CSDN 技能森林
本仓库是技能树森林的 RFC(Request for Comments) 仓库。提议请在 rfc/ 目录下创建文档,例如 rfc_001.md
如何参与贡献
- fork 下面对应开放技能树编辑仓库,仔细阅读对应的仓库的README规则,新增习题或者改进已有习题
- 提交 pull-request 等待审核合并
- 核心贡献者会邀请加入项目仓库成员
- 技能树社区将展示出题者信息,以及根据贡献值奖励一定的原力值
- 参考参与贡献Q/A
已发布技能树
- CS入门 技能树,包含Git、MarkDown、Linux(TODO)
- Python 技能树
- C语言 技能树
- Java 技能树
- 算法(algorithm) 技能树
- PostgreSQL 技能树
- OpenCV 技能树
- 每日一题 技能树
- Neo4j 技能树
正在开放协作编辑中的技能树
技能树开放编辑仓库采用 MIT 或者 CC4 开源协议
- .NET 技能树:https://gitcode.net/csdn/skill_tree_dotnet
- Rust 技能树:https://gitcode.net/csdn/skill_tree_rust
- 网络 技能树: https://gitcode.net/csdn/skill_tree_network
- Web 技能树 https://gitcode.net/csdn/skill_tree_web
- Web实战 技能树:https://gitcode.net/csdn/skill_tree_web_in_action
- AI 技能树 https://gitcode.net/csdn/skill_tree_ai
- OceanBase 技能树:https://gitcode.net/csdn/skill_tree_oceanbase
- DevOps 运维技能树:https://gitcode.net/csdn/skill_tree_devops
技能树服务构建项目
技能树数据处理的流水线如下:
技能树开放编辑仓库
--> 技能树命令行工具
--> 技能树服务
其中 技能树开放编辑仓库
就是每个领域的编辑仓库。
而 技能树命令行工具
和 技能树服务
会分别创建两个独立的仓库
- skill_tree_cli(参考下一节)
- skill_tree_server(TODO)
实现上,skill_tree_cli 和 skill_tree_server 都会有一些对技能树编辑仓库数据的结构解析、校验、转换需求,这些解析器的实现托管在一个独立的 技能树解析
仓库里。也即:
技能树命令行设计(草稿)
技能树仓库编辑命令 最终应该和 技能树管道处理命令组合在一起,类似 git 一样提供一个 skill_tree 命令,该命令包含如下 actions
-
init
命令:初始化一个技能树仓库,该过程会交互式询问,输入技能树仓库相关的 meta 信息,用来自动完成技能树仓库- 原始数据编辑目录:data/
- 处理脚本目录:src/
- 管道数据处理目录:pipeline/
- 保持结构并规格化处理输出目录:pipeline/spec
- 链接合成目录:pipeline/link
-
tree
命令:在data/ 目录下通过该命令为每个节点和习题分配id,自动化生成必要的元数据 -
spec
命令:在pipeline/spec 目录下输出严格规格化的中间数据格式 -
link
命令:链接节点数据,包含- 生成节社区(抽象意义上)
- 生成节频道(抽象意义上)
- 生成习题交流贴(抽象意义上)
-
deploy
命令:将link后的产生的数据发布到抽象技能树服务 -
server
命令:启动抽象技能树服务,用户可以开始使用。
技能树概述
内容生产者, 内容消费者,学习者: 他们有不同的需求。
从一个“产品设计” 的角度,一个领域 (Python) 有一个技能树。 这个技能树上面有很多 知识点,这些知识点有 {初中高} 的特性。 每个知识点有 相关的 {博客, 问答, 代码, 视频,... } 集合。 用户如何证明自己掌握了某个知识点? 考虑:
- 每个知识点有相关的 “测试”,通过了这个 “测试”.
- 成为这个知识点的回答采纳目标。
- 写原创博客获得一定的赞。
- 通过某种考试。
痛点的解决
- 我怎么能证明我自己懂了这个领域? 解决:显示用户花了时间,通过了测试,写了博客。
- 光看博客就能证明自己懂了么? 解决:不行,必须通过测试了
- 我看了程序,但是只有程序片段,我怎么运行在我的电脑呢? CSDN 的程序是完整的,但是拷贝到我的电脑上,怎么不行啊? 解决:让用户能执行完整的可运行的程序。
- 回答者的痛点:我不断地回答相似的问题,一遍一遍给他们源代码。 解决:把完整的解决代码放在 Code 平台上,以后让提问者来这里看。 (这个和 ‘问答’ 业务很相关)
对于技能树上的一个问题,我们应该有完整的解决方案,让用户非常满意:
- 问题(怎么做归并排序?)
- 解答(原理是这样的)
- 代码:这个代码是要能在 Code-China 上可以运行的 (归并排序的代码在 JupyterNotebook 之类的平台运行)
- 解释通过代码的评论来完成:用户会说:我不大懂第十行, 为何要这样写? 专家就会解释。
技能树社区核心设计
- 构建结构化信息,通过难度等级、章/节+子树,使用算法匹配学习知识
- 每个知识点节点是一个微社区
- 每个微社区内包含3个重要元素:
- 参考资料(学习,使用算法匹配+推荐给出最优质内容)
- 习题(验证学习,是否掌握了知识点?习题做完可以去Notebook运行)
- 交流讨论区(同主题交流,通过输出进一步强化学习)