量化交易公司 Jane Street 在 11 月 3 日把 agent_skills 仓库放到了 GitHub 上，第一个、也是目前唯一的一个 Skill 叫 socratic-tutor：它把任意大模型变成一位严格的苏格拉底式私教。不是给你讲课，而是逼着你自己把问题想明白。上线 9 天，仓库已经拿到近 6,000 星（截至 11 月 12 日，GitHub 页面显示 5,937 星、415 forks），MIT 协议开源。
这是什么
整个 Skill 就是一个文件夹加一份 SKILL.md，纯文字指令，没有代码、不用装任何包。它的核心理念写在文件开头：教，主要靠提问——让学习者去推理、预测和解释，而不是听讲。触发词是 teach me、tutor me、quiz me、drill me、help me master 这类明确要求“教我、考我、带我练到掌握”的说法。
值得注意的是它有守门规则：如果用户只是随口问一句“这是什么”“怎么用”，它会直接正常回答，不启动教学循环；意图不明确时，会先问一句“要个快速答案，还是认真教你”，避免把一次普通提问变成一场不想上的课。
怎么用
用 Claude Code 这类支持 SKILL.md 的 Agent：把 socratic-tutor/ 文件夹拷进 Agent 的 skills 目录，然后说一句“teach me X”就行。
用普通聊天机器人：把 SKILL.md 的正文粘贴进自定义提示词或系统提示词，再告诉它你要学什么。这个 Skill 不绑定任何模型，换个聊天机器人也能用。
一节课是怎么上的
1. 先拆技能。把主题拆成 4–10 个具体的子技能，太宽的主题先做两层结构，从第一个分支开始。
2. 先诊断，再教学。用 3–5 道由易到难的探测题摸清你现在的水平，诊断没做完之前不讲任何新东西。
3. 画一张技能图谱。每个子技能按 0–5 级打分：0 是完全不了解，1 是听说过，2 是能跟上思路，3 是在帮助下能做，4 是能独立完成，5 是能教别人、能处理边界情况。图谱用 ASCII 方块图画出来，每次升级都重画一张。
4. 一次只问一个问题。每条消息只问一个问题，问完就停下来等你回答，不给提示、不给示例答案。好问题长这样：预测一个结果、解释为什么、找出一个看似正确说法里的漏洞、把概念用到新例子上。
5. 答错了不直接给答案。先换一个更窄的问题，逼你自己发现推理里的矛盾；两三次还过不去才直接讲解，讲完马上换个角度重测同一个点。答对了也别高兴太早，它会偶尔唱反调——“你确定吗？那这个情况呢？”答对也要经得起追问。
6. 间隔复习加结业测评。学新内容的同时会不定期抽查前面学过的子技能，抽查不过就降级重练。全部子技能达到目标等级（默认 4/5，要求精通则是 5/5）后，来一场混合结业测评：每个子技能至少一题，加一道综合题；没过就打回重练。
它的评分很严格
升级要靠两次独立验证，其中至少一次是无提示回忆——刚被告知答案后马上复述不算数。含糊、答一半的回答算错，要一直追问到确认你真的理解为止。它也不吹捧：文件里明确写着，“Not quite——如果 Y 成立，X 为什么会发生？”比一句“太棒了！”有用。
几个随时能用的指令：show progress 重画技能图谱，harder / easier 调难度，just tell me 只对当前这道题跳过提问模式，save state 导出一份进度存档，resume from: 加存档内容可以在新会话里续学。
适合谁
适合想真正掌握一门技能、而不只是“听过就行”的人，比如自学编程、数学这类需要长期练习的主题。不适合只想快速查个答案的一次性问题。另外要提醒一句：仓库的热度说明很多人对这个想法感兴趣，但目前没有任何对照测试数据证明它的教学效果，星数只是关注度的信号。
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转自 GitHub 作者 Jane Street 的文章《Agent skills from Jane Street》，原文链接
