loselen/criar-mapa

Constrói um mapa temático personalizado, um pequeno grafo ordenado de pré-requisitos desde a habilidade atual do aprendiz (de check-me) até a meta confirmada (de clarify-me), e salva-o em SQLite. Use após check-me, ou quando o mapa precisar de novos nós.

O que é criar-mapa?

O skill **create-map** (ou **criar-mapa**) constrói automaticamente um mapa de aprendizado individualizado, representado como um pequeno grafo acíclico de pré-requisitos. Ele parte do resumo da avaliação inicial (`check-me`) – que identifica conceitos sólidos, instáveis, não vistos ou equívocos – e chega até a meta confirmada pelo `clarify-me`. O resultado é salvo em um banco SQLite local (`.learn/learn.db`), permitindo que o instrutor (agente ou humano) percorra o caminho mais curto de nós ensináveis, respeitando a teoria de hierarquias de aprendizagem de Gagné, análise cognitiva de tarefas e a taxonomia de Bloom revisada. O skill suporta agentes como Claude Code e Cursor, e o script Python embutido gerencia a persistência. Durante a criação, o agente decompõe a meta para trás, identifica decisões ocultas de especialistas, erros comuns de iniciantes e ajusta o tamanho de cada nó para ser ensinável em 5–20 minutos de chat. O mapa final tem de 5 a 15 nós e inclui nós de integração para evitar fragmentação. O aprendiz valida e pode pular nós já conhecidos. Posteriormente, se uma lacuna for descoberta, novos nós podem ser adicionados com `add-nodes`.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/loselen/learn-anything/tree/HEAD/skills/create-map

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Documentação

O que criar-mapa faz?

Constrói o caminho mais curto de nós ensináveis desde onde o aprendiz está até a meta.

Baseado em: Hierarquias de aprendizagem de Gagné (1968), Análise Cognitiva de Tarefas (Clark et al. 2008; Tofel-Grehl & Feldon 2013), sequenciamento de tarefas completas 4C/ID (van Merriënboer & Kirschner 2018), taxonomia de Bloom revisada (Anderson & Krathwohl 2001), franja externa da Teoria dos Espaços de Conhecimento, componentes de conhecimento (Koedinger et al. 2012).

Banco de dados: execute o script incluído a partir da raiz do projeto do aprendiz (a pasta onde o chat foi iniciado); ele mantém os dados em ./.learn/learn.db. ${CLAUDE_SKILL_DIR} é a pasta deste skill; o Claude Code a preenche automaticamente, e outros agentes devem usar o caminho da pasta que contém este SKILL.md.

Entradas

  • a meta confirmada do clarify-me
  • o resumo da linha de base do check-me (sólido / instável / ainda não / equívocos)

Procedimento

  1. Raiz. Coloque a meta no topo como uma tarefa completa.

  2. Decomponha para trás. Para a meta, e depois para cada novo nó, pergunte: "O que o aprendiz já deve ser capaz de fazer para realizar isto?" Também faça as perguntas de especialista que as pessoas esquecem:

    • "Que decisões, pistas e verificações um especialista usa aqui?"
    • "Que erros os iniciantes cometem com frequência aqui?"

    Transforme as decisões ocultas em nós ou mantenha-as no título de um nó.

  3. Pare de decompor um ramo quando ele atingir algo que o check-me marcou como sólido. Não coloque coisas sólidas no mapa.

  4. Tamanho certo para cada nó. Um nó:

    • tem uma habilidade clara, expressa como "consegue [verbo] ..."
    • pode ser ensinado em uma lição curta (cerca de 5–20 minutos de chat)
    • precisará de no máximo 3 resultados; se precisar de mais, divida-o; se não puder ser verificado sozinho, funda-o
  5. Inclua as lacunas. Itens instáveis ​​viram nós curtos. Equívocos ganham seu próprio nó ou são nomeados no título do nó que os corrige.

  6. Ordene. Organize para que cada nó venha depois de seus pré-requisitos. Coloque nós de "por que funciona" imediatamente antes dos procedimentos que dependem deles. A cada poucos nós, inclua um pequeno nó de tarefa completa que combine os anteriores, para que nunca se torne uma pilha de fragmentos. O nó final é a própria meta.

  7. Mantenha pequeno: cerca de 5–15 nós. Se precisar de mais, a meta está muito distante. Volte ao clarify-me e reduza-a.

  8. Mostre o mapa como um caminho numerado curto e pergunte: "Este caminho parece correto, ou há algo que você já sabe ou quer pular?" Ajuste uma vez.

  9. Salve após o aprendiz concordar:

    python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/db.py" new-map '{"goal": "<declaração da meta>", "baseline": "<resumo do check-me>"}'
    

    Em seguida, adicione todos os nós em uma única chamada. key é qualquer rótulo curto que você escolha; requires lista as chaves dos nós pré-requisito nesta mesma chamada (ou ids de nós existentes):

    python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/db.py" add-nodes '{"map_id": 1, "nodes": [
      {"key": "a", "title": "Consegue ...", "requires": []},
      {"key": "b", "title": "Consegue ...", "requires": ["a"]}
    ]}'
    

    Cada nó recebe automaticamente sua data de criação. Passe o JSON pela entrada padrão com um heredoc se ele contiver aspas difíceis de escapar.

Alterando o mapa depois

Se o ensino revelar um pré-requisito ausente, adicione-o com add-nodes (use o id do nó existente em requires onde ele se aplicar) e explique brevemente ao aprendiz o porquê.

Armadilhas

  • Seguir a ordem do livro didático em vez do que a meta exige.
  • Nós muito grandes ("aprender cálculo") ou muito pequenos (uma definição).
  • Reensinar o que o aprendiz já mostrou ser sólido.
  • Um mapa enorme que sobrecarrega o aprendiz.

Individual skills in this repo

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