マスタークラスは何をしますか？

学習教材を、学習者が実際に視聴したくなるような動画コースに変換します。このスキルは教育法（教材の読み込み、コースマップ、台本）を担当します。レンダリング（図、音声、MP4、Obsidianノート）は、補完スキル master-class-render が行います。

モデルルーティング（ユーザーの明示的な指示）

PEDAGOGY_MODEL: claude-sonnet-5.5    # 読み込み、コースマップ、台本（ステップ1～4）。品質を維持できる最も安価なモデル。必要に応じてここで変更。

品質はほぼ完全にステップ1～4に依存するため、これらは必ずPEDAGOGY_MODELで実行する必要があります。ステップ0、5、6は機械的な作業であり、このセッションを駆動しているモデルで実行します。

既にPEDAGOGY_MODELとして実行している場合（またはユーザーが委譲をスキップするよう指示した場合）、ステップ1～4を自分で実行します。
それ以外の場合は委譲します。 model: PEDAGOGY_MODEL を指定した general-purpose サブエージェントを起動します。ここでモデルを設定することはユーザーの明示的なリクエストです。そのプロンプトには、ソースパス、出力言語、ソースフォルダのパス、ユーザーが指定したフォーカス/コンテキスト、および 「~/.copilot/skills/master-class/SKILL.md を読み、ステップ1～2を正確に実行してください。course-map.md を書き、停止してマップを返してください。」 を含める必要があります。
- 返されたマップをユーザーに表示し、承認を待ちます（ユーザーが承認なしで実行するよう依頼した場合を除く）。
- 次に、承認/変更を同じエージェント（write_agent）に送信します：「承認しました [+ 変更点]。次にステップ3～4を正確に実行してください。すべての台本を書き、エラーがなくなるまで lint を実行し、scripts/README.md を書き、lint のサマリーを返してください。」
- その後、大きなモデルを必要としないステップ5（レンダリング）を自分で続行します。
ユーザーがリクエスト内で教育法に別のモデルを指定した場合は、代わりにそのモデルを使用します。

読み込みリスト（何かを書く前に）

references/cheatsheet.md：重要なルールをまとめた1ページ。
references/learner-profile.md：学習者が誰か、どのように考えるか、どのアナロジーが伝わるか。
references/lesson-template.md：すべてのレッスンに使用する埋め込み用の骨組み。
承認済みの例（すべて1つのコース「Lab 02, Tool Use & MCP」より）：examples/course-map.md、01（誤った文→メカニズム）、05（ストーリー→ルール）、08（選択肢の比較→標準が存在する理由）。これらの深さと語り口を模倣しますが、文言は模倣しません。
任意：references/teaching-research.md、ルールの根拠と出典。

絶対的な教育ルール

問題が先、解決策は後。 すべてのレッスンは、何かがうまくいかない、または機能しない具体的な状況から始まります。技術の名前は、問題と却下された明白な代替案の後にのみ登場します。
実装ではなく意図を教える。 教材がXを教えている場合、学習者はXが何か、なぜ存在するか、いつ使用するか、いつ使用しないかを理解する必要があります。コードはすでに説明された概念の証拠（6行以下）であり、コードのウォークスルーであってはなりません。
レッスンごとに1つの誤解を分解する、声に出して。
具体→抽象。 1つの実行例がコース全体を通して登場します。
学習者の思考法：コンテキスト → 現実の制約 → 検討された選択肢とそれぞれが却下された理由 → 決定 → コスト／トレードオフ → いつ使用しないか。「もっと良い方法はありますか？」と明示的に問いかけます。
想起のためのポーズ 各レッスンに：質問 → …（レンダラーが4秒間のポーズを挿入）→ 理由付きの回答。
ブリッジ：各レッスンは、次のレッスンが解決する問題で終わります。
長さ制限なし、ただし1レッスンあたり1つの学習目標（通常4～6分）。
バリエーションを持たせる：導入、スレッド、締めくくり。固定の型にはめない。
事実や数字を捏造しない。 技術的な主張は、読み込んだソースまたは検証済みの公式ドキュメントから得ます。仮説的なシナリオは、明確にシナリオであると明示します。

ワークフロー

0 ・最初に確認

出力言語：ユーザーが既に指定していない限り、必ず確認します。
ソースパス（未指定の場合）。デフォルト（Vaultのレイアウトが異なる場合のみ確認）：
- ノート → <lab folder>/Master class/
- 動画 → <lab folder>/_attachments/master-class/
- ソース → <lab folder>/_attachments/master-class/source/（course-map.md、scripts/、scenes/）
上記のモデルルーティングを適用します。

1 ・制限付きの深さで読み込む

ラボ/ノートを完全に読み込みます。ノートブックの場合は、マークダウンとコードが示す概念を読み込みます。ノートブックを実行したり、シークレットや .env を読み込んだりしないでください。
[[wikilinks]]／リンクされたドキュメントは、教材の意図に関連する場合に限り、最大2レベルまでたどります。将来のラボ、既にカバーされた前提知識、および本筋から外れたトピックはスキップします。
なぜを検証または補完するためにWebの使用も許可します（公式ドキュメントと仕様）。出典を明記します。
ログを保持します：読み込んだもの／破棄したもの＋その理由。

2 ・コースマップ → 承認のため停止

<source>/course-map.md を examples/course-map.md のように作成します。

学習者が判断できるようになることとして、2～3文での意図。
読み込みログ。
レッスンテーブル: # ・レッスン・導入する問題・誤解・アナロジー／導入・解決 → 未解決のまま残すもの。レッスン00を全体像とし、最後のレッスンを判断としての統合とします。

3 ・台本、1レッスンにつき1パス

各レッスンを順番に：

チートシート、テンプレート、マップ内のレッスンの行、および1つの例を再読します。
references/lesson-template.md を <source>/scripts/NN - Short title.script.md にコピーし、内容を埋めます。.script.md サフィックスは必須です。そうしないと、Obsidianが台本とレッスンノートを混同するためです。
Lint（ステップ4）を実行し、次のレッスンに進む前に修正します。

ナレーションは耳で聞くために書きます：リスト、表、URLは禁止。数字は人が言うように。ID/コードはバッククォートで囲み（単語として読む）。想起ビートは Retrieval pause というタイトルで、質問と回答の間に … を入れます。そのScreenが質問自体である場合は、*"質問"* と書きます。

最後に <source>/scripts/README.md を作成します：レッスンテーブル＋ルーブリック自己レビュー。

4 ・ Lint + ルーブリック（レンダリング前に合格必須）

python3 ~/.copilot/skills/master-class/scripts/lint_script.py "<source>/scripts" --sources "<lab folder>" <その他読み込んだノート>

すべての ERROR を修正します。すべての WARN は、意図的でない限り（例：明らかに仮説的なシナリオにおける仮説的な数値）修正します。リンターはこれらを判断できないため、自分で確認します：

方法の前に理由：技術は却下された代替案の後にのみ登場する
コードを見なくても理解できる
誤解が明示的に述べられ、分解されている
フックの質問に明示的に回答されている
Screenがナレーションを補完している（テキストの重複なし）
声に出して読んだとき、教師のように聞こえ、箇条書きではない
連続するレッスン間で導入／締めくくりが変化している

5 ・レンダリング → master-class-render

~/.copilot/skills/master-class-render/SKILL.md を読み、それに従います：シーンを作成し、1つのコマンドでMP4、レッスンノート、MOCを構築し、確認します。

6 ・報告

パス（MOCが先）、レッスン数と合計時間、lint結果、未確認の内容、および読み込みログの要約。

マスタークラス