Skill: zhaobod1/huo15-openclaw-mit-48h-learning-method (version 3.0.0)

--- name: huo15-openclaw-mit-48h-learning-method displayName: 火一五48小时学习法技能 version: 3.0.0 description: 麻省理工学院48小时学习法技能（青岛火一五信息科技有限公司）。完整还原 Ihtesham Ali 原始三问框架 + 反馈循环 + 完整 48h 三阶段时间线，叠加网上最佳实践（synthesis / contradictions / gaps / Feynman teach-back / weakness analysis / practice exam）和 NotebookLM 2026 原生子命令（flashcards / quiz / mindmap / chat-config / download）。 核心三问（精确措辞）： Q1 心智模型：该领域每位专家共享的 5 个核心心智模型 Q2 专家分歧：3 个根本不同意的问题及各方最强论证（steelman） Q3 暴露性问题：10 个区分真懂和假背的问题 Q+ 反馈循环：错答时 → 诊断错误 + 给真懂回答 + 生成追击问题 科学原理：Active Recall（主动回忆）+ Desirable Difficulty（必要难度）+ Conceptual Frameworks First（先框架后细节） 触发场景：（1）用户要求快速学习某个领域；（2）用户提到 MIT 学习法、48 小时学习、NotebookLM 三问、context stacking；（3）用户需要生成播客/视频/抽认卡/思维导图概览；（4）用户想用 AI 辅助构建知识体系；（5）用户提到 Ihtesham Ali 或他的 viral tweet。 aliases: - 火一五48小时学习法技能 - 火一五MIT学习法技能 - 火一五学习法技能 - 火一五三问学习技能 - 火一五NotebookLM技能 - MIT学习法 - 48小时学习 - NotebookLM三问 - Ihtesham学习法 - context-stacking --- # 火一五 MIT 48 小时学习法 v3.0.0 > "I accidentally discovered how to compress a semester of learning into 48 hours." > — Ihtesham Ali（X 推文 3M+ views，27K bookmarks） MIT 研究生发明、Ihtesham Ali 整理传播的 NotebookLM 学习方法：48 小时内从零掌握任意领域，足以通过 qualifying exam。本技能完整还原其原始三问框架 + 反馈循环 + 完整 48h 时间线，并叠加 Ihtesham 全集中的进阶 prompts（synthesis / contradictions / gaps / Feynman / weakness / exam）和 NotebookLM 2026 全部多模态能力。 ## 一、为什么这个方法有效（科学原理） | 原理 | 说明 | 在本技能中的体现 | |---|---|---| | **Conceptual Frameworks First** | 先掌握领域结构，再填充细节，比从细节往上拼接快 10 倍 | Phase 1 的 Q1（mental models）+ Q2（disagreements） | | **Active Recall** | 尝试回答比重读笔记的记忆效果强数倍 | Phase 2 用 6 小时回答 10 个 probing questions | | **Desirable Difficulty** | 暴露知识缺口的难题比简单复习产生更深的学习 | Q3 暴露性问题 + Q+ 反馈循环 + 模拟考 | ## 二、原始 48h 时间线（Ihtesham 原方案 + 我们的扩展） ``` Hour 0 ─── 1: Phase 1 Context Stacking + 智识地图 ├ 上传海量资料（原方案：6 教科书 + 15 论文 + 全部 lecture） └ 三问 Q1/Q2/Q3 → 拿到 5 心智模型 + 3 分歧 + 10 暴露问题 Hour 1 ─── 7: Phase 2 主动回忆 + 反馈循环 ├ 用 6 小时认真回答 10 个 probing questions └ 每答错 → ask followup → 诊断盲点 → 追击问题 Hour 7 ── 48: Phase 3 综合 + 模拟考 + 多模态巩固 ├ synthesize / weakness / exam ├ flashcards + mindmap + audio overview └ export 到本地知识库 ``` ## 三、前置条件 ```bash # 首次必须认证（浏览器交互登录 Google） ~/.venv/notebooklm/bin/nlm login ``` 脚本每次执行前自动检测登录状态，失效会自动重新 `nlm login`。 ## 四、命令一览 > 脚本位置：`huo15-openclaw-mit-48h-learning-method/scripts/mit-learn.sh` ### 4.1 笔记本管理 ```bash mit-learn.sh init "强化学习" # 创建/复用同名笔记本 mit-learn.sh add --url "..." --file ./paper.pdf --youtube "..." --wait mit-learn.sh status # 当前 notebook 详情 mit-learn.sh list # 列出所有 notebooks ``` ### 4.2 三问框架（核心精髓） ```bash mit-learn.sh ask mental-models # Q1: 5 个核心心智模型 mit-learn.sh ask disagreements # Q2: 3 个根本分歧 + steelman mit-learn.sh ask probing # Q3: 10 个暴露性问题 mit-learn.sh ask followup "我的回答…" # Q+: 反馈循环（错答诊断+追击） mit-learn.sh ask all # 完整三问 Q1→Q2→Q3 ``` **Q+（反馈循环）是整个方法最容易被忽视的精髓**：每次回答完一个 probing question，立刻把答案传给 `ask followup`，让 NotebookLM 诊断你的盲点并生成更深的追击问题。