AlemTuzlak/skills

/teach-me — エビデンスベースのコースジェネレーター

ユーザーが学びたい任意のトピックについて、自己学習用のマークダウンコース＋自己完結型のHTMLミニコースを生成します。成人学習者（CEFR B1読解レベル、事前知識不要）向けに設計され、認知心理学と教育設計研究に基づいています。

使用するタイミング

• ユーザーが /teach-me <トピック> を呼び出した場合（引数なしの場合はトピックを尋ねる）
• ユーザーが「Xについて教えて」「Xを学びたい」「Xを深く掘り下げて」「Xのコースを作成して」「Xを一緒に勉強しよう」と言った場合
• 以下の場合は使用しないでください: 簡単な事実を尋ねる質問（「Xとは何か」— 単に答える）、コードヘルプ、デバッグ、ドキュメント検索、ライブラリAPIの質問（代わりに context7 を使用）

教育法の基盤（作業を開始する前に読むこと）

このスキルは、よく再現性のある学習科学に基づいています。以下のルールは交渉可能なデフォルトではなく、ユーザーが求めているものです:

1. 具体から抽象へ (Goldstone, Fyfe et al.)。各章は、抽象的な定義の前に、具体的で観察可能なインスタンスで始まります。
2. 再読よりも検索練習 (Roediger & Karpicke; Rowland 2014 メタ分析)。各章の最後に、3～5個の自由再生プロンプトと1個の章をまたぐコールバックがあります。
3. 意図的なコールバックによる分散学習 (Cepeda et al. 2006)。主要な概念はすべて、後の少なくとも2つの章で（再定義ではなく）使用されます。
4. ワーキング例＋後方フェーディング (Sweller, Renkl & Atkinson)。初期の章: 完全なワーキング例。中期: 段階的に空白を埋めていく。後期: プロンプトのみ。
5. 認知負荷理論 (Sweller, Mayer)。1章あたり新しく名前付けられる概念は最大約4つ。一度に導入する難易度の次元は1つ。
6. セグメント化/カード (Mayer & Pilegard)。各章は250～500語のカードのデッキで、カード1枚につき概念1つ、図1つです。
7. 図解ファーストの視覚的一貫性 (Mayer マルチメディア原則)。関係概念には図が必須です。装飾的な画像はなし。ラベルは図の上にインラインで、別の凡例にはしないでください。
8. 比喩の健全性 (Gentner 構造マッピング)。すべての比喩の後に、2文以内に「ここで比喩が通用しなくなる点」を明示する免責事項を記載してください。
9. 専門用語ゲート (Nathan/Koedinger エキスパートブラインドスポット研究)。すべての専門用語は、初出時に定義するか、以前の章の用語集エントリにリンクしてください。「一般的な」用語であっても例外はありません。
10. 制約付き自己説明プロンプト (Chi et al.; Bisra et al. 2018 g≈0.55)。カード間に: 「次の文を完成させてください: Xが機能する理由は___」というプロンプトと、トグルで表示される模範解答。
11. B1読者向けの平易な言葉遣い。平均文長18語以下、最大25語。従属節は1文あたり最大1つ。受動態は10%以下。能動態。二人称。イディオムなし。
12. 学習者が既に知っていることに基づいて構築する (Ausubel)。事前インタビューでユーザーの既知のドメインを把握し、ライティングガイドがそれらを比喩バンクに変換します。
13. 状態変化を表示し、説明しない (Larkin & Simon 1987; Tversky & Morrison 2002 把握原則; Wong/Leahy/Marcus/Sweller 2012 一時的情報効果; Tufte スモールマルチプル; Mayer のセグメント化)。散文が連続する状態を説明する場合（「最初にこれ、次にそれ、クラッシュした後は…」）、代わりに2～5パネルの <div class="state-sequence"> を使用してください。すべてのパネルで同じ形状、変化部分に注釈、キャプション＝トリガー＋不変条件。読者は進化を見るのであって、それについての物語を読むのではありません。

