bloom
一个能像真人导师一样，根据你的学习反馈动态调整教学内容的AI学习助手。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：bloom。 它的用途是：一个能像真人导师一样，根据你的学习反馈动态调整教学内容的AI学习助手。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/bloom/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“在Claude Code里，创建一个新文件夹并帮我学习Python数据分析。” 它会首先生成一个从基础到实践的Python数据分析课程大纲，然后带你学习第一课。你可以高亮不理解的概念并添加注释，写下学习心得或困惑。基于你的反馈，Bloom 会调整第二课的内容深度和侧重点，确保教学始终匹配你的理解水平。
介绍
Bloom 旨在解决教育领域著名的“2 Sigma 问题”：研究表明，接受一对一辅导的学生成绩能比课堂平均高出两个标准差（即进入前2%），但这种个性化教学难以规模化。Bloom 通过 AI 技术，模拟了顶级私教的个性化教学流程，让每个人都能获得量身定制的学习体验。
使用 Bloom 有两种方式：CLI 模式适合喜欢在 Claude Code 等工具中用 Markdown 学习的效率型用户，无需后端；Web 模式则提供了一个完整的 React 前端和 FastAPI 后端，适合视觉学习者或需要分享学习进度的场景。无论哪种模式，都遵循“生成大纲→学习课程→标注反馈→调整下一课”的核心循环。
它非常适合需要系统性学习新知识、新技能的自学者，无论是编程语言、学术概念还是专业技能。对于高校学生、求职者、内容创作者或任何希望高效提升自我的终身学习者来说，Bloom 都能提供一个结构化的、响应式的学习路径。
建议初次使用时从 CLI 模式开始，体验其核心的交互式教学流程。如果希望有更丰富的界面和课程管理功能，再部署 Web 模式。注意，Web 模式需要自行配置 LLM API 密钥（如 DashScope 或 OpenAI）。
核心特点
与普通问答式AI教学不同，Bloom 的核心在于其“教学-反馈-调整”的闭环系统。它能读取你对课程内容的标注和文字反馈，并据此动态生成下一课的内容和难度，真正模拟了人类导师的因材施教过程，而非提供静态的、千篇一律的教程。
注意事项
不适合需要即时、碎片化问答的场景，其价值在于完成一个结构化的、渐进式的学习项目。
常见问题
需要自己准备学习资料吗？
不需要，只需告诉 Bloom 你想学习的主题，它会自动生成完整的教学大纲和课程内容。
CLI模式和Web模式的数据互通吗？
不互通，它们是两种独立的部署和使用方式，学习进度和课程数据分别存储。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/bloom/raw/index.md 读取 bloom 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/bloom/raw/index.md（查看排版版本）