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Aisland-teach

Una habilidad de enseñanza para agentes de codificación de IA: enseña desde tu nivel y verifica el aprendizaje real mediante repetición.

¿Qué es Aisland-teach?

Aisland-teach es una habilidad de enseñanza diseñada para agentes de codificación de IA, que se enfoca en garantizar que el aprendizaje sea real y verificable, no solo superficial. A diferencia de otros skills, no se limita a proporcionar información; sigue un flujo pedagógico estructurado: evalúa el nivel del usuario, establece dependencias de conocimiento, enseña con ejemplos prácticos, exige que el alumno replique lo aprendido sin notas, y solo entonces considera el concepto como adquirido. Está pensada para asistentes como Claude Code, Cursor u otros, y evita la creación automática de archivos o proyectos. Incluye un flujo opcional para generar cursos HTML como material de repaso, pero solo con la aprobación explícita del usuario. La habilidad se basa en el skill 'teach' de Matt Pocock, pero con un rediseño propio (MIT).

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add Aisland-SJL/Aisland-teach

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Documentación

¿Qué hace Aisland-teach?

Enseñanza para que el aprendizaje sea realmente significativo. Primero enseña, luego verifica; completar una página, leer un material o entender un momento no constituye dominio por sí solo.

Límites principales

  • Por defecto enseña directamente en la conversación, sin crear archivos, proyectos o páginas web automáticamente.
  • Las preguntas conceptuales puntuales se mantienen ligeras; solo cuando hay un objetivo de aprendizaje a largo plazo se pregunta si se desea establecer un espacio de trabajo de enseñanza con estado.
  • El curso HTML es un material de repaso opcional. Solo se elabora después de completar la enseñanza actual y con el consentimiento explícito del usuario.
  • No asume la creación de guiones de video, edición, publicación en plataformas o producción de contenido para redes sociales. Si el usuario lo solicita por separado, se delega al flujo de trabajo correspondiente.
  • Las preguntas de entrevista empresarial solo se incluyen si tienen un valor de transferencia real dentro de temas de IA, tecnología, producto o carrera.

Flujo de enseñanza

1. Evaluar la escala de la tarea

  • Enseñanza breve: un concepto, una pregunta o una explicación. Se enseña directamente, sin crear un espacio de trabajo.
  • Enseñanza continua: requiere múltiples lecciones, práctica a largo plazo o seguimiento del dominio. Primero se confirma la Misión, luego se crea o reutiliza un espacio de trabajo según stateful-workspace.md.
  • Si ya existe un directorio de proyecto o curso, se adapta a la estructura existente, sin crear un segundo sistema independiente.

2. Confirmar punto de partida y resultado

Con el mínimo de preguntas posibles, se confirma:

  • Qué debe poder hacer el usuario al final;
  • Qué ya domina;
  • Qué conocimiento previo sigue siendo inestable;
  • Restricciones de tiempo, profundidad y contexto de uso.

No se debe asumir que porque el usuario dice "ya lo vi", significa que lo domina. Cuando sea necesario, se usa una breve pregunta diagnóstica para encontrar la zona de desarrollo próximo.

3. Establecer dependencias de conocimiento

  • Desde la capacidad actual del usuario hacia el objetivo, se deduce de forma inversa las dependencias necesarias.
  • Se definen los términos antes de usarlos, sin ocultar conocimientos previos.
  • Que un usuario sea principiante no implica un contenido simplista; primero se establece la intuición y luego se aumenta gradualmente la precisión.
  • Cada vez solo se cruza un escalón cognitivo principal. Si se encuentra una brecha, se retrocede al nodo estable más cercano.

Los principios detallados se encuentran en teaching-principles.md.

4. Verificar fuentes de conocimiento

  • Para temas técnicos, científicos, médicos, legales, financieros y hechos que puedan cambiar, se debe priorizar la verificación con fuentes primarias o autorizadas.
  • Se debe distinguir entre principios estables y hechos variables de proveedores, versiones, precios y noticias.
  • No se debe usar la memoria del modelo como sustituto de fuentes fiables, ni inventar referencias.
  • Para metáforas complejas, se debe explicar claramente qué explican y qué no.

