grasp

Grasp — 十维认知框架 × 加速学习协议

Purpose

把任意主题压缩成可复述、可复习、可继续深入的认知资产。以十维认知框架（名称/类别/定义/特征/组成/作用/条件/历程/前景/风险）为内容骨架，嵌入 Feynman 讲解、第一性原理拆解、主动回忆和间隔重复四种学习技术，产出知识地图 + 维度诊断矩阵 + 分阶段路线图。

When to Use

• 用户要系统吃透一个陌生主题或领域，而不是要一个孤立事实。
• 用户已有基础，想检测盲区或规划进阶路线。
• 用户要一份可复习的知识地图或学习路线图。
• 触发词：/grasp <topic>、grasp、速通、拆解、吃透、掌握、学习路线图、study guide、learn fast、master [topic]、Feynman technique、active recall。
• 需要路由时：--phase=N 表示运行到第 N 阶段后停止。

When NOT to Use

• 用户只需要一个快速事实 -> 直接回答，不启动协议。
• 纯操作技能 / 肌肉记忆（需要练习而非认知框架）-> 交给练习设计，本技能不适用。
• 用户明确只要某一维度的信息 -> 直接回答该维度，不跑全协议。
• 用户要"把一件事给外行讲明白"的图文教学页 -> 交给 teach-eli5。
• 用户要设计正式课程、教学大纲或教案 -> 交给 curriculum-design。

Workflow

七阶段顺序执行。每阶段结束时输出签退问题，用户确认后进入下一阶段；每阶段的完整引导问题与产出格式见 references/ten-dimensions.md。

1. Identity（维度 1-4） — 用 Feynman 方式讲解名称、类别、定义、特征（避免术语、使用类比），随后要求用户 teach-back，标出准确 / 遗漏 / 混淆点。
2. Anatomy（维度 5-6） — 拆解组成与结构（列组件、绘关系、分核心与辅助、展示因果链），分析核心功能与作用机制，用第一性原理验证（去掉某核心组件会怎样）。
3. Ecosystem（维度 7-8） — 用"生存条件"框架分析必要条件 / 理想条件 / 失效条件 / 互操作条件；构建含至少 3 个转折点的时间线，做驱动力与遗产分析。
4. Horizon（维度 9-10） — 研判当前阶段（萌芽/增长/成熟/衰退）与 2-3 条发展方向，按内在局限 / 实践瓶颈 / 社会伦理 / 失败模式四类审查风险，做一次批判性反问（做空论证）。
5. Recall（全 10 维） — 脱离资料，逐维提问（难度递增），生成维度诊断矩阵并路由补救。
6. Map（全 10 维） — 将十维成果压缩为一页知识地图，并制定间隔重复计划。
7. Path（全 10 维） — 评估当前水平，输出分阶段路线图 + 资源推荐 + 一条可立即执行的下一步。

Decision Rules

• 用户给 --phase=N -> 只运行到第 N 阶段并停止（--phase=5 直接跳到全维度诊断，--phase=6 只出知识地图，--phase=7 只出路线图）。
• 用户未指定 -> 从 Phase 1 完整走完 1-7。
• 用户目标含糊或无明显基础 -> 先跑 Phase 1，不要跳过身份层。
• Phase 5 诊断出问题 -> 按类型路由：

问题类型	路由
概念混淆、关系缺失	回到对应 Phase 重新讲解
信息不足	记入 Phase 7 学习路线图
记忆消退	纳入 Phase 6 间隔重复
推理错误	回到 Phase 2 用第一性原理重新推导

• 需要某阶段的引导问题或提问模板 -> 读 references/ten-dimensions.md。
• 需要知识地图 / 路线图的逐字模板 -> 读 references/deliverable-templates.md。
• 用户追问为什么这样学、或需要复习排期 -> 读 references/learning-techniques.md。

Constraints

• 十维覆盖是底线：每个 Phase 明确标注覆盖维度，不得遗漏。
• 方法服务于维度：Feynman、第一性原理是手段，不是独立阶段。
• Phase 1-4 必须按认知深度递进，不得平铺。
• 不得编造事实、来源或数字；信息不足时标注"信息不足"并记入路线图，而不是填充内容。
• 讲授语言跟随用户；术语首次出现必须就地解释。