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| Month | Downloads | MoM | Stars | Installs |
|---|---|---|---|---|
| 2026-03 | 416 | — | 0 | 87 |
| 2026-05 | 846 | +103.4% | 0 | 105 |
| 2026-06 | 981 | +16.0% | 0 | 105 |
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当用户学完一个东西想自查是否真懂、或觉得「好像懂了」但不确定时使用。用「费曼学习法」让他用自己的话把概念讲出来,你扮好奇学生专挑他含糊/跳过的地方追问,把「讲不顺的模糊处」揪出来作为没真懂的漏洞,定位是缺前置知识还是没想透,判断理解是否闭环。触发场景:我学完了考考我、自查一下、我好像懂了、我讲讲你看对不对、检验我...
用户学任何新概念/新技术/新理论的默认深度入口——一次性用五个视角把概念讲透并帮他选深入方向:crossover 用已会的撬动、occam 框定该学多深、graph 建知识地图、prototype 最小原型迭代、feynman 拷问检验。触发场景:我想学 X、理解 X、X 是什么、讲讲 X、搞懂 X、学一下 X、...
当用户要做/研究一个东西、想提升某个技能、或觉得某个产出不够好想改进时使用。用「改良主义」先逼出一个最垃圾但能跑的原型,再引导他自己洞察缺陷、提出问题,提改良假说→实践检验→迭代,信奉「洞察缺陷 > 如何优化 > 最终答案」,并把每次改进的方法本身沉淀成方法论。触发场景:要做 X、研究 X、提升 X、X 做得不好...
当用户纠结要不要学某个东西、学到什么程度,或在做时间/精力/项目取舍时使用。用「简易策略」先逼问要解决的既定问题,检验现有知识能否搞定,评估知识贬值速度与 ROI,用「探索 vs 应用」判断该学新的还是用现有的,给出「学 / 不学 / 只学最小够用」的结论,避免囤积会贬值的知识。触发场景:要不要学 X、值不值得深...
Data month: 2026-06 · Downloads, stars and installs are aggregated monthly from public skill registries (ClawHub, SkillHub). See methodology.