李宏毅.skill 教程：先分清原文、访谈和图谱推断

李宏毅.skill 是给本地编码 Agent 读取的一套课程知识库与回答规则。官方列出 478 支 YouTube 视频元数据、27 份完整逐字稿、8 个主题页、203 个系列页，以及 916 个节点和 3664 条边的图谱。

1. 它不是单纯的角色提示词

SKILL.md 规定回答入口和教学顺序；raw/youtube 保存频道元数据、索引与逐字稿缓存；wiki 保存主题、系列和图谱文件；scripts/hungyi_kb.py 负责同步、编译、搜索、建图、查询、报告和 lint。

官方把回答结构归纳为直觉、Black Box、机制、陷阱和回顾，并声称用本人访谈纠正从逐字稿推断出的错误。README 同时明确：该 skill 受李宏毅教学风格启发，不冒充本人。

2. 安装与最小权限

requirements.txt 只有 youtube-transcript-api、NetworkX、python-louvain 和 yt-dlp，没有声明最低 Python 版本。建议单独创建虚拟环境：

git clone https://github.com/voidful/hung-yi-lee-skill.git
cd hung-yi-lee-skill
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

第一次只让 Agent 读取 SKILL.md 和现有 wiki。不要立即开放 shell 与网络。选一个能在课程或图谱中找到来源的问题，检查答案是否标明课程、访谈或图谱路径。

3. 哪些操作会联网

本地搜索和读取已有 graph.json、Wiki、逐字稿缓存不一定需要联网。sync-metadata 与 sync-transcripts 会访问 YouTube，并写入 raw、wiki 或输出目录。只有确实要更新语料时才开放网络。

python3 scripts/hungyi_kb.py search "attention" --limit 8
python3 scripts/hungyi_kb.py graph query "什麼是 transformer"
# 需要联网时才运行 sync-metadata / sync-transcripts

4. 来源层级决定能说多满

3664 条边中，1621 条标为 EXTRACTED，2043 条标为 INFERRED。推断边可用于导航，不能写成老师的原话。27 份完整逐字稿也不等于覆盖全部 478 支视频。

引用生成答案时，标明这是 skill 输出，并回查课程或访谈材料。若答案只能追到 INFERRED 边，应把它写成“图谱推断的关联”，不要写成事实归因。

5. 与 LightRAG 对比

LightRAG是通用图谱与向量双层 RAG 框架，可以接多种模型、存储、WebUI 和 API。李宏毅.skill 已经绑定一套特定课程语料，还加入教学结构和风格校准。

要导入自有文档、部署检索服务或更换存储后端，LightRAG 更合适；要浏览这套课程材料并按既定教学顺序解释概念，李宏毅.skill 更直接。

常见问题