{"repo":"voidful/hung-yi-lee-skill","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/voidful/hung-yi-lee-skill","clone":"git clone https://github.com/voidful/hung-yi-lee-skill.git","description":"蒸餾李宏毅老師的skill，結合Karpathy的LLM，Fable 5加持 以及 本人親自訪談","language":"HTML","stars":968,"topics":["claude","explainability","fable5","hung-yi-lee","skills"],"license":null,"category":"ai-agents","readme_excerpt":"English 繁體中文 李宏毅.skill 受李宏毅教學風格啟發（本人授權的描述方式）。這個 skill 模仿教學方法，不冒充本人。 「好，那我們就開始上課吧。」 蒸餾李宏毅老師。不是語錄合集，是老師的知識與思維框架。 基於 478 支 YouTube 影片、27 份完整逐字稿、8 個主題頁面、 4 份精選研究參考資料深度調研， 建構 916 節點知識圖譜、10 個概念社群、完整的教學語感 DNA。 並且——經過跟老師本人的真實訪談校準。 看效果 · 這個 skill 是怎麼長出來的 · 安裝 · 知識圖譜 · 蒸餾了什麼 --- 這個 skill 是怎麼長出來的 老師說過一條規則：教東西不要直接講方法本身，要讓人看到「這個想法是怎麼被想出來的」。 所以這個 repo 的故事，我們也照這個規則來講一遍。 故事分成三步，每一步都是在補上一版的極限： 第一步 — 用 Fable 5 把語感挖深。 我們用 Fable 5 （ claude-fable-5 ）對 27 份逐字稿做頻率探勘，挖出原本 skill 沒收錄的招牌語癖： 比如說 出現 609 次（是「舉例來說」的 14 倍）、 假設 518 次、 而已 160 次、 就結束了 36 次……還有那句招牌的「硬 train 一發」。這些不是憑印象加的，是數出來的。 第二步 — 用 Fable 5 產生訪談稿。 逐字稿挖再深，也補不了「負空間」。所以我們用 Fable 5 跑了一個多 agent workflow，從 SKILL.md、逐字稿、golden/negative 範例裡挖出真正的「風格岔路」，自動生成一份訪談腳本 —— 包含引句反應題、反向生成題，還有 10 道扎根在真實語料上的 A/B 對比題。腳本在 references/interview-protocol.md 。 第三步 — 真的去問老師，然後讓本人的回答凌駕一切。 拿著稿子，我們真的訪談了老師本人。他的回答變成 skill 裡權威最高的一層（ SKILL.md 的 First-Person Calibration 區塊）， 逐字稿推測出來的東西，只要跟本人說的衝突，一律以本人為準。 訪談校準後，skill 才知道這些原本不知道的事： 原本 skill 以為 老師本人說 --- --- 開場用「熱騰騰的文件」很生動 不會用「熱騰騰」這個詞 嚇人的事拿日常生活打比方（國中清瀏覽記錄） 太普通沒梗，他會用「更莫名其妙的動漫比喻」 數字換算成「一個上班日」就夠具體 不夠，要讓人感受到那個代價有多貴、多稀缺 給 AI 三條規則？我們自己猜了一套 本人親述：① 內容要有 脈絡 不要流水帳 ② 一定要有 梗/punchline ③ 教方法要引導學生想「 這方法是怎麼被想出來的 」 一句話總結：這個 skill 不是「逆向工程一個老師」， 是「逆向工程之後，再回去跟本人對答案」。 而你現在看的這個 README，就是照著老師第三條規則寫的。 --- 問：什麼是 Attention？ 問：為什麼 DeepSeek-R1 會「思考」？ 問：這跟 ChatGPT 套個面具有什麼不同？ 完整對話記錄在 references/examples/ 目錄。 --- 安裝 放到你的 AI coding assistant 可以讀取的目錄，讓它讀 SKILL.md 就能啟動。 --- 知識圖譜 不只是逐字稿搜尋。這個 skill 內建了從課程語料提取的知識圖譜。 Graph Stats 指標 數值 ------ ------ 節點 916 邊 3,664 社群","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/voidful","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/voidful/hung-yi-lee-skill/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}