Ihtesham 原文：*"Every wrong answer triggered: 'Explain why this is wrong and what I'm missing.'"* ### 4.3 进阶分析（Ihtesham 全集 + 网上最佳实践） ```bash mit-learn.sh synthesize # 综合所有资料为一个统一思维框架 mit-learn.sh contradictions # 找出资料之间的矛盾（含隐含矛盾） mit-learn.sh gaps # 对照行业标准识别知识缺口（致命/重要/次要） mit-learn.sh feynman "梯度下降" "我的解释..." # Feynman 角色反转 teach-back mit-learn.sh weakness # 预测学习者最可能的 5 个盲区 mit-learn.sh exam # 生成 15 题模拟期末考（含评分要点） ``` ### 4.4 NotebookLM 多模态产物 ```bash mit-learn.sh audio [deep_dive|brief|critique|debate] mit-learn.sh video [auto_select|classic|whiteboard|kawaii|anime|...] [explainer|brief|cinematic] mit-learn.sh flashcards [easy|medium|hard] mit-learn.sh quiz mit-learn.sh mindmap mit-learn.sh chat-config [default|learning_guide|custom] # 设置 chat persona mit-learn.sh download audio --id <artifact_id> -o out.m4a # 下载已生成产物 ``` ### 4.5 完整流程 ```bash # 快捷：init → add → 三问 → audio mit-learn.sh full "强化学习" --file ./book.pdf --url "https://..." # 完整 48h 马拉松：三阶段 + synthesis + weakness + exam + 多模态 + export mit-learn.sh marathon "强化学习" --file ./book.pdf --youtube "..." ``` ### 4.6 知识库整合 ```bash mit-learn.sh export # 把所有产物导出到 ~/knowledge/huo15/learning/<topic>/ ``` 每次 `ask` / `synthesize` / 等命令都会自动把 prompt + 响应保存为 markdown 到 `~/knowledge/huo15/learning/<topic>/<日期>-<命令>.md`，符合三层记忆/KB 协调规则的 L3 共享 KB wiki。 ## 五、Ihtesham 原始三问 vs 本技能的强化版 | 维度 | Ihtesham 原始措辞 | 本技能强化点 | |---|---|---| | Q1 Mental Models | "5 core mental models that every expert in this field shares" | 加入"为什么是核心""跨子领域使用频次""相互嵌套关系"等结构化要求 | | Q2 Disagreements | "best argument from each side" | 强制要求 steelman、识别分歧根源（本体论/方法论/价值观/证据偏好） | | Q3 Probing Questions | "expose whether someone deeply understands vs memorized" | 显式约束：≥3 道反直觉题，≥2 道隐含假设题，≥2 道跨领域迁移，≥1 道识别教科书简化 | | Q+ Followup | "Explain why this is wrong and what I'm missing" | 加入认知盲点诊断 + 生成"追击问题" | ## 六、典型 48h 工作流示例 ```bash # Day 1 早晨（Phase 1，约 1 小时） mit-learn.sh init "Transformer 架构" mit-learn.sh add \ --file ~/papers/attention-is-all-you-need.pdf \ --file ~/papers/gpt3.pdf \ --url "https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/" \ --youtube "https://youtu.be/iDulhoQ2pro" \ --wait mit-learn.sh ask all # 拿到智识地图 # Day 1 上午~下午（Phase 2，约 6 小时） # 用纸笔/语音逐个回答 Q3 的 10 个 probing questions # 每答完一题： mit-learn.sh ask followup "我的回答是：multi-head attention 就是把 Q/K/V 分成 8 份并行..." # 再答下一题、followup … # Day 2（Phase 3，剩余 24 小时） mit-learn.sh synthesize # 综合成统一框架 mit-learn.sh weakness # 看看自己最可能哪里没学透 mit-learn.sh exam # 自我测试 mit-learn.sh flashcards hard mit-learn.sh mindmap mit-learn.sh audio brief # 用洗澡/通勤时间反复听 mit-learn.sh export # 沉淀到知识库 ``` ## 七、环境变量 | 变量 | 默认值 | 用途 | |---|---|---| | `NLM` | `~/.venv/notebooklm/bin/nlm` | nlm CLI 路径 | | `NOTEBOOKLM_PROFILE` | `default` | 多 Google 账号切换 | | `MIT_LEARN_LANG` | `zh-CN` | audio/video 