别再收藏教程了。用真实项目把能力练出来。
AI Learning Coach 是一套为程序员设计的项目牵引式 AI 学习教练技能合集。它不默认生成学习大纲，而是把学习目标压进真实项目、源码切片、功能任务或可交付作品里，再推进 30-90 分钟练习闭环和证据复盘。
首要服务对象是程序员：TypeScript、React、AI Agent、源码阅读、工程项目。方法本身也适用于写作、语言、考试、职业技能、创作和研究。
这个仓库包含两个核心技能：
| 技能 | 用途 |
|---|---|
learning-coach |
把一个学习目标推进成真实项目任务、练习、验收和复盘 |
focus-coach |
在方向太多、学不动、优先级不清时，帮用户收敛主线和下一步 |
一句话记住：
想学会一个东西：用 learning-coach
不知道先做什么：用 focus-coach
很多学习失败不是因为资料不够，而是因为：
- 收藏了很多教程，但没有真实练习。
- 看懂时很爽，自己做时不会。
- 学了很多概念，但没有项目承载，知识缺口暴露不出来。
- 学习目标太大，没有下一步动作。
- 缺少反馈，不知道自己到底卡在哪里。
- 学完没有证据复盘，下次又从头开始。
这个项目把问题压小：
学习目标
-> 真实项目 / 源码入口 / 作品锚点
-> 一个项目动作
-> 验收标准
-> 失败反馈
-> 证据型复盘
-> 下一轮学习
之前：
我想学 React，给我一个学习路线。
之后：
结论：
你现在不缺路线，缺一个能暴露卡点的项目动作。
下一步：
今天只做一个 60 分钟闭环：在一个最小 React 项目里写一个带 props 和 state 的任务列表组件。
练习：
任务：实现一个可增删的学习任务列表。
验收标准：能新增、删除、标记完成，并解释 state 如何变化。
失败时反馈：把代码、报错和你卡住的步骤发回来。
复盘记录：
根据真实输出判断下一课补 JSX、props、state 还是事件处理。
把需要的技能目录复制到 Codex 技能目录：
~/.codex/skills/learning-coach
~/.codex/skills/focus-coach重启 Codex 后使用：
用 learning-coach 帮我学习一个复杂技能。
用 focus-coach 帮我判断接下来最值得投入的方向。
也可以从 GitHub 链接安装：
帮我安装这个技能：
https://github.com/chrichuang218/ai-learning-coach/tree/main/learning-coach
帮我安装这个技能：
https://github.com/chrichuang218/ai-learning-coach/tree/main/focus-coach
我想学 TypeScript / React / Agent，但不想再看泛泛教程，帮我找一个小闭环。
我收藏了很多英语口语教程，但一开口就卡。帮我安排一个 60 分钟练习。
我准备考试，刷题很多但分数不上去。帮我诊断下一步该怎么复习。
我刚学完一节，帮我复盘真实卡点，并安排下一步。
我同时想学很多东西，但时间有限。用 focus-coach 帮我判断本周最该先做什么。
更多示例：
长期学习时，可以把一个目录当作学习工作区：
learning-workspace/
MISSION.md
RESOURCES.md
GLOSSARY.md
NOTES.md
lessons/
exercises/
reference/
assets/
learning-records/
如果同时维护多个长期学习方向，可以升级为多轨道工作区：
learning-workspace/
MISSION.md
TRACKS.md
tracks/<track>/
lessons/<track>/
exercises/<track>/
reference/<track>/
learning-records/<track>/
assets/
sources/
核心格式：
- WORKSPACE-FORMAT.md
- TRACKS-FORMAT.md
- MISSION-FORMAT.md
- LEARNING-RECORD-FORMAT.md
- GLOSSARY-FORMAT.md
- RESOURCES-FORMAT.md
示例工作区见 examples/workspaces/minimal-multitrack。
合格输出必须：
- 有明确结论和下一步动作。
- 不给泛泛学习路线或长资源清单。
- 优先绑定真实项目、源码入口、作品、题目或可交付物。
- 每次只推进一个 30-90 分钟闭环。
- 给出可观察验收标准。
- 要求用户带回证据。
- 根据证据复盘真实卡点。
不合格输出包括：
- “这是 12 周完整路线。”
- “推荐这些教程、书和视频。”
- “你需要更自律。”
- “看懂了就算掌握。”
- “下一节继续讲下一章。”
基础校验：
python path/to/quick_validate.py learning-coach
python path/to/quick_validate.py focus-coach人工验证：
- evals/smoke-prompts.md
- evals/learning-coach-smoke-prompts.md
- evals/focus-coach-smoke-prompts.md
- evals/rubric.md
- evals/learning-coach-rubric.md
- evals/focus-coach-rubric.md
本项目受到 Matt Pocock 的 teach 技能 启发，尤其是它对状态化教学工作区、使命驱动课程、学习记录和长期能力建设的设计。
🙏 感谢 LINUX DO 社区的支持与讨论。
MIT