否定されたもの — 決して使用しないでください: 学習スタイル（VAK）、10,000時間ルール、ゲーミフィケーションの連続ログインボーナス/バッジ、「エンゲージメント」のための装飾画像、「右脳/左脳」、「デジタルネイティブ」。

プロセスフロー

digraph teach_me {
  rankdir=TB;
  "呼び出しの解析" [shape=box];
  "既存フォルダ?" [shape=diamond];
  "出力場所" [shape=box];
  "事前インタビュー" [shape=box];
  "調査（4つの並列エージェント）" [shape=box];
  "統合 ＋ OUTLINE.md 作成" [shape=box];
  "ユーザーが章を選択" [shape=box];
  "WRITING_GUIDE.md 作成" [shape=box];
  "章の生成（並列バッチ）" [shape=box];
  "一貫性パス" [shape=box];
  "index.html 構築" [shape=box];
  "フォルダとブラウザを開く" [shape=doublecircle];

  "呼び出しの解析" -> "既存フォルダ?";
  "既存フォルダ?" -> "出力場所" [label="いいえ"];
  "既存フォルダ?" -> "出力場所" [label="拡張 / 新規 / キャンセル"];
  "出力場所" -> "事前インタビュー";
  "事前インタビュー" -> "調査（4つの並列エージェント）";
  "調査（4つの並列エージェント）" -> "統合 ＋ OUTLINE.md 作成";
  "統合 ＋ OUTLINE.md 作成" -> "ユーザーが章を選択";
  "ユーザーが章を選択" -> "WRITING_GUIDE.md 作成";
  "WRITING_GUIDE.md 作成" -> "章の生成（並列バッチ）";
  "章の生成（並列バッチ）" -> "一貫性パス";
  "一貫性パス" -> "index.html 構築";
  "index.html 構築" -> "フォルダとブラウザを開く";
}

フェーズをスキップしないでください。 進捗をTaskCreateで追跡し、ユーザーが現在地を確認できるようにしてください。

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フェーズ0 — 呼び出しの解析

1. 引数からトピックを取得します。引数がない場合は、次のように返信します: 「どのトピックを学びたいですか？技術的なもの（ライブラリ、言語、概念）でも、非技術的なもの（哲学、分野、スキル）でも構いません。」 そして待機します。
2. トピック検証ガード:
   • トピックが有害な場合（兵器の合成、悪意のあるハッキングの対象、違法行為）— 簡潔に拒否して停止します。説教はしません。
   • トピックが不可能なほど広い場合（プログラミング、科学、すべて）— ユーザーに2～3の具体的な例で絞り込むよう依頼します: 「それは非常に広いですね。'TypeScriptの非同期プログラミングパターン'や'コンパイラの仕組み'のように絞り込みませんか？」 より狭い回答を待ちます。
   • トピックが曖昧だが扱える場合（AI、データベース）— そのまま進みます。インタビューの自由形式の範囲質問でさらに絞り込まれます。
3. スラッグを計算します: 小文字にし、英数字以外を - に置換し、連続する - を1つにまとめ、先頭と末尾の - を削除します。例: Asynchronous Programming → asynchronous-programming。

フェーズ1 — 既存フォルダの確認

1. メモリから出力場所を読み取ります（その保存方法についてはフェーズ2を参照）。メモリに場所がない場合、この確認はフェーズ2で場所を収集するまで延期します。
2. <output-location>/learn-<slug>/ が既に存在するか確認します。
3. 存在する場合、AskUserQuestion を使用して3つのオプションを提示します:
   • 拡張 — 新しい章を追加したり、特定の章を新しいスタイルノートで再生成したり、調査をリフレッシュして再度選択します。
   • 新規作成 — 既存のフォルダを learn-<slug>-archived-YYYY-MM-DD/ にリネームし、新しいコースを進めます。
   • キャンセル — 停止します。
4. 拡張の場合: サブオプション — (a) 新しいサブトピックに関する章を追加（以前の OUTLINE.md をコンテキストとして調査にスキップ）、(b) 特定の章番号を新しいノートで再生成（該当する章の作成フェーズにスキップ）、(c) 調査をリフレッシュして章を再選択（以前の OUTLINE.md をマージして完全に再実行）。
5. 以前のコースを破壊的に上書きしないでください。

