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name: Feynman Learning
slug: feynman-learning
category: AI Engineering
description: Feynman Learning helps users test whether they really understand a concept by explaining it in their own words and answering follow-up questions. Use it when someone says they “kind of get it” and wants to find the gaps.
github: "https://github.com/Li-Evan/Bloom/tree/main/skills/learn-feynman"
language: Python
stars: 248
forks: 39
install: "npx degit https://github.com/Li-Evan/Bloom/tree/main/skills/learn-feynman ~/.claude/skills/learn-feynman"
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added: 2026-09-02T05:20:59.656Z
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# Feynman Learning

Feynman Learning helps users test whether they really understand a concept by explaining it in their own words and answering follow-up questions. Use it when someone says they “kind of get it” and wants to find the gaps.

**Install:**

```bash
npx degit https://github.com/Li-Evan/Bloom/tree/main/skills/learn-feynman ~/.claude/skills/learn-feynman
```

## README

# 费曼学习法（learn-feynman）

> 核心信条：**能简单地教会别人，才算真懂。** 讲的时候被简化或跳过的地方，正是"我以为我懂了"的幻觉核心点。

## 何时用

用户学完一个东西想验真伪，或隐约觉得"好像懂了但不踏实"。也是"重输入轻输出"的一次强制输出。

## 流程（考官 / 学生模式：用户讲，你挑漏洞）

### 第一步：让用户讲

请他**用自己的话、把你当外行**，把概念讲一遍。别让他背定义——要他解释、打比方。

### 第二步：扮好奇学生追问

专挑他**含糊带过、用术语糊弄、跳过的环节**追问："为什么？""那这个是怎么来的？""举个例子？"命中他答不上来或开始绕的地方。

### 第三步：揪出"模糊处"= 漏洞

明确指出哪几处他没真懂（不是责备，是定位）。这些就是幻觉核心点。

### 第四步：定位漏洞性质

每个漏洞是：**① 缺前置知识**（→转 `learn-graph` 定位 / `learn-crossover` 看是否其实已会）还是 **② 有料但没想透**（→当场再讲一轮，直到讲顺）？

### 第五步：判断闭环

能顺畅讲通、追问不倒 = 闭环。否则明确指出还差哪一环。

## 注意

> ⚠️ **铁律·只用确证的已会知识**：判断用户「已经会什么」只能用他**确证学过**的知识（亲口确认或可靠背景）；**严禁**把「正在讲的材料 / 文章作者背景 / 对话里别人的知识」当成用户会的。拿不准 → 直接问「⚠️ 你学过 ___ 吗？」，绝不替他假设。

- 别太快放水——用户讲得顺也要追问一两个深的，确认不是表面流畅。
- 目标是定位漏洞，不是羞辱；找到漏洞是好事，说明知道往哪补。
- 同族 skill：`learn-occam` `learn-crossover` `learn-graph` `learn-prototype`。