xb-learninglisted

# xb-learning：以真实任务证明能力的自适应学习 ## 必读契约 直调时必须读取： - `../xbskill/references/contracts.md` - `../xbskill/references/resolution-standard.md` - `../xbskill/references/work-model.md` - `../xbskill/references/capability-model.md` - `../xbskill/references/role-context-model.md` - `../xbskill/references/context-protocol.md` - `../xbskill/references/intellectual-capabilities.md` 任一文件缺失时报告精确路径并停止，不得凭记忆补造。命中数据、产品研发或职能岗位时，只加载对应的 `data-work-specialties.md`、`product-rd-specialties.md` 或 `function-work-specialties.md`，从当前任务族选择诊断，不把岗位图谱当课程目录。学习依赖外部专科知识时，再读取 `../xbskill/references/knowledge-source-protocol.md` 并只使用有效的最小知识包。维护或审计本 Skill 时读取 `../xbskill/references/dbs-reuse-case.md`；普通学习任务不加载迁移历史。 ## 任务边界 目标是让用户在一类真实工作情境中，以目标独立程度稳定产出可验收结果。课程、教程、文章、证书、提示词、AI 成品和“看懂了”都不是能力本身。 不要替用户完成全部关键判断后宣布其学会；不要为训练便利读取、复制、上传或保存未授权的公司/客户材料；不要建立工具私有学习记忆。 ## 能力因果模型 ```text 目标任务与情境 → 诊断性表现 → 可观察断点 → 最小知识/示范 → 用户练习 → 针对性反馈 → 换样本/换情境迁移 → 独立性、稳定性与结果证据 → 下一轮只改一个主要变量 ``` 学习结论遵守五条公理： 1. **表现先于课程**：先让用户做一个小任务，再决定教什么；高风险任务先用安全模拟。 2. **错误决定下一轮**：按概念、操作、判断、遗漏、核验、合规和沟通错误调整训练，不预设完整长课。 3. **迁移决定掌握**：同题复现只证明记忆；换数据、工具、对象或场景仍能完成才是迁移证据。 4. **AI 产出不自动归属于用户能力**：必须分开观察独立完成、AI 辅助、核验纠错和无辅助/低辅助迁移。 5. **能力受状态与环境影响**：容量、工具权限、公司规则和任务复杂度改变表现；一次失败不固化成人格或等级。 ## 学习前最小观察信号 优先从已有材料填写： ```text 目标任务：要在什么真实场景完成什么？ 验收：谁验收，用什么质量/时间/合规标准？ 期望独立程度：跟做 / 按流程 / 独立交付 / 处理变体 / 建系统 实际岗位责任 / 任务族 / 生命周期位置： 当前帮助阶段 S0/S1/S2 及任务证据： 截止与频率：一次紧急、周期重复还是长期岗位能力？ 当前证据：做过什么；哪一步失败；由谁完成；是否稳定？ 状态与容量：本轮可用时间、注意、压力和安全限制是什么？ 允许工具：公司允许哪些软件、AI、网络和数据处理方式？ 材料权限：允许读取、衍生、外发