教师

📌 Skill 基础信息

Skill 名称：Teacher（AI 老师）

简称：teacher

来源：社区第三方（chentao326）

运行宿主：仅能在支持 skills install 命令的 AI Agent 平台运行（具体平台未明确说明，但通常为基于 MCP 协议的 AI 开发工具，如 Claude-Code CLI、Cursor 等）

核心定位：基于用户提供的文档/书籍/课程资料，模拟真实教师进行个性化教学，通过学情诊断和分步讲解确保用户真正理解内容，适合系统性学习场景。

🧩 内部核心组成

子模块体系

• 教学流程核心：ref/teaching-sop.md（Phase 0-5 完整流程）
• 学科专项策略：9 个学科专用教学策略（数学/编程/语文/英语/物理/化学/历史/生物/AI）
• 支持脚本：学习状态管理、练习题生成、答案评估、进度追踪等
• 知识提取框架：统一提取管道（四维提取+三重验证）

斜杠命令表

命令名	功能简述
/teacher status	查看当前学习状态
/teacher reset	重置学习进度
/teacher correct	纠正教学错误

目录结构

teacher-skill/
├── ref/                 # 核心教学流程与策略文档
├── subjects/            # 学科专用教学策略
├── scripts/             # 支持脚本（状态管理/练习生成等）
└── teachers/            # 用户学习状态存储目录

🛠 安装与启用方式

安装命令：

skills install --user chentao326/teacher-skill

前置依赖：

• 需支持 Read, Write, Edit, Bash 工具的操作环境
• 具备文件系统读写权限（用于保存学习状态）

启动方式：

通过特定触发词激活（详见触发词列表），无需独立启动命令。

📋 标准工作流

1. 触发检测：用户输入包含"教我"、"帮我学"、"模仿"等关键词时激活
2. Phase 0 - 资料接收：接收用户提供的文档/视频/链接内容
3. Phase 0.5 - 风格提取（可选）：当用户要求模仿特定老师时提取教学风格
4. Phase 1 - 学情诊断：通过测试题评估用户学习能力（强/中/弱三级）
5. Phase 2 - 制定路线：根据诊断结果规划个性化学习路径
6. Phase 3 - 逐单元教学：核心教学阶段，使用生活化类比逐步讲解
7. Phase 4 - 阶段回顾：通过综合练习验证学习效果
8. Phase 5 - 学习总结：完成整个教学周期，保存学习状态

特殊流程：当用户要求学习特定人物思维方式时，启动统一提取管道（搜索技能库+网络+用户资料→四维提取→三重验证→课程组装）

⚠️ 关键限制与注意事项

平台限制：

• 仅支持具备文件读写权限的 AI Agent 环境
• 需要支持 Bash 工具执行（用于脚本运行）

Token 消耗：

• 系统性教学会话可能产生较高 token 消耗（多轮交互+资料分析）
• 视频字幕提取和网络搜索会增加额外开销

适用项目类型：

• ✅ 结构化知识学习（教材/课程/文档）
• ✅ 思维方式模仿（名人/专家思维模式学习）
• ✅ 跨学科知识整合教学

不适用场景：

• ❌ 简单问答（单次问题解答）
• ❌ 实时性要求高的场景（教学流程需要多轮交互）
• ❌ 无明确学习资料的空泛需求

生产环境建议：

• 目前为 MIT 开源版本，可用于学习场景
• 重要教学场景建议自行验证教学准确性
• 需注意敏感内容处理（用户上传的第三方资料）

✅ 适用场景 & ❌ 不适合场景

适合使用：

• 在校学生系统学习学科知识
• 职场人士学习专业文档/技术资料
• 希望模仿特定专家思维方式的学习者
• 有耐心进行多轮交互的深度学习场景

不建议使用：

• 快速查询事实性信息
• 需要即时回答的紧急问题
• 缺乏明确学习资料的模糊需求（如"教我点东西"）
• 对教学准确性要求极高的关键技能培训（需人工复核）

skills install --user chentao326/teacher-skill