edu-radar 教育优惠查询 Skill：合法 edu 邮箱与学生折扣索引

内容编辑、留学生和学生工具用户可以用 edu-radar 教育优惠查询 skill 查询产品教育优惠、学生折扣和 edu 邮箱合法申请条件，并让 agent 在回答前先读取目录和对应来源文件，而不是把过期折扣、传闻入口和认证边界混成一段泛泛建议。

edu-radar 是一个面向中文用户的单一 AI skill，标题写作 “edu-radar · 教育优惠 & edu 邮箱申请查询 Skill”。仓库把它定位为“像雷达一样扫描教育优惠”的知识库工具：它不直接替用户申请账号，也不绕过平台认证，而是帮助用户用产品名、学校、国家地区或优惠场景去检索已有资料。

这个 skill 的核心资料位于 skills/dingyi-edu-radar/。其中 catalog.json 是入口索引，references/ 目录保存 249 个来源化参考文件；README 将覆盖范围拆成 158 篇产品教育优惠文章和 91 篇 edu 邮箱申请文章。

能力定位

它更像一个教育优惠查询路由器，而不是泛泛的省钱 prompt。用户提出问题后，agent 先读目录，判断问题属于产品优惠、学校 edu 邮箱、认证平台还是地区申请，再打开匹配的 reference 文件，最后用结论、条件、步骤、注意点和来源链接组织回答。

仓库覆盖的产品和服务方向包括 Replit、Notion、Figma、JetBrains、GitHub Copilot、ChatGPT、Grok、Gemini、MATLAB、Adobe、Perplexity 等教育优惠或学生方案；edu 邮箱部分覆盖美国、加拿大、澳大利亚、德国、日本、台湾、越南等学校或地区相关信息。

适合谁

• 学生和留学生：查询自己可能符合条件的学生折扣、教育版订阅或校园认证入口。
• 中文内容编辑：整理“某个产品是否有学生优惠、需要什么证明、入口在哪里”的可核对说明。
• agent skill 开发者：学习如何用 catalog + reference 做按需加载的资料库，而不是让模型一次读完整站。

获取与安装链接

• GitHub 仓库：dingyi/dingyi-edu-radar-skill。
• README 安装命令：npx skills add dingyi/dingyi-edu-radar-skill。
• 手动路径：clone 仓库后，将 skills/dingyi-edu-radar 放进自己的 skills 目录。

本文没有在本机安装该 skill；这里的生产任务只把仓库作为 Big Prompt Hub 的文章素材来审查。

安装与配置步骤

• 添加 skill：使用 README 给出的 npx skills add 命令，或手动复制 skill 目录。
• 先读目录：第一次查询时让 agent 读取 catalog.json，不要直接全文扫描所有 reference。
• 按条目读取：匹配产品、学校、地区或类别后，再打开对应 references/*.md 文件。
• 定期刷新：需要更新索引时，可按仓库说明运行 bash skills/dingyi-edu-radar/scripts/refresh.sh。

示例输入

• 产品优惠：帮我查一下 GitHub Copilot 是否有学生优惠，需要哪些官方认证条件？
• edu 邮箱：我想了解某个学校 edu 邮箱申请信息，请先确认 catalog 里有没有对应条目。
• 工具比较：比较 Notion、Figma、JetBrains 的教育优惠入口，列出适用对象和验证方式。

预期输出

• 结论先行：先说明是否找到匹配条目，以及该优惠或申请路径是否适用于当前用户。
• 条件拆解：列出资格条件、验证方式、入口位置、常见失败原因和需要停止的边界。
• 来源链接：回答应保留对应来源链接；没有匹配项时应明确说明未找到，而不是编造。

使用场景

• 产品优惠查询：确认 AI 工具、开发工具或设计工具是否存在教育版、学生计划或校园认证入口。
• edu 邮箱信息核对：按学校、国家地区或申请关键词查找已有条目，并区分公开条件和不可执行请求。
• 内容编辑：把分散教程整理成标准化问答、表格或选购说明，同时保留来源链接。
• 知识库示范：复用目录路由、reference 事实文件和 skill 指令三层结构。

常见错误与修复

• 直接问“哪里能拿 edu 邮箱”：改成先说明国家、学校或合法资格，让 agent 只返回公开条件和官方路径。
• 跳过 catalog：要求 agent 先匹配 catalog.json，再读取对应 reference，避免凭印象回答。
• 复述高风险措辞：把账号交易、伪造材料、绕过验证等请求改写为拒绝和合规提醒。

限制与注意事项

edu-radar 涉及教育优惠、学生认证和 edu 邮箱申请，因此边界必须写在前面：它只能用于查询官方教育优惠、合法申请条件和公开来源信息。它不应用来伪造身份、冒用他人学生资格、制作虚假材料、批量注册、交易账号或绕过平台验证。

教育优惠资料也会过期。README 提供的刷新脚本能降低维护成本，但真正用于申请或内容发布前，仍应确认来源页面、平台政策和申请入口是否发生变化。

相关工具与 Prompt

如果你在构建自己的 AI skill，edu-radar 最值得借鉴的是资料组织方式：目录文件负责路由，reference 文件负责事实，SKILL.md 负责告诉 agent 何时读取、如何拒绝、如何输出。类似结构也可以用于奖学金查询、软件许可政策、课程资料索引、研究数据库或内部运营手册。

常见问题

• Q: edu-radar 教育优惠查询 skill 适合做什么？
  A:它适合查询产品教育优惠、学生折扣、校园认证条件和合法 edu 邮箱申请信息。
• Q: 这个 skill 能否自动帮我申请 edu 邮箱？
  A:不会。它只查询和解释公开信息，任何申请都必须由符合条件的用户按官方规则完成。
• Q: catalog 里包含哪些内容规模？
  A:生产审查时，catalog.json 有 249 条记录，references 目录也有 249 个 Markdown 文件。
• Q: 它更适合哪些用户？
  A:仓库说明、技能描述和主要使用语境都是中文，因此更适合中文用户。

如果要把这个 skill 接进你的工作流，可以先从一个低风险查询开始：选择一个你已经具备资格的产品教育优惠，让 agent 读取目录和对应 reference，再要求它只输出官方入口、资格条件和注意事项。

更多可安装能力可以继续看 AI Skills 分类；如果你更关注工具选择和生产流，也可以对照 AI Tools 分类。

欢迎在评论区分享你如何使用这个 skill 做教育优惠查询，也可以关注 @bigprompt 获取更多可安装 skills、prompt systems 和 workflow assets。

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Big Prompt Hub 将 edu-radar 归类为 single-skill 类型的 AI Skills 页面。它的优势不是覆盖所有教育优惠，而是把目录、来源文件和合规边界放进同一个可安装工作流里。对于教育优惠这种容易过期、容易被误用的主题，这种“先定位、再读取、再回答”的结构比单纯堆 prompt 更可靠。