输出语言 | | `MIT_LEARN_KB_DIR` | `~/knowledge/huo15/learning` | 导出目录 | | `DEBUG` | `0` | 设为 `1` 打印 debug 日志 | ## 八、注意事项 - 当前 notebook ID 保存在 `~/.mit-learn-notebook-id`，所有非 init 命令复用它 - 切换学习项目时重新 `init` 即可 - NotebookLM API 有速率限制，连续请求建议间隔 10s+ - 三问/进阶命令的输出**自动保存**到 `~/knowledge/huo15/learning/<topic>/`，无需手动复制 - 反馈循环（`ask followup`）是这个方法的灵魂——不要省略 - `marathon` 命令会跑完所有阶段产物，约 5-10 分钟（不含你回答 probing 的 6 小时） ## 九、参考资料 - [Ihtesham Ali on X - 原始 viral 推文](https://x.com/ihtesham2005/status/2030214970353602806) - [Ihtesham Ali on X - 90 分钟 context stacking 进阶](https://x.com/ihtesham2005/status/2041576806810370553) - [Ihtesham Ali on X - 16 NotebookLM 进阶 prompts](https://x.com/ihtesham2005/status/2031706700139675875) - [How an MIT Student Compressed a Semester of Learning into 48 Hours with NotebookLM](https://cerebrodigital.net/en/how-an-mit-student-compressed-a-semester-of-learning-into-48-hours-with-notebooklm/) - [NotebookLM Advanced Guide 2026: Custom Instructions, Deep Research](https://www.shareuhack.com/en/posts/notebooklm-advanced-guide-2026) - [10 NotebookLM Prompts For Studying (Beat 99% of Students)](https://www.learnwithmeai.com/p/notebooklm-prompts-for-studying) --- ## 更新日志 ### v3.0.0 (2026-04-27) **重大重构：精髓还原 + 进阶能力 + NotebookLM 2026 集成** #### 精髓修正 - **三问 prompt 用 Ihtesham 原始措辞**（"5 core mental models that every expert in this field shares" 等），叠加结构化输出要求 - **新增 Q+ 反馈循环**（`ask followup`）：实现 Ihtesham 原文 *"Explain why this is wrong and what I'm missing"*——这是原方法最易被忽略的精髓 - **新增完整 48h 时间线**（`marathon` 命令）：Phase 1 智识地图 / Phase 2 主动回忆 / Phase 3 综合巩固 #### 6 个新增进阶命令（基于 Ihtesham 全集 + 网上最佳实践） - `synthesize` — 综合所有资料为一个统一思维框架（Ihtesham synthesis prompt） - `contradictions` — 找资料之间的矛盾（含隐含矛盾检测） - `gaps` — 对照行业标准识别致命/重要/次要知识缺口 - `feynman` — Feynman 角色反转 teach-back（你解释，AI 当 12 岁孩子追问） - `weakness` — 预测学习者最可能的 5 个知识盲区 - `exam` — 生成 15 题模拟期末考（含评分要点和及格线） #### NotebookLM 2026 原生子命令集成 - `flashcards` / `quiz` / `mindmap` — 调 nlm 原生命令 - `chat-config` — 设置 notebook-level chat goal（learning_guide/custom） - `download` — 下载所有产物（audio/video/quiz/flashcards/mindmap/report/...） #### 知识库整合 - 所有 `ask` / 进阶命令的输出**自动保存**为 markdown 到 `~/knowledge/huo15/learning/<topic>/` - `export` 命令生成 INDEX.md 汇总学习档案 #### Bug 修复 - 修复脚本主入口调用 `usage` 但未定义导致 command-not-found 的 bug - 修复 SKILL.md 中错误的脚本路径（原写 `huo15-mit-48h-learning-method` 缺 openclaw 前缀） - 统一版本号（_meta.json / config.json / SKILL.md / 脚本注释） - `auto_login` 仅对网络命令运行，help/list 不再触发不必要的网络检查 - 修复空数组传递给 `cmd_add` 时产生空字符串参数的 bug - 颜色变量 `LANG` 重命名为 `LEARN_LANG`，避免污染 shell 全局 `LANG` 变量 ### v2.0.0 (2026-04-06) - 支持 file:// URL 自动转真实路径 - 音频生成 wait_for_audio 等待确认 - 重复 notebook 检测 - 自动续登录 - 修复 full 命令数组传参 bug ```bash # 一键体验完整 48h 学习马拉松 mit-learn.sh marathon "你想学的领域" --file ./key-paper.pdf --url "..." --youtube "..." ```


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