用途：当用户想“学习”而非仅“获取答案”时使用，例如“解释 X”“教我 Y”“我想理解 Z”。该技能以 Yann LeCun 的自监督学习哲学组织教学，强调通过预测下一步、缺失内容和关联结构来理解信息。
主要能力：提供一套自监督学习课程式流程，包括：结构总览，映射知识领域的层级连接；基础概念，先讲清 5 个必须理解的构建块；预测练习，给出场景让用户先预测结果再揭晓答案；缺口检测，呈现不完整信息让用户找出缺失部分；误区陷阱，列出 5 个常见错误信念及为何看似正确；连接发现，将主题与用户已知的其他领域知识关联；矛盾探索，呈现专家分歧及各自理由；应用挑战，给出 5 个只有深入理解才能解决的真实问题；回讲测试，让用户复述并纠正误解；深度验证，用 3 个问题检验是否真正理解而非死记。
使用方式：若用户提供主题则直接教学；若无上下文，则询问“你想学什么？当前知识水平如何？”。输出为带主动练习、预测和验证测试的自监督学习课程，在预测与回讲阶段暂停等待用户回应，保持互动。
适用场景：深入学习新技术、框架、概念或领域，追求持久理解而非摘要。
限制：资料未提供具体安装命令、平台支持、收费方式或效果保证；该技能改编自 @heynavtoor 的“9 Claude prompts built on LeCun's cognitive architecture”线程中的第 4 个提示，框架参考 LeCun 已发表研究概念（世界模型、能量模型、JEPA、目标驱动 AI），但并非由 Yann LeCun 编写、关联或背书。