“master”上不存在“data/package/git@gitcode.net:weixin_52873590/skill_tree.git”
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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
- 贡献方式
- 仓库说明
- 技能森林分为
技能树开放编辑仓库和CSDN技能树线上社区- 其中
技能树开放编辑仓库采用 MIT 或者 CC4 开源协议，是开源项目仓库部分 - 其中
CSDN技能树线上社区为CSDN产品
- 其中
- 贡献者基于
技能树开放编辑仓库图谱数据之上的进一步延伸开发，应遵循对应协议要求
- 技能森林分为
技能树仓库和技能树社区
- 一个技能树仓库的章节结构和习题就绪时，则上线初版的技能树社区
| 开放编辑仓库 | 上线的技能树社区 | 状态 | |
|---|---|---|---|
| 1 | 每日一题技能树编辑仓库 | 每日一练 | ✓ |
| 2 | CS入门技能树仓库 | CS入门技能树社区 | ✓ |
| 3 | Python技能树编辑仓库 | Python技能树社区 | ✓ |
| 4 | C语言技能树编辑仓库 | C语言技能树社区 | ✓ |
| 5 | Java技能树编辑仓库 | Java技能树社区 | ✓ |
| 6 | 算法(algorithm)技能树编辑仓库 | 算法技能树社区 | ✓ |
| 7 | PostgreSQL技能树编辑仓库 | PostgreSQL技能树社区 | ✓ |
| 8 | OpenCV技能树编辑仓库 | OpenCV技能树社区 | ✓ |
| 9 | Neo4j技能树编辑仓库 | Neo4j技能树社区 | ✓ |
| 10 | 云原生入门技能树 | 云原生入门技能树 | ✓ |
| 11 | 网络技能树 | 网络技能树社区 | ✓ |
| 12 | CUDA入门技能树 | CUDA入门技能树社区 | ✓初/中阶已上线 |
| 13 | Vue入门技能树 | Vue入门技能树社区 | ✓初/中阶已上线 |
| 14 | MySQL入门技能树(初/中阶段) | MySQL入门技能树社区 | ✓ |
| 15 | MySQL进阶技能树(中/高阶) | MySQL进阶技能树社区 | ✓ |
| 16 | Go语言技能树 | Go技能树社区 | ✓ |
| 17 | 游戏开发入门技能树 | ||
| 18 | Scheme语言技能树 | ||
| 19 | Scala技能树 | ||
| 20 | Spark技能树 | ||
| 21 | .NET技能树 | . | |
| 22 | Rust技能树 | . | |
| 23 | Web开发入门技能树 | ||
| 24 | Web实战技能树 | ||
| 25 | AI技能树 | ||
| 26 | 面向对象程序设计技能树 | ||
| 27 | 开源软件开发技能树 | ||
| 28 | OceanBase技能树 | ||
| 29 | DevOps运维技能树 | ||
| 30 | 搜索技能树 | ||
| 31 | 小程序技能树 | 小程序技能树社区 | ✓ |
| 32 | Oracle技能树 | ||
| 33 | 云开发设计模式技能树 |
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
其中不同环节的仓库如下：
-
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 - 实现上，
技能树命令行工具和技能树服务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。
管道仓库状态
| 仓库 | 状态 |
|---|---|
| 技能树命令行工具(skill_tree_cli) | 内部状态，TODO:开放仓库，参考下一节，期待开源贡献 |
| 技能树服务(skill_tree_server) | 内部状态，TODO:开放仓库，期待开源贡献 |
| 技能树解析(skill_tree_parser) | 已创建并在三个环节使用 |
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）
基于技能树的知识图谱
基于技能树的层次结构，构建复合的知识图谱结构，仓库: skill_tree_level
不同技能树构成了职业路线学习包
data/pacakage 目录下定义了由不同的技能树组合构成的学习包 例如：
贡献者列表
顾问
开发者
已发布技能树贡献者
- CS入门技能树
- Python技能树
- C语言技能树
- Java技能树
- 算法技能树
- PostgreSQL技能树
- OpenCV技能树
- Neo4j 技能树
- 云原生入门技能树
- 网络技能树
- Vue技能树
- CUDA技能树
未发布技能树贡献者
- Rust 技能树
- .NET 技能树
- Go 技能树