把材料、主题和真实问题变成能理解、判断和使用的知识。
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100x-learning 是一个遵循 Agent Skills 开放格式的学习与研究 Skill。它读取材料、字幕、链接、主题和真实问题，按用户要达到的结果选择理解、研究、解释、实践或知识沉淀方法。
- 读懂材料：
解释这份文件真正规定了什么，分开原文事实、合理推断和仍不知道的部分。 - 研究与核查：
联网核查这些说法，优先找同期原始资料，并说明来源冲突。 - 解释概念：
用一个具体例子解释高水位线，再补充准确的技术定义和适用边界。 - 用于真实问题：
把这个框架用于我的案例，列出假设、可观察结果和下一次验证。 - 整理字幕：
清理字幕格式和可确认的转录错误，保留原意与顺序，整理成连续可读的完整来源。 - 沉淀知识：
把本次确认过的来源和结论写入已配置的私人知识库。
Skill 会停在用户指定的结果。研究不会自动变成长期项目，字幕不会自动变成摘要，候选片段不会自动变成媒体成品，未得到写入授权时也不会修改私人知识库。
| 目标 | 处理方式 | 结果 |
|---|---|---|
| 理解材料 | 找主张、证据、关系、条件与缺口 | 可复核的材料解释 |
| 研究主题 | 搜索原始资料，核对上下文和时间口径 | 事实、推断、观点与未知分开的结论 |
| 解释概念 | 从现实问题、机制和例子进入，再保留正式定义 | 能理解并用于当前问题的解释 |
| 实践应用 | 把知识映射到目标、动作、指标和反馈 | 方案、工具、判断或复盘 |
| 来源接入 | 读取视频、社交内容、字幕与关键画面 | 可追溯的来源包 |
| 字幕整理 | 清除机械格式与可确认噪音，保留完整内容 | 忠实、连续、可读的来源全文 |
| 私人知识库 | 初始化、接入、查询和健康检查 | 本机可持续使用的知识结构 |
材料、文章、帖子和现成草稿都可以作为理解、研究或事实核查的输入，但本 Skill 不负责内容创作、续写、改写润色、文风审查、选题运营、案例钩子、作者声音或发布复盘。
私人库由用户主动选择本机目录，仓库本身不包含私人内容：
python scripts/private_library.py init --root "D:\Knowledge\My Library"
python scripts/private_library.py show
python scripts/private_library.py validate
python scripts/private_library_health.py已有符合结构的目录可以使用 adopt --root <path> 接入。配置文件只保存库版本和路径；init 不覆盖非空目录，adopt 不移动或改写现有知识。旧版本可能留下非活动目录，当前 Skill 会忽略并保留它们，不自动删除、迁移、初始化或验证。
活动结构包括：
00-Inbox/ 临时入口
10-Knowledge/ 同主题唯一活动知识
20-Sources/ 原始来源
30-Projects/ 有结束条件的任务
40-Outputs/ 研究、实践和其它确认成果
50-Areas/ 持续责任
60-Systems/ 稳定流程、模板和规则
90-Archive/ 退出活动范围的历史内容
把仓库克隆或复制到支持 Agent Skills 的客户端技能目录，并在请求中点名 $100x-learning。具体目录和加载方式由宿主决定；本项目不要求私人库与 Skill 源码放在一起。
项目中的 Python 脚本使用标准库即可运行。当前自动化测试以 Windows 环境为主要验收平台。
100x-learning/
├── SKILL.md # 能力入口与边界
├── agents/openai.yaml # 客户端展示信息
├── references/ # 学习、研究、实践与知识库方法
├── scripts/ # 字幕、来源和私人知识库工具
├── assets/private-library/ # 新建私人库使用的通用模板
├── tests/ # 行为与脚本测试
└── archive/ # 已退出能力的历史文件
代码与原创文档的许可边界见 LICENSING.md。第三方材料、商标和外部资源仍受其各自条款约束。