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# CSDN 技能森林
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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`](./rfc/rfc_001.md)
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## 如何参与贡献

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1. 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
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2. 提交 pull-request 等待审核合并
3. 核心贡献者会邀请加入项目仓库成员
4. 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
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5. 参考[参与贡献Q/A](./qa.md)
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## 已发布技能树

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* CS入门 技能树,包含Git、MarkDown、Linux(TODO)
  * 开放编辑仓库:https://gitcode.net/csdn/skill_tree_git_md_linux
  * 上线的技能树社区:https://bbs.csdn.net/skill/gml
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* python 技能树
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  * 开放编辑仓库:https://gitcode.net/csdn/skill_tree_python
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  * 上线的技能树社区:http://python.csdn.net/
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* C语言 技能树
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  * 开放编辑仓库:https://gitcode.net/csdn/skill_tree_c
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  * 上线的技能树社区:http://clang.csdn.net/
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* Java 技能树
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  * 开放编辑仓库:https://gitcode.net/csdn/skill_tree_java
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  * 上线的技能树社区:https://bbs.csdn.net/skill/java
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* 算法(algorithm) 技能树
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  * 开放编辑仓库:https://gitcode.net/csdn/skill_tree_algorithm
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  * 上线的技能树社区:https://algo.csdn.net
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* PostgreSQL 技能树
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  * 开放编辑仓库:https://gitcode.net/csdn/skill_tree_pg
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  * 上线的技能树社区:https://bbs.csdn.net/skill/pg
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* 每日一题 技能树
  * 该技能树内包含 C/Python/Java/IT冷知识 等习题,面向5-10分钟碎片时间学习用户
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  * 开发编辑仓库:https://gitcode.net/csdn/skill_tree_dailycode
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  * 区别于其他领域技能树,每日一题以独特的每天更新3道题的独特方式:https://dailycode.csdn.net/

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## 正在开放协作编辑中的技能树
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技能树开放编辑仓库采用 MIT 或者 CC4 开源协议
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* .NET 技能树:https://gitcode.net/csdn/skill_tree_dotnet
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* OpenCV 技能树:https://gitcode.net/csdn/skill_tree_opencv
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* Rust 技能树:https://gitcode.net/csdn/skill_tree_rust
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* Neo4J 技能树:https://gitcode.net/csdn/skill_tree_neo4j
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* Web 技能树 https://gitcode.net/csdn/skill_tree_web
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* Web实战 技能树:https://gitcode.net/csdn/skill_tree_web_in_action
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* AI 技能树 https://gitcode.net/csdn/skill_tree_ai
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* OceanBase 技能树:https://gitcode.net/csdn/skill_tree_oceanbase
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## [技能树统一命令设计(草稿)](https://codechina.csdn.net/csdn/skill_tree/-/issues/4)

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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`
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* `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
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  * 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
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* `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
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  * 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)
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* `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。
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## 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:
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* 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。
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## 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:
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* 问题(怎么做归并排序?)
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* 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。

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## 技能树社区核心设计
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1. 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
2. 每个知识点节点是一个微社区
3. 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)
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    * 交流讨论区(同主题交流,通过输出进一步强化学习)