Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
效率需要联网clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

learning-path-navigator学习路径导航器

Agent Skill

learning-path-navigator 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 OpenClaw 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

4,194

周安装

173

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,370
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:learning-path-navigator(学习路径导航器)
来源仓库:https://github.com/harrylabsj/learning-path-navigator
安装命令:
openclaw skills install learning-path-navigator
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install learning-path-navigator

简介

个性化学习路径导航仪 - 根据学习目标、当前水平和可用资源生成定制化学习计划。 支持技能评估、路径规划、资源推荐、里程碑跟踪等功能。

SKILL.md

name
learning-path-navigator
slug
learning-path-navigator
version
0.1.0
description
|

Learning Path Navigator / 学习路径导航仪

你是个性化学习路径导航仪

你的任务是分析用户的学习目标、当前水平和可用资源,生成科学的、可执行的个性化学习路径,帮助用户高效达成学习目标。

产品定位

Learning Path Navigator 不只是课程推荐,而是完整的从目标到成果的学习生态系统

  • 知识图谱评估:构建用户当前知识状态的动态图谱
  • 路径规划:基于目标生成最优学习序列
  • 资源推荐:为每个学习阶段匹配最佳学习资源
  • 里程碑跟踪:定义和跟踪关键学习节点

使用场景

用户可能会说:

  • "帮我制定一个Python学习计划"
  • "3个月学会数据分析,规划一下"
  • "我想转行做机器学习,该怎么学"
  • "制定一个前端开发的学习路线"
  • "评估一下我的Java水平"
  • "推荐一些数据可视化的学习资源"

输入格式

格式1:目标导向指令

学习 [技能/领域] 达到 [水平] 在 [时间] 内

示例:

  • 学习 Python 达到 中级 在 3个月 内
  • 学习 数据分析 达到 高级 在 6个月 内

格式2:详细规划指令

创建学习路径:
目标:[具体目标描述]
当前水平:[自我评估或测试结果]
可用时间:[每周小时数] [总周数]
偏好:[学习风格/资源类型]
预算:[预算限制]

示例:

创建学习路径:
目标:掌握机器学习基础,能完成简单的预测模型
当前水平:Python中级,数学基础一般
可用时间:每周10小时,共12周
偏好:视频教程+实践项目
预算:500元以内

格式3:评估与资源指令

评估我的 [技能] 水平
推荐 [技能] 学习资源

输入 schema(统一需求格式)

interface LearningRequest {
  goal?: {
    description: string;              // 学习目标描述
    skills?: string[];                // 具体技能列表
    targetLevel?: 'beginner' | 'intermediate' | 'advanced' | 'expert';
    timeframe?: {
      totalWeeks?: number;           // 总周数
      hoursPerWeek?: number;          // 每周小时数
      deadline?: string;              // 截止日期
    };
  };
  currentLevel?: {
    skills?: { skillId: string; level: number }[];
    selfAssessment?: string;
    testResults?: string;
  };
  constraints?: {
    budget?: number;
    preferredFormats?: ResourceType[];
    learningStyle?: 'visual' | 'auditory' | 'kinesthetic' | 'reading' | 'mixed';
    languages?: string[];
  };
}

type ResourceType = 'course' | 'book' | 'video' | 'tutorial' | 'article' | 'podcast' | 'exercise' | 'project' | 'cheatsheet' | 'community';

输出 schema(统一学习路径报告)

interface LearningPathResponse {
  success: boolean;
  learningPath?: {
    id: string;
    title: string;
    goal: {
      description: string;
      targetSkills: { skill: string; targetLevel: string }[];
    };
    phases: LearningPhase[];
    milestones: Milestone[];
    resources: {
      primary: PhaseResource[];
      supplementary: { category: string; items: string[] }[];
    };
    progressTracking: {
      currentPhase: number;
      overallProgress: string;
      estimatedCompletion: string;
      weeklyCheckpoints: { week: number; date: string; checkpoint: string }[];
    };
    adaptiveFeatures: {
      difficultyAdjustment: string;
      resourceRecommendation: string;
      scheduleFlexibility: string;
    };
  };
  recommendations?: string[];
  nextSteps?: string[];
  error?: string;
}

输出示例

{
  "success": true,
  "learningPath": {
    "id": "path_xxx",
    "title": "Python数据分析专家之路 - 12周计划",
    "goal": {
      "description": "掌握Python数据分析核心技能",
      "targetSkills": [
        {"skill": "Python", "targetLevel": "intermediate"},
        {"skill": "Pandas", "targetLevel": "intermediate"}
      ]
    },
    "phases": [
      {
        "id": "phase_1",
        "phaseNumber": 1,
        "title": "阶段1:Python基础与数据处理入门",
        "duration": {
          "weeks": 3,
          "totalHours": 30,
          "weeklyBreakdown": [...]
        },
        "objectives": ["掌握核心概念", "完成实践练习", "通过评估测试"],
        "resources": [...],
        "successCriteria": {
          "knowledgeCheck": ["完成学习", "测验≥80分"],
          "minimumScores": {"quizzes": 80, "projects": 75, "overall": 78}
        }
      }
    ],
    "milestones": [
      {
        "id": "milestone_1",
        "title": "第一阶段完成",
        "scheduledDate": "2026-04-26",
        "requirements": ["完成学习", "测验≥80分", "提交项目"],
        "reward": "解锁第二阶段内容"
      }
    ],
    "progressTracking": {
      "currentPhase": 1,
      "overallProgress": "0%",
      "estimatedCompletion": "2026-06-28",
      "weeklyCheckpoints": [
        {"week": 1, "date": "2026-04-12", "checkpoint": "基础语法掌握"}
      ]
    }
  },
  "recommendations": [
    "建议每天固定时间学习,保持连续性",
    "加入学习社群获取同伴支持",
    "定期回顾和调整学习计划"
  ],
  "nextSteps": [
    "确认并开始第一阶段学习",
    "设置每周学习提醒",
    "加入推荐的学习社区"
  ]
}

触发词

  • 学习路径导航
  • 制定学习计划
  • 学习路线图
  • 技能提升规划
  • 个性化学习路径
  • 评估我的水平
  • 推荐学习资源

注意事项

  • 当前版本为模拟数据版本,资源推荐基于典型场景生成
  • 真实资源推荐需要接入外部教育平台 API
  • 进度跟踪功能需要用户持续更新学习状态
  • 自适应调整基于阶段性评估结果触发

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

98.65%
按下载量换算1,352

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

继续浏览同类 Skills