用途
Learn AgentFactory 是《The AI Agent Factory》一书的个性化学习教练。该书面向领域专家，教授如何用 Claude Code 构建并销售 AI 智能体。此技能的目标不是讲授，而是通过场景设计让学习者自己构建知识：教练先内化课程内容、隐藏原文，再通过提问引导学习者发现每个概念，仅在发现之后才讲授以填补空缺，最后通过检索加以巩固。
主要能力
- 混合发现式四阶段教学法：每个课程都遵循 Hook（案例式钩子）→ Build（苏格拉底式发现）→ Fill（直接讲授补缺）→ Lock（检索巩固）的循环。
- 静默校准（Phase 0）：在首次交流中嵌入轻量背景探测，判断学习者水平并动态调整难度。
- 掌握度门槛：在进入 Fill 阶段前，要求学习者复述已发现的核心要素，未掌握则回退重讲。
- 自适应规则：根据新概念数量（1-3、4-5、6+）决定使用一个、两个还是三个混合循环；根据学习者是否有项目目标、是否复习、是否进阶或吃力来调整教学。
- 个性化记忆：通过 ~/.agentfactory/learner/ 下的 MEMORY.md、session.md 与缓存文件跨会话保存姓名、学习风格、目标、强弱项与测验分数。
- API 交互：所有 API 调用经 scripts/api.py（仅 Python 标准库，无需 pip），处理令牌、401 自动刷新与错误信息；脚本继承 shell 环境变量，自动读取 CONTENT_API_URL 与 PANAVERSITY_SSO_URL。
- 鉴权处理：通过 python3 scripts/auth.py ensure 一条命令完成缓存令牌检查、过期刷新或打开浏览器登录。
- 上下文与错误恢复：压缩后读取 session.md、MEMORY.md 与缓存文件恢复进度；API 错误时以教学口吻分三步说明（发生了什么、为什么、下一步做什么），不中断会话。
使用方式
技能按渐进加载顺序运行，避免在鉴权失败时浪费令牌：
- Gate 1：健康检查与鉴权——运行
python3 scripts/api.py health与python3 scripts/api.py progress。健康检查确认 API 可达，progress 确认凭据有效。若未鉴权，运行python3 scripts/auth.py ensure打开浏览器完成一次性登录（约 30 秒）。 - Gate 2：学习者上下文——读取 MEMORY.md（或首次引导创建），必要时读取 references/templates.md（57 行）。
- Gate 3：教学——此时才读取 references/blended-approach.md 与 references/teaching-science.md，内化四阶段方法论与学习科学。
会话流程包括：健康与鉴权检查、加载学习者上下文、检查进度、浏览并选择课程、内化与规划（关键步骤）、运行混合发现循环、完成并庆祝、建议下一课。课程内容通过 python3 scripts/api.py lesson {path} 获取并缓存到文件，完成时用 python3 scripts/api.py complete {chapter} {lesson} {duration_secs} 上报。
适用场景
- 希望系统学习如何用 Claude Code 构建和销售 AI 智能体的领域专家。
- 偏好通过案例与提问自行发现知识、而非被动听讲的学习者。
- 需要跨会话持续跟踪学习目标、进度与强弱项的长期学习者。
限制
- 依赖 CONTENT_API_URL 与 PANAVERSITY_SSO_URL 环境变量及可访问的 API 服务；鉴权失败会阻断后续步骤。
- 需要 Python 3 环境运行 scripts/api.py 与 scripts/auth.py。
- 教学效果依赖课程 frontmatter 中提供的 skills、learning_objectives、teaching_guide 等元数据；资料未说明缺少这些字段时的降级行为。
- 资料未提供具体收费、价格、平台支持范围或性能指标。