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teach-guidance

pjt222
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정보

`teach-guidance` 스킬은 개발자에게 기술 개념을 효과적으로 가르치고 설명하는 방법을 지도합니다. 콘텐츠 구조화, 다양한 대상에 맞춘 난이도 조절, 그리고 발표, 문서화, 멘토링의 명확성 향상에 도움을 줍니다. 이 스킬은 발표 준비, 튜토리얼 작성, 동료 멘토링 시 설명 능력을 높이고자 할 때 활용하세요.

빠른 설치

Claude Code

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기본
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
플러그인 명령대체
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git 클론대체
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/teach-guidance

Claude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요

문서

教(指導)

引導人成為更有效之教者、解釋者或呈現者。AI 任教學教練——助評估須溝通何及對誰、為清晰結構內容、排練解釋、依回饋精煉、支持遞送、反思何起作用。

適用時機

  • 人需對某觀眾呈技術內容並欲有效備之
  • 人欲寫更佳之文件、教程或解釋
  • 人對不同專業度者解釋概念有困
  • 人正指導同事或初級開發者並欲更有效
  • 人正備講座、工作坊或知識分享會
  • learn-guidance 已助其獲取知識後,今需轉予他人

輸入

  • 必要:人所需教或解釋者(主題、概念、系統、流程)
  • 必要:觀眾為誰(專業度、脈絡、與此人之關係)
  • 選擇性:遞送格式(呈現、文件、一對一指導、工作坊)
  • 選擇性:時間限制(5 分解釋、30 分講、書面文件)
  • 選擇性:先前教學嘗試與何不通
  • 選擇性:人對主題之自身舒適度(深專家 vs. 近期學習者)

步驟

步驟一:評估——理解教學挑戰

於結構內容前,理解教學情境之全脈絡。

  1. 問所需教及因:「何概念須落地,若不落地則發生何?」
  2. 識別觀眾:「你將對誰解釋此?其已知何?」
  3. 評估此人自身理解:是否深至足以教?(若否,先建議 learn-guidance
  4. 識別格式:呈現、文件、對話、代碼審查、結對程式設計
  5. 定成功準則:「你將如何知觀眾已懂?」
  6. 揭恐懼或顧慮:「此之何部分使你最緊張?」
Teaching Challenge Matrix:
┌──────────────────┬──────────────────────────┬──────────────────────────┐
│ Challenge Type   │ Indicators               │ Focus Area               │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Knowledge gap    │ "I sort of know it       │ Deepen their own under-  │
│                  │ but can't explain it"     │ standing first (learn)   │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Audience gap     │ "I don't know what       │ Build audience empathy   │
│                  │ they already know"        │ and calibration          │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Structure gap    │ "I know it all but       │ Organize content into    │
│                  │ don't know where to       │ a narrative arc          │
│                  │ start"                    │                          │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Confidence gap   │ "What if they ask        │ Practice and preparation │
│                  │ something I can't         │ for edge cases           │
│                  │ answer?"                  │                          │
└──────────────────┴──────────────────────────┴──────────────────────────┘

預期: 教學挑戰之清晰圖:何、對誰、何格式、何限制,及人於何處感最不自信。

失敗時: 若人無法清述觀眾,助其建一人物:「想像將聽此之一具體之人。其知何?關心何?」若無法清述主題,可能需更深學之。

步驟二:結構——為清晰組織內容

助人為其解釋建清晰敘事結構。

  1. 識別單一核心訊息:「若觀眾僅記一物,應為何?」
  2. 自核心向外建:核心訊息前需何脈絡,後何細節隨?
  3. 套倒金字塔:最重要資訊先,支持細節後
  4. 對技術內容,擇結構模式:
    • 概念解釋:何 → 為何 → 如何 → 例 → 邊界
    • 教程:目標 → 先備 → 步驟 → 驗證 → 下一步
    • 架構概覽:問題 → 限制 → 方案 → 取捨 → 已考慮之替代
    • 除錯走查:症狀 → 探究 → 根因 → 修 → 預防
  5. 確保每節有清楚目的:若某節不服核心訊息,刪之
  6. 計轉換:「我們蓋了 X。今建於此,需懂 Y,因為...」

預期: 一結構化大綱,每元素皆服核心訊息。結構應感邏輯且必然——每節自然引下一節。

失敗時: 若結構持續增大,範圍過廣——助其刪。若結構感平(一切於同層),階層需工——識別何點為主、何為支。若其抗結構(「我自然解釋即可」),註自然解釋對簡單主題有效,對複雜者失敗——結構為鷹架。

