Skill: jobzhao15/huo15-mit-48h-learning-method (version 2.1.0)

--- name: huo15-mit-48h-learning-method version: 2.1.0 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）。使用 NotebookLM CLI 实现 MIT 研究生 Ihtesham Ali 的三问学习框架： 1. 问心智模型：领域内专家共享的 5 个基本思维框架 2. 问专家分歧：在哪 3 个问题上根本不同意 3. 问暴露性问题：生成能区分真懂和假背的 10 个问题 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；（3）用户需要生成播客/视频概览；（4）用户想用 AI 辅助构建知识体系。 --- # 火一五 MIT 48 小时学习法 MIT 研究生 Ihtesham Ali 的学习方法：48 小时内通过三问框架掌握任意领域。 ## 核心工作流 ``` 学什么 → 创建 NotebookLM → 添加资料 → 三问框架 → 生成 Audio/Video ``` ## 前置条件 **首次使用必须认证：** ```bash ~/.venv/notebooklm/bin/nlm login ``` （会打开浏览器，按提示完成 Google 账号授权） **自动续登录：** 脚本会在每次执行命令前自动检测登录状态，如果检测到登录已失效，会自动重新运行 `nlm login`，无需手动干预。 ## 依赖 - **CLI 工具**：`~/.venv/notebooklm/bin/nlm` - **环境变量**：`NOTEBOOKLM_PROFILE`（可选，默认为 `default`） - **语言设置**：`MIT_LEARN_LANG`（可选，默认为 `zh-CN`） ## 脚本位置 ``` skills/huo15-mit-48h-learning-method/scripts/mit-learn.sh ``` ## 使用方法 ### 完整流程（推荐） ```bash ./scripts/mit-learn.sh full "学习主题" --url "https://..." --file ./notes.pdf --youtube "https://youtube.com/..." ``` 完整流程包含：创建 notebook → 添加资料 → 三问框架（心智模型、专家分歧、暴露性问题） ### 分步流程 ```bash # 1. 创建笔记本 ./scripts/mit-learn.sh init "机器学习基础" # 2. 添加资料（可多次调用） ./scripts/mit-learn.sh add --url "https://..." --wait ./scripts/mit-learn.sh add --file ./paper.pdf --wait ./scripts/mit-learn.sh add --youtube "https://youtube.com/..." # 3. 三问框架 ./scripts/mit-learn.sh ask mental-models # 问心智模型（5个框架） ./scripts/mit-learn.sh ask disagreements # 问专家分歧（3个问题） ./scripts/mit-learn.sh ask probing # 问暴露性问题（10个问题） ./scripts/mit-learn.sh ask all # 完整三问 # 4. 生成概览 ./scripts/mit-learn.sh audio # 生成播客音频 ./scripts/mit-learn.sh video # 生成视频 # 5. 查看状态 ./scripts/mit-learn.sh status # 查看当前 notebook 状态 ./scripts/mit-learn.sh list # 列出所有 notebooks ``` ## 三问框架详解 ### 问心智模型（Mental Models） > "该领域专家共享的 5 个基本思维框架是什么？" - 每个框架用一句话解释 + 具体应用例子 - 目的是快速建立领域内专家共同认可的思维工具箱 ### 问专家分歧（Expert Disagreements） > "在哪 3 个问题上，该领域专家根本不同意？" - 识别核心理论、方法或结论上的根本性争议 - 了解分歧根源，明白这不是细枝末节而是根本矛盾 - **这是区分真学习和假学习的关键**：知道分歧意味着真正理解领域 ### 问暴露性问题（Probing Questions） > "生成 10 个能区分真懂和假背的问题" - 苏格拉底式追问：开放性问题，无法通过简单回忆回答 - 每个问题需说明：假背者会怎么错 / 真懂的人会怎么答 - **这是检验学习效果的最终武器** ## NotebookLM 支持的资料类型 | 类型 | 参数 | 示例 | |------|------|------| | URL | `--url` / `-u` | `--url "https://..."` | | 文件 | `--file` / `-f` | `--file ./notes.pdf` | | YouTube | `--youtube` / `-y` | `--youtube "https://youtube.com/..."` | | Google Drive | `--drive` | `--drive <doc-id>` | ## Audio/Video 选项 ### Audio（播客音频） ```bash ./scripts/mit-learn.sh audio [format] # format: deep_dive（默认）/ brief / critique / debate # length: short / default / long ``` ### Video（视频概览） ```bash ./scripts/mit-learn.sh video [style] # style: auto_select（默认）/ classic / whiteboard / kawaii / anime / watercolor / retro_print / heritage / paper_craft ``` ## 提示词设计原则 三问框架的提示词基于以下原则设计： 1. **心智模型**：要求专家视角 + 具体例子，不可泛泛而谈 2. **专家分歧**：要求根本性分歧，而非表面差异 3. **暴露性问题**：苏格拉底追问法，必须能区分真假理解 ## 注意事项 - `init` 后当前 notebook ID 保存到 `~/.mit-learn-notebook-id`，后续命令复用 - 添加资料后可用 `--wait` 等待处理完成 - NotebookLM API 可能有速率限制，避免短时间内大量请求 - 三问结果建议保存到笔记中，用于后续复习 - 如果使用多个 Google 账号，可设置 `NOTEBOOKLM_PROFILE=your-profile` 环境变量切换 ## v2.0.0 (2026-04-06) ### 新功能 - **支持 file:// URL**：自动转换为真实路径再添加 - **音频生成等待**：新增 wait_for_audio 确认音频生成完成再返回 - **重复 notebook 检测**：创建前先查找同名 notebook，避免重复 - **自动续登录**：登录失效前自动重新运行 `nlm login`，无需手动干预 ### Bug 修复 - **full 命令参数传递 bug**：修复了 urls/files/yt_urls 三个数组错误传递的问题 - **增强错误处理**：cmd_add 不再隐藏错误信息，现在会明确显示失败原因 ### 改进 - 新增 --skip-audio flag：full 命令可跳过音频生成 - cmd_init 重构为 get_or_create_notebook 函数 - wait_for_processing 稳定性提升 - debug 函数默认关闭，减少干扰 ```bash mit-learn.sh full "机器学习" --file ./notes.pdf --skip-audio ```


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