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teach-guidance

pjt222
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关于

The `teach-guidance` skill coaches developers on how to effectively teach and explain technical concepts. It helps with structuring content, calibrating for different audiences, and improving clarity for presentations, documentation, and mentoring. Use this skill when preparing for a talk, writing tutorials, or mentoring colleagues to enhance your explanation skills.

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主要方式
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
插件命令备选方式
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git 克隆备选方式
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/teach-guidance

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技能文档

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 仓库

pjt222/agent-almanac
路径: i18n/wenyan-lite/skills/teach-guidance
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agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

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