Updated 4w ago
by Li-Evan
Bloom
Hire a private AI tutor for anything — it reads how you actually learn and teaches the next lesson just for you. Bloom's 2-Sigma research as a Claude Code skill + self-hostable web app · 中文优先 苏格拉底式 AI 家教
286 GitHub stars (286)
+13 in 20 days
| Period | New stars |
|---|---|
| Sep 27 | 0 |
| Sep 28 | +1 |
| Sep 29 | +4 |
| Sep 30 | 0 |
| Oct 1 | 0 |
| Oct 2 | 0 |
| Oct 3 | +1 |
| Oct 4 | +3 |
| Oct 5 | 0 |
| Oct 6 | −1 |
| Oct 7 | 0 |
| Oct 8 | +3 |
| Oct 9 | 0 |
| Oct 10 | +1 |
| Oct 11 | 0 |
| Oct 12 | 0 |
| Oct 13 | −2 |
| Oct 14 | +1 |
| Oct 15 | +1 |
| Oct 16 | +1 |
- 7 skills (7 skills found in its SKILL.md files)
- 42 forks (42 forks)
- 4w ago last update (Last updated 4w ago)
Install
Skills CLI
npx skills add Li-Evan/Bloom
Asks which skills and agents to install. Just one: npx skills add Li-Evan/Bloom --skill bloom-tutor — add -g for every project.
Claude Code
git clone https://github.com/Li-Evan/Bloomcp -r "Bloom/skills/bloom-tutor" ~/.claude/skills/
Copies the bloom-tutor skill into ~/.claude/skills/ for every project (use .claude/skills/ for one project). Repeat for the other skills listed below.
Plugin
/plugin marketplace add Li-Evan/Bloom
Run inside Claude Code if the repository ships a plugin marketplace, then pick plugins from /plugin.
Skills can run code on your machine — read the SKILL.md first.
What it does
In the author's own words, from each skill's SKILL.md.
-
bloom-tutor
Use when 用户想以一对一苏格拉底导师的方式系统学习一个课题——开一门新课、推进课题的下一篇、提交学习反馈或说「我读完了」、或整理/查看学习日志。基于 Bloom 2 Sigma 的交互式学习系统。触发词:开个文件夹学X、我想学X、帮我学X、继续、下一篇、我读完了、整理学习、查看学习日志、interactive Socratic tutoring、Bloom 2 sigma learning。
skills/bloom-tutor/SKILL.md on GitHub (opens in a new tab) -
learn-crossover
当用户学习或接触一个新概念/新技术/新算法/新领域时使用(尤其感到陌生或有点难时)。用「跨界原则」拿用户已掌握的知识快速撬动新知识——指出他其实已经学过的同一个东西(换了名字)、结构同构的旧知识、能解释新知识的已有知识,并点出新概念体现的跨领域元知识模式。让「学新东西」变成「发现你已经会了一半」。触发场景:学 X、接触 X、这个好难、X 是什么、帮我理解 X。
skills/learn-crossover/SKILL.md on GitHub (opens in a new tab) -
learn-deep
用户学任何新概念/新技术/新理论的默认深度入口——一次性用五个视角把概念讲透并帮他选深入方向:crossover 用已会的撬动、occam 框定该学多深、graph 建知识地图、prototype 最小原型迭代、feynman 拷问检验。触发场景:我想学 X、理解 X、X 是什么、讲讲 X、搞懂 X、学一下 X、深入 X、给我讲讲 X。除非用户明确只要某一个视角(那时改用对应的单个 learn-* skill)。
skills/learn-deep/SKILL.md on GitHub (opens in a new tab) -
learn-feynman
当用户学完一个东西想自查是否真懂、或觉得「好像懂了」但不确定时使用。用「费曼学习法」让他用自己的话把概念讲出来,你扮好奇学生专挑他含糊/跳过的地方追问,把「讲不顺的模糊处」揪出来作为没真懂的漏洞,定位是缺前置知识还是没想透,判断理解是否闭环。触发场景:我学完了考考我、自查一下、我好像懂了、我讲讲你看对不对、检验我的理解、这个我真懂了吗。
skills/learn-feynman/SKILL.md on GitHub (opens in a new tab) -
learn-graph
当用户要系统学一个新领域、不知道从哪入手、或担心「学得不够系统」时使用。用「知识图谱学习法」和用户一起构建该领域的概念/用途/父子节点图谱(自己建图的过程本身就是学习),标出复用价值最高的节点和「从常识就能入门的点」,给出有效学习路径并回答「学到哪算够」。触发场景:系统学 X 领域、从哪开始学、学得不系统、想要 X 的全貌、规划学习路径、这个领域有多大。
skills/learn-graph/SKILL.md on GitHub (opens in a new tab) -
learn-occam
当用户纠结要不要学某个东西、学到什么程度,或在做时间/精力/项目取舍时使用。用「简易策略」先逼问要解决的既定问题,检验现有知识能否搞定,评估知识贬值速度与 ROI,用「探索 vs 应用」判断该学新的还是用现有的,给出「学 / 不学 / 只学最小够用」的结论,避免囤积会贬值的知识。触发场景:要不要学 X、值不值得深入、学到什么程度够、时间不够该学啥、该深挖还是够用就行。
skills/learn-occam/SKILL.md on GitHub (opens in a new tab) -
learn-prototype
当用户要做/研究一个东西、想提升某个技能、或觉得某个产出不够好想改进时使用。用「改良主义」先逼出一个最垃圾但能跑的原型,再引导他自己洞察缺陷、提出问题,提改良假说→实践检验→迭代,信奉「洞察缺陷 > 如何优化 > 最终答案」,并把每次改进的方法本身沉淀成方法论。触发场景:要做 X、研究 X、提升 X、X 做得不好想改进、怎么优化 X、不知从哪下手做。
skills/learn-prototype/SKILL.md on GitHub (opens in a new tab)
No skill matches that filter.
Review before you install
A skill is a set of instructions and scripts your agent will follow, and it can run code on your machine. Read the SKILL.md and any scripts first — this listing is not a security review.