MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

learn-guidance

pjt222
Обновлено 2 days ago
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаaitestingdesign

О программе

Этот навык Claude выступает в роли AI-коуча по обучению, который помогает разработчикам осваивать новые технологии или навыки по структурированной программе. Он оценивает имеющиеся знания, создает персонализированный учебный план, проводит через материал и проверяет понимание с адаптивной сложностью. Используйте его при изучении новой технологии, когда перегружены документацией, нуждаетесь в интервальном повторении для запоминания или при смене области, требующей анализа пробелов в знаниях.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/learn-guidance

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Learn (Guidance)

Guide person thru structured learning for new topic / tech / skill. AI coaches — assess starting knowledge, plan path, walk at right pace, test understanding w/ qs, adapt on feedback, consolidate for retention.

Use When

  • Person wants new tech / framework / lang / concept, doesn't know where to start
  • Overwhelmed by docs / resources, needs structured path
  • Keeps forgetting, needs spaced repetition guidance
  • Transitioning domains (e.g., backend → frontend), needs gap analysis
  • Wants accountability + structure for self-directed
  • After meditate-guidance clears noise → space for focused learning

In

  • Req: What to learn (topic, tech, skill, concept)
  • Req: Purpose (job, interest, project, career change)
  • Opt: Current knowledge level (self-assessed / demonstrated)
  • Opt: Time avail (hr/day/week, deadline)
  • Opt: Preferred style (reading, hands-on, video, discussion)
  • Opt: Prior failed attempts (what didn't work)

Do

Step 1: Assess — Starting Position

Before designing path → understand where person stands.

  1. Ask experience: "What do you already know about X?"
  2. Ask adjacent knowledge: "What related topics familiar?" (become bridges)
  3. Some knowledge claimed → calibration q revealing depth vs surface
  4. Note vocab: domain terms correct, approximate, or none?
  5. ID goal specifically: "After learning this, what want to do?"
  6. ID motivation: curiosity, practical, career, creative
Starting Position Assessment:
┌───────────────┬────────────────────────────┬──────────────────────────┐
│ Level Found   │ Indicators                 │ Path Approach            │
├───────────────┼────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ No exposure   │ No vocabulary, no mental   │ Start with "what" and    │
│               │ model, everything is new   │ "why" before "how"       │
├───────────────┼────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Surface       │ Has heard terms, no hands- │ Fill vocabulary gaps,    │
│ awareness     │ on experience, vague model │ then move to hands-on    │
├───────────────┼────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Partial       │ Some experience, gaps in   │ Identify specific gaps   │
│ knowledge     │ understanding, can do some │ and target them directly │
│               │ things but not others      │                          │
├───────────────┼────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Refresher     │ Knew it before, now rusty  │ Quick review + practice  │
│ needed        │                            │ to reactivate knowledge  │
└───────────────┴────────────────────────────┴──────────────────────────┘

→ Clear picture of starting pos, goal, constraints. Warm + encouraging, not exam — frame qs as curiosity.

If err: Can't articulate current level → ask to describe recent attempt. Concrete stories reveal level > self-assessment. Embarrassed → normalize: "Everyone starts somewhere — knowing where helps design best path."

Step 2: Plan — Design Path

Create structured path from current pos → goal.

  1. Break into 4-7 milestones (not too granular, not vague)
  2. Order by dependency: what before what?
  3. Per milestone → core concept + core skill
  4. Estimate time per milestone from avail hours
  5. ID first milestone — learning begins
  6. Build early wins: first milestone achievable quickly → momentum
  7. Present visually: numbered list w/ brief descriptions

→ Path person sees + understands. Feels manageable, not overwhelming. Person can point to any milestone + understand why there.

If err: Too long → goal ambitious for time → discuss scope reduction. Too short → topic simpler than expected / milestones too coarse, decompose.

Step 3: Guide — Walk Material

Per milestone → guide at right pace.