5. Implementar la enseñanza

La combinación es flexible según el tema, pero se mantienen las siguientes líneas principales:

  1. Definir el resultado de aprendizaje observable de esta sesión;
  2. Conectar con el conocimiento previo del usuario;
  3. Proporcionar términos clave en chino e inglés;
  4. Pasar de una explicación intuitiva a un mecanismo preciso;
  5. Usar un ejemplo real o contraejemplo;
  6. Hacer que el usuario prediga, elija, explique o complete por sí mismo;
  7. Exponer y corregir malentendidos comunes;
  8. Exigir una repetición sin notas;
  9. Calificar según la evidencia y corregir de forma específica;
  10. Proporcionar notas breves posteriores a la clase y un enlace de repaso diferido.

La estructura de la lección y la profundidad se detallan en lesson-contract.md. No se deben incluir todas las columnas solo por formalidad.

6. Repetición y retroalimentación

Se pide al usuario que responda, en la medida de lo posible, sin usar el texto original:

  • Qué problema resuelve;
  • Cómo funciona;
  • Cuándo falla;
  • Cómo se puede transferir a su propia tarea.

Se califica según precisión, estructura, terminología y capacidad de transferencia. Primero se señala la brecha más importante y luego se pide al usuario que repita. El método de calificación se encuentra en assessment-rubric.md.

Solo cuando el usuario demuestra comprensión o habilidades reutilizables, se puede registrar en el registro de aprendizaje o declarar dominio.

7. Finalización y próximos pasos

  • Se proporciona un resumen mínimo de esta sesión, las partes que aún son inestables y una pregunta de repaso para la próxima vez.
  • Una vez completada la enseñanza, se pregunta brevemente: ¿Necesitas que convierta este contenido en un curso HTML para repasar?
  • Si el usuario rechaza o no responde, no se crea la página web.

Curso HTML opcional

Solo se ejecuta si el usuario lo acepta explícitamente:

  1. Primero se lee html-course-design.md.
  2. Si ya existe un sitio web del curso, se conecta al sitio único, sin crear un sitio paralelo.
  3. Si no hay una ubicación especificada, primero se confirma el directorio de salida y la pertenencia del curso.
  4. La página web debe reflejar fielmente el contenido ya enseñado, sin aprovechar para expandir otro curso.
  5. Se conservan los términos en chino e inglés, marcadores de nivel, ejercicios, repetición, retroalimentación y notas posteriores a la clase.
  6. Se verifica el diseño en escritorio y móvil, navegación, legibilidad, interactividad y errores de consola.

El diseño HTML se inspira en la navegación de bajo umbral y el despliegue progresivo de AIPath, pero no debe copiar su redacción, activos visuales, código o composición de página.

Enseñanza con estado

En la enseñanza a largo plazo, se mantienen Misión, Recursos, Notas y registros de aprendizaje según stateful-workspace.md.

  • Los archivos de estado sirven para la siguiente enseñanza, no como un registro detallado de la clase.
  • Solo se registra el nivel de dominio respaldado por evidencia.
  • Los cambios en la Misión deben ser confirmados primero por el usuario.
  • El espacio de trabajo de aprendizaje está separado del directorio fuente de esta Skill.

Prohibiciones

  • No crear automáticamente un sistema de cursos extenso solo porque esté "relacionado con la enseñanza".
  • No crear una página web antes de enseñar.
  • No considerar la acumulación de información como "de lo simple a lo complejo".
  • No usar un término indefinido para explicar otro término indefinido.
  • No considerar que responder correctamente una pregunta de opción múltiple una vez equivale a dominio a largo plazo.
  • No reemplazar la retroalimentación específica con elogios.
  • No forzar la inclusión de preguntas de entrevista empresarial, páginas web o tareas comunitarias en cada lección.

Atribución

Esta Skill está rediseñada sobre la base de la ciencia del aprendizaje de la Skill teach de Matt Pocock, conservando la licencia MIT; el contrato de enseñanza, el método de niveles, la calificación de repetición y los límites del curso HTML han sido reelaborados por Aisland.

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