vibeflow-learn

VibeFlow Learn

把学习当工程流水线，但不要把思考外包给 AI。

vibeflow-learn 是一条独立 companion flow：

• 通过 /vibeflow-learn 激活
• 不进入 /vibeflow 主链路阶段
• 不写入 .vibeflow/state.json
• 不复用 Spark -> Design -> Tasks -> Build 的阶段状态

它服务三类任务：

• 陌生领域学习
• 研究文章写作
• 把资料变成输出

核心原则：

1. Primary sources first：优先一手资料，而不是总结别人的总结
2. 学习以输出为准：没有变成结构化笔记、提纲、草稿、文章，就不算真的学会
3. AI 只解释局部：AI 可以帮你解释难点、检查逻辑、压缩冗余，但不替你读，不替你思考，不替你写
4. 资料与产出分离：原始材料、消化笔记、提纲、草稿、成稿要分阶段落盘

工作目录

默认在仓库内建立独立学习目录：

docs/learn/<topic-slug>/

阶段产物建议如下：

• sources.md：来源清单与分组
• digest.md：你的阅读笔记、关键概念、问题清单
• outline.md：文章或知识卡片提纲
• draft.md：你的初稿
• final.md：收尾后的可发布版本

如果用户已经指定了输出位置，优先使用用户指定路径。

先选模式

开始前先明确模式，不清楚时默认推荐 Quick Reference。

模式	适合什么	从哪开始	何时结束
Deep Research	需要系统理解一个领域，并沉淀成研究文章或系统笔记	Collect	Publish
Quick Reference	需要快速建立工作心智模型，不一定产出正式长文	Digest	Digest 或 Outline
Write to Learn	手上已有材料，想通过写作强迫自己真正理解	Outline	Publish

六阶段

1. Collect

目标：只收集高质量、可追溯、尽量一手的材料。

优先顺序：

• 官方文档、规范、RFC、标准
• 原始论文、技术报告、白皮书
• 作者本人/团队的一手博客、演讲、访谈
• 官方源码、示例仓库、提交记录
• 高质量课程材料或教材

尽量避免：

• 聚合文章
• 二手解读
• “10 分钟看懂 ……” 之类速成总结
• 没有来源链路的观点贴

要求：

• 每个来源都记录：标题、链接、来源类型、为什么值得读
• 按子主题分组，而不是无序堆链接
• 收够就停，避免用“继续收集”逃避真正阅读

2. Digest

目标：由你来读，由 AI 帮你解释卡点。

这一阶段必须坚持：

• 你自己读全文或关键部分
• 遇到不懂的段落，再让 AI 解释具体局部
• 让 AI 翻译可以，但不要让 AI 替你总结整篇没读过的材料

对每份材料至少记录：

• 它的核心主张是什么
• 证据是什么
• 哪些地方你认同，哪些地方你存疑
• 这份材料和其他材料之间是什么关系
• 哪些内容值得保留，哪些应该被删掉

阶段结束前，至少删掉一部分弱资料。不能筛选，说明收集质量不够。

3. Outline

目标：把“学到了什么”转成“准备怎么讲”。

提纲不是目录草稿，而是输出合同。每个部分都应说明：

• 这一节想讲什么
• 面向什么读者层级
• 依赖哪些来源
• 哪些概念必须先解释

规则：

• 没有来源支撑的段落，不要先写进提纲
• 如果是 Quick Reference，提纲可以收缩为 FAQ / cheat sheet / 概念图
• 如果是 Write to Learn，提纲必须帮助你暴露理解断点

4. Fill In

目标：你自己把提纲填成连续表达。

要求：

• 由你先写，再让 AI 帮你压缩或找漏洞
• 不要让 AI 从零代写正文
• 写不出来时，优先回到 Digest 补理解，不要硬凑段落

这一阶段允许产出一个啰嗦、粗糙、重复的初稿，重点是先把脑中的结构写出来。

5. Refine

目标：让稿子更清楚，但不牺牲你的判断和声音。

AI 在这一阶段可做：

• 删除冗余
• 标出论证跳跃
• 标出“概念先用了、后解释”的地方
• 标出缺来源、缺例子、缺定义的地方
• 帮你统一术语和段落节奏

AI 不能做：

• 擅自替你补事实
• 把你的判断改成更圆滑但更空的说法
• 把文章改成标准 AI 腔

你需要逐条采纳或拒绝修改建议。

6. Publish

目标：在你自己读顺之后，交付成可以发出的版本。

发布前至少完成：

• 通读一遍，按目标读者视角检查是否顺
• 核对关键结论是否都有来源
• 删除“像总结但没有信息密度”的句子
• 确认标题、摘要、结构与正文一致

如果是内部学习笔记，也要把它整理成别人能接着读的版本，而不是只对你自己有意义的碎片。

AI 的允许动作

适合交给 AI：

• 解释一个你已经定位好的局部难点
• 翻译某一段术语密集的技术内容
• 帮你列出不同来源之间的分歧点
• 对提纲做缺口检查
• 对初稿做冗余压缩和逻辑体检

不适合交给 AI：

• 总结一篇你自己没读过的论文或文章
• 代替你判断某个主张是否成立
• 从零替你写完整文章
• 跳过一手资料直接写结论

执行顺序

1. 确认主题、目标读者、输出物类型
2. 选择模式：Deep Research / Quick Reference / Write to Learn
3. 创建 docs/learn/<topic-slug>/
4. 按当前模式进入对应阶段
5. 每个阶段结束时，把产物写入对应文件
6. 只在需要时让 AI 解释局部或做结构检查
7. 在 Publish 阶段前，必须由你亲自完成最终通读

红线

• 不要把 vibeflow-learn 的文件写进 docs/changes/
• 不要改动 /vibeflow 主链路阶段状态
• 不要把 AI 总结当成你已经读过
• 不要用“先让 AI 写出来再看”冒充学习
• 不要引用没有回到原始来源核对过的关键结论

结束交付

每次结束时，至少要明确给出：

• 当前模式
• 当前停在哪个阶段
• 已完成的产物文件
• 下一步最该做什么
• 哪些结论已经有 primary sources 支撑，哪些还没有