检查理解程度
测试学习者对 AI Engineering from Scratch 已完成阶段的掌握情况。
触发方式
当用户说出类似下面的话时启用此 skill：
/check-understanding 3或/check-understanding deep-learning- “测验一下我对第 2 阶段的掌握情况”
- “测试第 1 阶段”
- “检查我对 transformer 的理解”
- “我掌握第 3 阶段了吗”
- “我准备好进入下一阶段了吗”
输入
接受阶段编号（0-19）或阶段名称作为参数。如果没有参数，列出全部 20 个阶段，并询问用户希望测试哪一阶段。
阶段映射
将参数映射到 phases/ 下正确的阶段目录：
| 输入 | 目录 | 阶段名称 |
|---|---|---|
| 0, setup, tooling | 00-setup-and-tooling | 环境设置与工具 |
| 1, math, math-foundations | 01-math-foundations | 数学基础 |
| 2, ml, ml-fundamentals | 02-ml-fundamentals | 机器学习基础 |
| 3, deep-learning, dl | 03-deep-learning-core | 深度学习核心 |
| 4, cv, computer-vision, vision | 04-computer-vision | 计算机视觉 |
| 5, nlp | 05-nlp-foundations-to-advanced | NLP：从基础到进阶 |
| 6, speech, audio | 06-speech-and-audio | 语音与音频 |
| 7, transformers | 07-transformers-deep-dive | Transformer 深入剖析 |
| 8, generative, gen-ai, genai | 08-generative-ai | 生成式 AI |
| 9, rl, reinforcement-learning | 09-reinforcement-learning | 强化学习 |
| 10, llms, llm, llms-from-scratch | 10-llms-from-scratch | 从零构建 LLM |
| 11, llm-engineering, llm-eng | 11-llm-engineering | LLM 工程 |
| 12, multimodal | 12-multimodal-ai | 多模态 AI |
| 13, tools, protocols, mcp | 13-tools-and-protocols | 工具与协议 |
| 14, agents, agent-engineering | 14-agent-engineering | Agent 工程 |
| 15, autonomous | 15-autonomous-systems | 自主系统 |
| 16, multi-agent, swarms | 16-multi-agent-and-swarms | 多 Agent 与群体 |
| 17, infrastructure, production, infra | 17-infrastructure-and-production | 基础设施与生产环境 |
| 18, ethics, safety, alignment | 18-ethics-safety-alignment | 伦理、安全与对齐 |
| 19, capstone, projects | 19-capstone-projects | 综合项目 |
流程
第 1 步：解析阶段
解析参数。若为数字，验证它是否在 0 到 19（含）之间。数字超出范围时，告诉用户：阶段 [N] 不存在。有效阶段为 0-19。然后展示完整列表供其选择。若为名称或关键词，在上方阶段映射中查找。关键词不匹配任何条目时，告诉用户：未知阶段“[keyword]”。请从下面列表中选择：，并展示全部 20 个阶段。未提供参数时，要求用户从完整列表中选择。