フェーズ2 — 出力場所

1. teach-me-output-location または類似のタグが付いたエントリをメモリで検索します。C:/Users/AlemTuzlak/.claude/projects/F--projects/memory/*.md で Glob を使用し、Grep で teach-me を検索します。
2. 見つかり、そのパスがまだ存在する場合は、それを使用します。簡潔に表示: 「<path> に書き込みます。」
3. 見つからない場合、AskUserQuestion で尋ねます:
   • F:/projects/learning/ を使用（フォルダがない場合は作成）— 推奨。
   • 現在の作業ディレクトリを使用 (./)。
   • 別のパスを指定 — ユーザーが「その他」で指定します。
4. ユーザーが回答した後、尋ねます: 「この場所を今後の /teach-me 実行のデフォルトとして保存しますか？」 — AskUserQuestion で yes/no。
5. yes の場合、フロントマター type: user と本文にパスを記載したメモリファイル teach_me_output_location.md を作成します。MEMORY.md に1行追加します。
6. 解決した場所でフェーズ1の既存フォルダ確認を再試行します。

フェーズ3 — 事前インタビュー

2回のラウンドトリップで尋ねます:

ラウンド1 — 4つの構造化質問を含む1つの AskUserQuestion

Q1 [現在の知識]: <トピック>についてどの程度知っていますか？
  - 聞いたことがない
  - 用語は知っているが、実践経験はない
  - 基本的なものを作ったことがある
  - 中級レベルの実践者

Q2 [目標とする習熟度]: 最終的にどのレベルになりたいですか？
  - 概念的な概要のみ
  - 基本的なものを作れるようになりたい
  - 本番品質のものを作れるようになりたい
  - 他人に教えられるようになりたい

Q3 [深さの予算]: どの程度の深さを希望しますか？
  - クイックプライマー（約3～5章）
  - 標準（約6～10章）
  - ディープダイブ（調査したすべて、10～15章以上）

Q4 [練習量]: どの程度の実践練習を希望しますか？
  - 軽め（読書中心）
  - 標準（読書＋検索＋時々練習問題）
  - 多め（すべての章にワーキング例と練習問題あり）

ラウンド2 — 1つのプレーンテキストメッセージ返信

次のメッセージを正確に送信します（<トピック> を置き換える）:

調査を開始する前に、あと2つお聞きします:

1. 既に得意としていることは何ですか？ 言語、フレームワーク、分野、趣味など、真剣に取り組んだことのあるものをすべて挙げてください（例: 「TypeScript、React、音楽理論、料理、チェス」）。これらを比喩のソースとして使用し、新しい概念をあなたが既に知っていることに結び付けます。

2. <トピック>内で特定の角度はありますか？ それとも広くカバーすべきですか？「任せる」と答えると、全範囲をカバーします。

両方を含む1つの返信を待ちます。カンマ区切りリスト、箇条書き、自由形式など、緩く解析します。

回答を作業用構造体に保存します（後で OUTLINE.md と WRITING_GUIDE.md に書き込みます）。

フェーズ4 — 調査（4つの並列エージェント）

1つのバッチ化された Agent 呼び出し をディスパッチし、4つの general-purpose サブエージェントを含めます。それらは並列に実行されます。各エージェントは自己完結した指示を受け取り、構造化されたレポートを返します。

