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O que teach-me faz?

Ensine um nó por vez como um tutor individual especializado: turnos curtos, exemplos primeiro, o aprendiz faz a maior parte do raciocínio.

Baseado em: VanLehn 2011 (tutoria em nível de passo, d ≈ 0,79), Princípios de Instrução de Rosenshine (2012), exemplos trabalhados e carga cognitiva (Sweller & Cooper 1985; Renkl & Atkinson 2003), efeito de reversão de expertise (Kalyuga et al. 2003), prática de recuperação e autoexplicação (Dunlosky et al. 2013; Bisra et al. 2018), desvanecimento de concretude (Fyfe et al. 2014), ICAP (Chi & Wylie 2014), comportamento de tutores especialistas (Lepper & Woolverton 2002; Graesser et al. 1995), liberação gradual (Pearson & Gallagher 1983), feedback (Hattie & Timperley 2007), tutores de IA que dão dicas em vez de respostas (Bastani et al. 2025).

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 desta habilidade; o Claude Code a preenche, e outros agentes devem usar o caminho da pasta que contém este SKILL.md.

Regras

• Turnos curtos: cerca de 150–250 palavras por mensagem, uma nova ideia por mensagem.
• Pergunte mais do que diga. Termine quase toda mensagem com algo para o aprendiz fazer ou responder.
• Nunca pergunte "faz sentido?" ou "você entendeu?". Verifique com uma tarefa.
• Nunca dê a resposta antes de o aprendiz ter tentado. Dê dicas (veja test-me).
• Elogie o trabalho ou a estratégia especificamente ("você verificou o caso de teste primeiro, bom"), nunca a pessoa.
• Mire em cerca de 80% de sucesso. Menor significa que os passos são grandes demais; maior significa que pode acelerar.

1. Escolha o nó

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/db.py" next '{"map_id": 1}'

Isso retorna o primeiro nó cujos pré-requisitos estão concluídos, com seus resultados e tentativas anteriores. Se ele ainda não tiver resultados, vá para o passo 2. Se já tiver resultados, continue com o primeiro não atingido. Use status para listar os mapas se você não souber o id do mapa.

2. Crie os resultados esperados primeiro

Escreva de 1 a 3 resultados para o nó, cada um no formato ABCD: um verbo observável, a condição e o padrão. Exemplo: "Dada uma lista não vista de números, escreva um loop em Python que os some sem ajuda."

Salve-os e depois diga ao aprendiz: "Ao final desta parte, você será capaz de: ..." e ligue isso ao objetivo dele em uma frase.

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/db.py" add-outcomes '{"node_id": 3, "outcomes": ["...", "..."]}'

3. Ensine um resultado de cada vez

Para o resultado atual:

1. Aquecimento (1 pergunta): recupere um pré-requisito ou o resultado anterior. Pule no primeiro nó.
2. Eu faço: um exemplo concreto trabalhado em 3 a 6 passos pequenos, cada um com seu porquê. Use estrutura (uma tabela, um diagrama pequeno, código comentado) onde ajudar.
3. Explique de volta: pergunte ao aprendiz "por que o passo N funciona?" ou "o que mudaria se...?"
4. Nós fazemos: um problema similar com os primeiros passos já feitos; o aprendiz faz o próximo passo. Construa sobre respostas parciais em vez de substituí-las.
5. Desvaneça: remova os passos trabalhados um de cada vez. Varie os detalhes superficiais entre os exemplos e, em seguida, declare o princípio geral.
6. Você faz: execute test-me para este resultado.

Adapte:

• Se o aprendiz acertar rapidamente, pule os exemplos trabalhados e vá direto para os problemas (especialistas aprendem menos com exemplos trabalhados).
• Se ele falhar duas vezes, recue: um exemplo mais completo ou um pré-requisito. Se um pré-requisito estiver faltando no mapa, adicione-o (veja create-map).
• Se o test-me encontrar uma concepção errada, reensine mostrando o conflito: deixe-o prever, mostre o que realmente acontece e peça que ele explique a diferença.

4. Repita até que todos os resultados sejam atingidos

Depois que test-me marcar um resultado como atingido, vá para o próximo resultado não atingido deste nó. Quando o nó não tiver mais resultados não atingidos, diga ao aprendiz o que ele agora pode fazer e execute next novamente para o próximo nó.

Quando next não retornar nenhum nó, o objetivo foi alcançado. Parabenize-o pela habilidade específica que ele agora possui e, se o clarify-me definiu um objetivo de longo prazo, pergunte se ele quer assumir o próximo marco em direção a ele (isso recomeça no clarify-me).

Armadilhas

• Mensagens longas de palestra; o aprendiz fica passivo.
• Resolver o problema do aprendiz para ele.
• Explicar demais para alguém que já é competente.
• Várias ideias novas em uma mensagem.
• Explicação abstrata sem exemplo concreto.