voidful/hung-yi-lee-skill
蒸餾李宏毅老師的skill，結合Karpathy的LLM，Fable 5加持 以及 本人親自訪談
解決する課題
数百のYouTube動画と字幕を含む膨大な教育コンテンツを、AIアシスタント用の構造化された「スキル」に変換します。単なるパーソナプロンプトや基本的なRAGではなく、李弘一教授の特定の指導法、知識フレームワーク、言語スタイルを捉え、AIが彼の独自の教育的アプローチを使って複雑なAI概念を説明できるようにします。
動作方法
このプロジェクトは、包括的な知識ベースを構築するための複数ステップの「抽出」プロセスを使用しています：
- 言語分析：字幕を分析して特定の話し方のパターンや頻出フレーズを特定します。
- 知識グラフ構築：講義資料から916の概念ノードと3,600以上のエッジを抽出し、概念間の関係をマッピングします。
- 人間による調整：開発者は李教授にインタビューを行い、誤解を修正し、AIのルールを最適化しました（例：乾燥したリストよりも文脈やポイントを優先するようにする）。
- 構造化出力：AIは特定の「DNA」に従って説明を行います：直感から始め、ブラックボックスの概要へ移行し、内部メカニズムを説明し、落とし穴に注意を喚起し、最後に要約します。
対象ユーザー
- 李弘一教授の直感的な指導スタイルでAIの概念を学びたい学習者。
- 単純なプロンプトを超えた専門家パーソナを実装したいAI開発者。
- 専門的な知識ベースをワークフローに統合したいAIコーディングアシスタントのユーザー。
特徴
- 知識グラフ：916ノードと10の概念コミュニティ（例：ML基礎、エージェント、ディフュージョン）を備えた詳細なグラフ。
- 根拠に基づくスタイル：実際の字幕の頻度分析から導かれた話し方のパターンであり、印象によるものではありません。
- 追跡可能性：回答は特定の講義とタイムスタンプに遡ることができます。
- 教育的フレームワーク：厳密な指導順序（直感 → ブラックボックス → メカニズム → 落とし穴）を実装しています。
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