レーンA — 権威あるコンテンツ。 <トピック> に関するトップ記事、チュートリアル、カンファレンストーク、論文を見つけます。最もシグナルの高い結果を WebSearch + WebFetch します。8～15件を、それぞれの「読む理由」を1行で返し、[article|tutorial|talk|paper] でタグ付けします。

レーンB — ニッチなインフルエンサーと実践者。 <トピック> で知られている特定の人々を見つけます — テクノロジーセレブではなく、このニッチに深く切り込む独自のブログ/ニュースレター/Twitterを持っている実践者。4～8人を、名前、個人アウトレット（ブログURL）、シグネチャーポストURL、フォローする価値がある理由を1行で返します。アウトプットが企業マーケティングだけの人はスキップします。

レーンC — 公式リファレンス。 公式ドキュメント、仕様、リファレンス実装、決定版テキスト。<トピック> がライブラリ/フレームワーク/CLIツールの場合、context7 MCP（resolve-library-id してから query-docs）を使用して現在の公式ドキュメントを取得します。3～8のソースをバージョン情報とともに返します。

レーンD — サブトピックマップと標準言語。 トピックを調査して、1行の説明付きのサブトピックのツリーを生成します（通常8～15のサブトピック）。前提条件を最初に、発展的な内容を最後にした、指導上の順序を提案します。トピックが技術的な場合、公式ドキュメント/本番で最も一般的に使用される標準言語を特定します（例: Temporal → TypeScript または Go; LangGraph → Python）。明示的に次のように述べます: 「標準言語: X、理由はY。」

各エージェントは800語未満で、構造化されて報告します。4つすべてが戻ってきたら、統合します。

フェーズ5 — アウトラインと章の選択

1. <output-location>/learn-<slug>/OUTLINE.md を次の構造で作成します:

# <トピック>を学ぶ

## あなたの目標（記録済み）
- **現在のレベル**: <Q1の回答>
- **目標習熟度**: <Q2の回答>
- **深さ**: <Q3の回答>
- **練習量**: <Q4の回答>
- **既知のドメイン（比喩バンク）**: <ラウンド2のカンマ区切り>
- **範囲/角度**: <ラウンド2の回答>

## サブトピックマップ（調査より）
1. <サブトピック1> — <1行説明>
2. <サブトピック2> — <1行説明>
...

## 推奨順序
前提条件を考慮し、各ステップの根拠を示した順序。

## 推奨される章（深さの予算に基づく約N章）
提案された章の番号付きリスト。各エントリ: 短いタイトル＋カバー内容の1行＋推定カード数（1章あたり5～9枚）。

## 標準言語（技術トピックのみ）
<言語と1行の根拠>

## 推奨ソース
- [ソース1](url) — [タイプ] — 読む理由
...

## フォローする価値のあるニッチインフルエンサー
- **名前** — [ブログURL] — シグネチャーポスト: [ポストURL] — フォローする価値がある理由を1行
...

2. ファイルを自動的に開きます: Bash code --new-window "<OUTLINE.mdの絶対パス>"
3. 次のメッセージを適宜置き換えてユーザーに返信します:

アウトラインを <絶対パス> に作成し、開きました。

どの章を作成するか返信してください:

• all — 推奨されるすべての章を作成
• 1,3,5-7 — 特定の章または範囲
• 自由形式 — 自分の言葉で焦点を当てる内容を説明
• reshape — 確定前に追加、削除、マージ、並べ替えを指示

reshape を選択した場合、OUTLINE.md を修正し、再度尋ねます。

4. ユーザーが reshape と言った場合、メモを取り、OUTLINE.md を修正し、保存し、再度開き、再度尋ねます。確定するまでループします。
5. 選択を解析して、最終的な順序付けられた章リスト picks = [...] にします。

フェーズ6 — WRITING_GUIDE.md の作成

<output-location>/learn-<slug>/WRITING_GUIDE.md を作成します。このファイルは、すべての章作成エージェントと一貫性パスエージェントの共有ブリーフです。包括的かつ具体的である必要があります。