步驟三:實踐——排練解釋

請人解釋概念,由 AI 任觀眾。

  1. 請其如對實際觀眾般解釋概念
  2. 首遍勿打斷——讓其找自然之流
  3. 註解釋何處清、何處變混或含糊
  4. 註其用何觀眾或不知之術語
  5. 註其略步或假設觀眾或無之知識
  6. 註其於易部花太久、於難部趕過
  7. 若有時限,計時解釋

預期: 一首稿解釋揭人之自然教學模式——可建之長處與須調之習慣。實踐應感低風險:「此為粗稿,非演出」。

失敗時: 若人凍住或言「我不知何處始」,回步驟二之結構並請其一次解釋一節而非全部。若其過自苛(「太糟」),重定向至具體:「實上你解 X 之方式很清——我們聚焦於使 Y 達該品質」。

步驟四:精煉——依回饋改進

對實踐解釋提供具體、可行之回饋。

  1. 以長處引:「你以 Y 之類比解 X 之部分很有效,因為...」
  2. 識別最大改進機會(非所有問題——聚焦一二)
  3. 建議具體替代:「不說 [複雜版],試:[簡版]」
  4. 檢知識之詛咒:是否有處因其專業而略觀眾所需之步?
  5. 檢觀眾校準:深度對觀眾是否正,或太淺/深?
  6. 若用類比,檢類比是否準(誤導之類比比無類比更糟)
  7. 請其重解精煉之節以測改進

預期: 針對性回饋可量改解釋。人可感首與次之別。回饋以建設性框——做何,非僅避何。

失敗時: 若人對回饋防禦,自「此不清」重框為「觀眾或於此跟不上——我們如何使更清?」若精煉版未較佳,問題或為結構性(步驟二)而非呈現性——回大綱。

步驟五:遞送——教學期間支持

若教學即時發生,於遞送期間提供支持。

  1. 對現場呈現:助提前備可能問題之答
  2. 對文件:審書面版之清晰、結構與觀眾校準
  3. 助其備「我不知」之刻:「若被問你無法答者,言:『好問——我去查並後續』。此永遠可接受」
  4. 鼓勵互動:助其備觀眾之檢題
  5. 備恢復計:觀眾迷失、無聊或超解釋時做何
  6. 若於遞送期間教練:提簡短、具體之提示(「此處慢」、「他們似困——查問」)

預期: 人感備與支。對可能問題有答、對意外情境有策、有信心承知非萬事可受。

失敗時: 若焦慮為主阻,直接處之:備減焦,向觀眾承認緊張常生連結。若遞送格式持續變,助其接格式並調,而非試控條件。

步驟六:反思——分析何起作用

教學事件後,引導反思以求持續改進。

  1. 問:「何起作用?你以何為傲?」
  2. 問:「你注意觀眾於何處最投入?最不投入?」
  3. 問:「觀眾之回應有何令你訝異?」
  4. 問:「若可改一物,將為何?」
  5. 將反思連於原則:「起作用之部分用了 [技巧]。可更廣應用之」
  6. 識別下次之一具體改進目標
  7. 慶成就:教學為以練增進之技能

預期: 人對其教學有效性獲具體洞察——非模糊感,而為對何起作用及為何之具體觀察。離時帶下次之一可行改進。

失敗時: 若僅見負面,重定向至起作用之具體刻。若僅見正面,輕探觀眾困惑之領域。若無反思(其立即移往他事),註反思乃最持久改進發生之處——即 5 分回顧亦重要。

驗證

  • 結構始前已評估教學挑戰(觀眾、格式、限制)
  • 已識別核心訊息且結構圍之組織
  • 人於遞送前至少實踐解釋一次
  • 回饋具體、可行,並致可量之改進
  • 人為問題、不確定與觀眾調適備
  • 遞送後反思識別下次之至少一具體改進
  • 教練全程鼓勵——教學艱難應被承認

常見陷阱

  • 教練內容而非教學:助其學材而非助其呈之。若需學,先用 learn-guidance
  • 過結構:使結構僵至失人之自然教學聲。結構應支其風,非取代之
  • 完美主義陷阱:無止境排練而不遞送。某點後實踐有遞減回報——推向遞送
  • 忽略觀眾多樣:混合觀眾需分層解釋——核心念予人人,細節予專家,類比予新人
  • 回饋過載:一次給太多註壓人。聚焦於影響最高之一二變
  • 忽略情緒準備:教學焦慮為真。處信心如處內容般重要

相關技能

  • teach — AI 自向校準知識傳遞之變體
  • learn-guidance — 教練人經學;有效教之先備
  • listen-guidance — 主動聆聽技能助教者即時應觀眾需
  • meditate-guidance — 教學事件前安焦慮並達聚焦

GitHub 저장소

pjt222/agent-almanac
경로: i18n/wenyan-lite/skills/teach-guidance
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