用途：帮助用户围绕某个技术主题系统收集权威学习资源，并整理成结构化学习路径。
主要能力：先向用户确认学习主题（如 Transformer、强化学习、NLP）、学习范围（入门/进阶/专家/全面）和偏好（语言、视频、实战项目、资源类型）；随后检索权威书单、博客教程、课程平台、学习社区、框架工具与论文资源，并评估作者权威性、出版社声誉、社区评价与时效性。
论文下载：优先从 arXiv 构建 https://arxiv.org/pdf/{paper_id}.pdf 下载，也可通过 Papers With Code、Semantic Scholar、OpenReview、ACL Anthology、CVF 等渠道获取；下载后按 {年份}{第一作者}{简短标题}.pdf 重命名，保存到 ./learning-resources/{主题}/papers/。
知识体系：提取论文核心概念、前置知识、创新点、应用场景与难度，划分基础概念、核心技术、进阶应用、前沿研究四阶段，生成学习路径与阶段检验标准。
输出：生成 learning-guide.html 交互式学习指南、README.md、resources.json、knowledge-graph.json，并用 open / xdg-open / start 打开指南。
限制：搜索以 WebSearch 优先、Brave Search 备用且每次调用后 sleep 1；论文下载仅限合法渠道并尊重版权；资源需标注来源与时效；具体效果、收费与平台支持情况暂未提供。