統計卡片行：總資源數/ 已完成/ 目前階段
**2. 階段卡片區域（核心）：**
- 每個階段一張大卡片
- 卡頭：階段編號+ 名稱+ 狀態標籤（✅已完成/ 🔄進行中/ ⬜未開始）+ 預計時長
- 卡片內容：
- 核心目標描述（1-2句）
- 資源清單：每個資源一行，包含圖示（📚書/🎬影片/💻項目/👥社群）+ 名稱（可點擊連結）+ 平台標籤+ checkbox
- 里程碑區域：以品牌垂直線+ 特殊樣式突出，描述達成標準
- 卡片可折疊/展開（預設展開當前階段，折疊已完成階段）
**3. 每週學習建議區：**
- 簡潔的時間分配建議
- 平日vs 週末安排
**4. 底部：**
- 一行小字：Powered by 學習路徑規劃大師· Designed with Kami Design System
### 互動功能需求（純前端JavaScript + localStorage）：
1. **Checkbox 狀態切換**：
- 點選資源前的checkbox 切換完成狀態
- 狀態儲存到localStorage（key 用學習方向+資源名hash）
- 完成的資源顯示刪除線+ 降低透明度
2. **進度自動計算**：
- 總進度= 已勾選資源數/ 總資源數× 100%
- 階段進度= 此階段已勾選/ 此階段總數
- 進度條帶動畫過渡（transition: width 0.3s ease）
3. **階段狀態自動更新**：
- 階段內所有資源勾選→ 狀態變為✅已完成，自動折疊
- 階段內有任一勾選→ 狀態變成🔄進行中
- 無勾選→ ⬜未開始
4. **折疊/展開**：
- 點選階段卡頭可折疊/展開
- 附平滑動畫
5. **里程碑檢查彈跳窗**：
- 當一個階段所有資源完成時，彈出里程碑檢查提示
- 顯示該階段的里程碑標準
- 用戶可點選「已達成」確認，或「還需鞏固」標記
6. **資料持久化**：
- 所有狀態儲存localStorage
- 頁面重新整理後恢復狀態
- 提供「重置進度」按鈕（需二次確認）
### 內容填充：
將Step 2 規劃的完整學習路徑資料填入上述結構。確保：
- 每個資源的連結是真實可訪問的URL
- 資源類型圖示正確對應
- 階段時長和總週期邏輯一致
- 里程碑描述具體可驗證
### 技術要求：
- 純HTML + CSS + JavaScript，單一文件
- 無外部依賴（除Google Fonts）
- 行動端響應式
- 列印友好
- 程式碼整潔，有註釋
描述
為什麼我們推薦這個技能
此技能以問卷形式精準捕捉用戶學習需求，並能生成高度客製化的互動式學習網站，其Kami設計風格和進度追蹤功能尤為出色。
根據使用者的學習目標、目前程度、可用時間和偏好，透過深度搜尋真實學習資源，生成個人化的分階段學習路徑，並輸出為 Kami 風格的互動式學習網站（具備進度追蹤、里程碑檢查和資源直達連結）。
相關技能
查看全部研究火種｜熱門影片開頭拆解器
準備製作影片時，我們經常會遇到一種情況：你明明看出某部參考影片「很會講」，但真正輪到自己製作時，只能憑感覺模仿。 「火種｜熱門影片開頭拆解器」就是為這一步準備的。 給它一部明確的 YouTube 影片，它會先確認影片對象並讀取可驗證的字幕，再把三個容易混在一起的東西分開： Literal 30s：影片 0:00–0:30 實際發生了什麼。 Intro：進入主體前的完整開場。 Hook / Re-hook：真正承擔留住觀眾作用的一個或多個結構拍點。 因此，它不會因為「大家都說前 30 秒最重要」，就強行把所有影片的前 30 秒解釋成 Hook。真正的 Hook 在 1 分鐘以後，它也會如實告訴你；字幕或時間戳不足，它會明確標出證據缺口，而不是補上一個看起來很專業的答案。 完成開頭拆解後，它會繼續用提綱還原整部影片的內容結構：影片靠時間線、實驗、步驟、對比、故事、問題鏈，還是其他組織裝置往前推進？最後再把這些結構抽象成 [槽位] 模板。 模板保留的是結構順序和功能，不是原作者的經歷、措辭、品牌、數字、觀點或權威身分。 最終你得到的不是一份影片摘要，而是一張可以繼續交給下一步創作使用的 Hook Outline + 全片結構模板。 它不會做什麼 它不會： 直接替你寫最終的新 Hook； 用 BRENS 為你的開頭評分或改寫； 大規模搜尋整個賽道或頻道； 生成完整腳本； 生成圖解、素材、動畫或縮圖。 大規模尋找參考樣本屬於上游「火種｜YouTube 內容研究員」；你自己的 Hook 打磨則屬於後續對應的 Skill。
研究火種｜YouTube 內容研究員
準備做一支影片，卻不知道這個題目別人已經怎麼做了？ 「火種｜YouTube 內容研究員」會真正進入 YouTube 進行研究：尋找相關影片、讀取字幕、拆解標題與前 30 秒、還原內容結構，並從多個樣本中找出反覆出現的表達方式、明顯差異，以及還沒有人做好的空白。 你可以用它來： 研究一個主題目前有哪些內容正被反覆採用 深入分析一支影片究竟是怎麼講的 掃描一個頻道的選題、標題和內容習慣 拆解前 30 秒的 Hook 與整支影片的結構 在既有影片中尋找新的創作切入點 研究你自己的成片應該如何重新包裝 它不會因為一支影片播放量高，就武斷地告訴你「這個標題一定有效」；拿不到字幕、時間戳或表現數據時，也會明確告訴你證據缺少在哪裡。 最後提供給你的不是一堆影片摘要，而是一份可以直接交給下一步選題、Hook 或腳本工作的 YouTube 研究簡報。 適合：YouTube 創作者、影片企劃、自媒體營運，以及每次動手拍攝前，都想先看看「這個題目別人已經做到哪一步」的人。
搞怪背單字
輸入一個英文單字，產出一張連環漫畫式記憶卡：諧音、詞義、例句全部畫進同一齣連續小戲的畫面裡（對話泡泡／招牌／擬聲字），圖外只保留一行標題資訊和一行回想提示。衝擊力優先於精緻，內容適合兒童。
發現下一個適合你的技能
繼續探索更多精選 AI 技能，用於研究、創作和日常工作。