<skill-dir>/assets/templates/WRITING_GUIDE.template.md のテンプレートを出発点として使用し、ユーザーの記録されたインタビュー回答をプレースホルダー（{{TOPIC}}、{{CURRENT_LEVEL}}、{{TARGET_PROFICIENCY}}、{{PRACTICE_LOAD}}、{{KNOWN_DOMAINS}}、{{SCOPE}}、{{CANONICAL_LANGUAGE}}）に置き換えます。

また、章作成者には <skill-dir>/assets/COMPONENTS.md のコンポーネントライブラリリファレンスを参照するよう指示します — 作成前にざっと目を通す必要があります。コールアウト、図カード、比較ブロック、タブ、統計カード、プラットフォームピル、ステップリストがすべて利用可能です。一部はマークダウン規約から自動生成され、残りはマークダウン内の明示的なHTMLです。

生成されたファイルが、この SKILL.md の上部にある「教育法の基盤」セクションにリストされている12の教育ルールすべてを適用していることを確認します。ルールがガイドに表現されていない場合は、続行する前に追加します。

フェーズ7 — 章の生成（並列バッチ）

選択された章を、ラウンドごとに3～5の作成サブエージェントの並列バッチで生成します。ラウンドは順次実行されます。

各ラウンドについて:

1. バッチ内の各章に対して、WRITING_GUIDE.md が共有ブリーフとなる general-purpose Agent サブエージェントをディスパッチします。各サブエージェントは次の指示を受け取ります:
   • 章番号とタイトル
   • アウトラインからの内容
   • 生成のための特定の指示
2. 各サブエージェントは、フェーズ6の教育ルールに従って、章コンテンツをマークダウンで生成します。
3. すべてのサブエージェントが完了したら、出力を収集し、<output-location>/learn-<slug>/chapters/ に保存します。
4. 進行状況をユーザーに報告します。

フェーズ8 — 一貫性パス

すべての章が生成されたら、単一の general-purpose Agent をディスパッチして一貫性パスを実行します。このエージェントはすべての章を読み、以下を確認します:

• 用語の一貫性
• 相互参照の正確性
• 教育ルールの適用
• 章間のコールバックの存在
• 比喩の健全性

必要に応じて章を修正します。

フェーズ9 — index.html の構築

1. <output-location>/learn-<slug>/index.html を作成します。これは、すべての章を1つのページに結合し、ブラウザで表示できる自己完結型のHTMLファイルです。
2. HTMLファイルには以下を含める必要があります:
   • 目次
   • すべての章のコンテンツ（マークダウンからHTMLに変換）
   • 図のインラインSVG
   • スタイル（CSS）
   • インタラクティブ要素（トグル、クイズなど）のためのJavaScript
3. ファイルを <output-location>/learn-<slug>/ に保存します。
4. AskUserQuestion で許可を求めた後、Start を使用してデフォルトブラウザで開きます。

フェーズ10 — フォルダとブラウザを開く

1. Bash start "<output-location>/learn-<slug>" でフォルダを開きます。
2. 許可があれば、ブラウザで index.html を開きます。

---

付録: コンポーネントリファレンス

利用可能なコンポーネントの詳細については、<skill-dir>/assets/COMPONENTS.md を参照してください。

図カード

:::diagram
**図: [タイトル]**

[SVGまたはASCIIアート]

*キャプション: [説明]*
:::

コールアウト

:::tip[覚えておきましょう]
重要なポイント。
:::

:::warning[注意]
よくある間違い。
:::

状態シーケンス

<div class="state-sequence">
  <div class="panel">
    <div class="panel-label">開始</div>
    [状態1の図]
  </div>
  <div class="panel">
    <div class="panel-label">トリガー後</div>
    [状態2の図、変化部分に注釈]
  </div>
</div>
<p class="caption">キャプション: トリガー + 不変条件</p>