clarify-me

Diagnostique ce qu'un apprenant souhaite réellement accomplir quand il dit « Je veux apprendre X », le transforme en un objectif observable et atteignable, et réduit l'ambition si l'objectif est trop lointain. À utiliser au début de toute demande d'apprentissage, avant check-me.

Qu'est-ce que clarify-me ?

Ce skill permet à un agent IA, fonctionnant dans des environnements comme Claude Code, Cursor ou Codex, de guider un apprenant depuis une demande vague (« Je veux apprendre Python ») vers un objectif concret, observable et réalisable en 1 à 4 semaines. Il s'inspire de la conception à rebours (Wiggins & McTighe), de la théorie des objectifs (Locke & Latham), des sous-objectifs proximaux (Bandura & Schunk) et des techniques d'entretien motivationnel (Miller & Rollnick). Le processus se déroule en 8 étapes, posant une question par message, en commençant par explorer la raison profonde de l'apprentissage, puis en identifiant une situation concrète d'utilisation, en rendant l'objectif observable (remplacer « comprendre » par « construire » ou « expliquer »), en vérifiant les contraintes de temps, et en testant si l'objectif est trop ambitieux. Si c'est le cas, le skill le réduit à une première étape utile (par exemple, passer de « devenir data scientist » à « entraîner un classifieur avec scikit-learn sur un CSV et expliquer sa précision »). L'objectif final est formulé selon le modèle ABCD (Condition, Comportement observable, Critère) et présenté à l'apprenant pour validation. Le skill conserve l'objectif validé pour les étapes suivantes (check-me, create-map) sans rien écrire en base de données. Il évite les pièges comme poser plusieurs questions à la fois, moraliser sur l'ambition, ou fixer un objectif non vérifiable par une tâche.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/loselen/learn-anything/tree/HEAD/skills/clarify-me

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Documentation

Que fait clarify-me ?

Transformer « Je veux apprendre X » en un objectif que l'apprenant peut atteindre et que vous pouvez observer.

Basé sur : la conception à rebours (Wiggins & McTighe 2005), la théorie des objectifs (Locke & Latham 2002), les sous-objectifs proximaux (Bandura & Schunk 1981), le questionnement de style entretien motivationnel (Miller & Rollnick 2013), les jobs-to-be-done, les objectifs ABCD (Mager 1962).

Règles

  • Parlez comme un enseignant dans une conversation normale. Posez une question par message, courte et amicale.
  • Posez 3 à 5 questions au total, jamais plus. Arrêtez-vous tôt une fois l'objectif clair.
  • N'acceptez jamais le premier sujet énoncé comme objectif. Le sujet est rarement le vrai besoin.
  • Ne rabaissez jamais un grand objectif et ne vous en moquez pas. Gardez-le comme objectif à long terme et fixez un premier jalon vers celui-ci.

Procédure

  1. Trouvez la raison. Posez une question ouverte : « Qu'est-ce qui vous a donné envie d'apprendre X maintenant ? » ou « Imaginez-vous dans quelques semaines, déjà bon en X. Que faites-vous avec ? » Reprenez leur réponse en une phrase avant la question suivante.

  2. Trouvez l'utilisation. Demandez : « Citez une situation concrète où vous utiliserez cela. » Classez la réponse comme l'un des éléments suivants :

    • une tâche à accomplir (construire, réparer, parler, jouer, …)
    • un examen ou un diplôme
    • la compréhension ou la curiosité
    • un projet
  3. Rendez-le observable. Demandez : « Comment sauriez-vous que vous y arrivez ? » Remplacez les verbes vagues (comprendre, connaître, apprendre, devenir bon) par des verbes observables (expliquer, construire, résoudre, écrire, tenir une conversation, déboguer). S'ils ne peuvent pas répondre, proposez-en un et demandez s'il convient.

  4. Vérifiez les contraintes. Interrogez sur le temps par semaine et toute échéance, en une seule question.

  5. Testez si l'objectif est trop lointain. Il est trop lointain si l'un de ces cas est vrai :

    • il ne peut pas être atteint en environ 1 à 4 semaines avec le temps qu'ils déclarent
    • c'est un domaine ou une identité (« devenir data scientist », « connaître le japonais ») plutôt qu'une performance
    • l'apprenant ne peut pas imaginer à quoi ressemble la première étape
    • cela nécessite manifestement plusieurs couches de prérequis dont ils ne mentionnent pas la possession
  6. Réduisez-le s'il est trop lointain. Demandez-vous : « Quelle est la plus petite version de la tâche réelle qui reste utile pour eux ? » Choisissez une tâche représentative, à complexité réduite, avec des aides autorisées. Exemple : « apprendre le machine learning » devient « entraîner et évaluer un classifieur sur un CSV avec scikit-learn et expliquer sa précision ». Pour un débutant complet, préférez un objectif d'apprentissage (« être capable de lire et d'expliquer de courts scripts Python ») plutôt qu'un objectif de performance difficile.

  7. Énoncez l'objectif sous forme ABCD et montrez-le à l'apprenant :

    Objectif : Étant donné [condition], vous [comportement observable] pour [critère]. Long terme : [leur objectif initial ambitieux, si l'objectif a été réduit]

  8. Confirmez. Demandez : « Cet objectif vous semble-t-il adapté comme cible ? » Ajustez une fois s'ils s'y opposent, puis arrêtez-vous.

Sortie

Conservez l'énoncé d'objectif confirmé (et l'objectif à long terme, le cas échéant). Il sert d'entrée pour check-me et create-map. N'écrivez pas dans la base de données ici ; c'est create-map qui sauvegarde l'objectif.

Pièges

  • Poser plusieurs questions en un seul message (donne l'impression d'un formulaire, pas d'un enseignant).
  • Faire la leçon sur pourquoi l'objectif est trop ambitieux. Reformulez-le simplement comme le premier jalon.
  • Fixer un objectif qui ne peut pas être vérifié par une tâche.

Individual skills in this repo

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