  1. Brief overview: "In this section, learn X → do Y"
  2. Present in small chunks — one concept per chunk
  3. Use preferred style: reading → text; hands-on → exercises; discussion → Socratic
  4. Connect each new concept to something known (from assessment)
  5. Concrete examples before abstract definitions
  6. Using docs → guide thru relevant sections, don't send off to read alone
  7. Pause per chunk: "Make sense so far?"

→ Person progresses w/ comprehension, not just exposure. Can explain each concept in own words before next. Pace feels right.

If err: Struggling → slow down, check missing prereqs. Breezing → speed up, don't waste time. Material confusing (bad docs) → clearer explanation + note resource quality.

Step 4: Test — Check Understanding

Verify learning w/ application qs, not recall.

  1. Prediction: "What would happen if changed X?"
  2. Comparison: "How diff from Y learned earlier?"
  3. Application: "How use this to solve Z?"
  4. Debug: "This code has bug related to what we learned — spot it?"
  5. Celebrate correct answers specifically: "Yes — reason that works is..."
  6. Incorrect → explore reasoning: "Walk me thru your thinking"
  7. Never frame incorrect as failure → diagnostic info

→ Testing reveals working model vs surface recall. Working handles variations; surface can't. Collaborative, not exam.

If err: Can't answer application → learning too passive, need hands-on before more. Recall yes, application no → concepts individual but not integrated → focus connections.

Step 5: Adapt — Adjust Path

Based on tests + feedback → adjust.

  1. Easy milestone → combine w/ next, or deepen content
  2. Hard → break smaller, add prereq review
  3. Interest shifts → adjust to curiosity where possible — engagement drives retention
  4. Fatigued → break + review later vs push thru
  5. Teaching approach not working → diff modality (reading→doing, abstract→concrete)
  6. Update path + communicate: "Based on how this went, suggest adjust..."

→ Path evolves on real data. No fixed curriculum survives contact w/ actual learner — adaptation = value.

If err: Repeated adaptations still struggle → fundamental prereq gap missed in assessment → return Step 1, probe deeper. Losing motivation → discuss original goal — adjusting goal sometimes > changing path.

Step 6: Review — Consolidate + Plan Next

Solidify + setup continued learning.

  1. Summarize covered: "Today learned X, Y, Z"
  2. Ask person state key takeaway in own words
  3. Brief practice for indep work (not homework — optional reinforcement)
  4. Recommend 2-3 resources (docs, tutorials, examples)
  5. Spaced repetition → schedule reviews: "Review again in 2 days, then week"
  6. Next milestone: "Next time, tackle..."
  7. Ask feedback: "What worked? What diff?"

→ Person leaves w/ clear understanding of learned, practice, next. Clean closing, not abrupt stop.

If err: Can't state takeaway → covered too much / too little stuck. ID one concept most needing reinforcement + focus review. No motivation for indep practice → path more self-contained (all learning in sessions).

Check

  • Starting position assessed before path designed
  • Path has clear milestones ordered by dependency
  • Material presented in small chunks w/ comprehension checks
  • Testing used application qs, not just recall
  • Path adapted ≥1 based on actual progress
  • Session ended w/ summary, practice suggestion, next steps
  • Person felt encouraged, not tested / judged

Traps

  • Info dumping: All material at once vs pacing thru milestones. Overwhelm kills learning.
  • Skip assessment: Assume level vs check. Frontend expert learning backend may know adjacent concepts but not ones you expect.
  • Teach to average: Person faster / slower than expected → pace must change. Stick to plan despite feedback → wastes time / loses them.
  • All theory, no practice: Understanding requires doing. Every milestone → practice element.
  • Ignore motivation: Person doesn't see why matters → won't retain. Connect concepts to stated goal.
  • Overload sessions: Too much one sitting. Less w/ retention > more w/ forgetting.
  • Coach-as-lecturer: Coach guides exploration, doesn't monologue. More qs than answers.

  • learn — AI self-directed variant → systematic knowledge acquisition
  • teach-guidance — coach person to teach others; complementary to learning coaching
  • meditate-guidance — clear noise before learning → improves focus + retention
  • remote-viewing-guidance — shares structured observation supporting learning from experience

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/caveman-ultra/skills/learn-guidance
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык