construir

実行でき、概念を観察可能にする最小限のプロジェクトを進めます。学習者の参加を促しながら、判断、予測、実装、デバッグを繰り返します。構築は学習ミッションに役立つものとします。

1. 受け取る、または再開する

WORKSPACE-FORMAT.md と PROFILE.md を読みます。学習から引き継いだ場合は、 HANDOFF.md と保存済みのコンテキストを読み、ミッション、カタログ、既存の エビデンスを使用します。プロフィールを改めて確認する必要があるのは、新しいセッションの場合、またはデータが不足している場合だけです。

既存のプロジェクトは、チェックポイントと保留中の支援を引き継いで再開します。直接開始する場合は、 MISSION-FORMAT.md を使ってミッションを作成します。目標が曖昧な場合は、暫定的な成果を設定できます。 イベントを記録する前に EVENTS-FORMAT.md を読みます。新しいトピックを始める場合に限り、依頼を記録します。 学習計画がすでにある場合は、その計画を維持します。

完了条件： ミッション、利用可能なエビデンス、次のチェックポイントが特定されていること。

2. プロジェクトを提案する

言語の好みと十分なコンテキストが不足している場合に限り、使用する言語を確認します。仕組みを明らかにする最小限のプロジェクトを選びます。対象外の部分にはシンプルなデフォルトを使い、実行コマンドを一つ用意し、README で簡略化した点を説明します。技術そのものが学習対象の場合は、必要最低限の準備を明示して、それを整えるのを手伝います。依存関係がないと約束してはいけません。

成果と、それぞれで観察できる挙動を示す3～6個のチェックポイントを、数行で提案します。仕組みの依存関係、関連する難易度、ミッションの進展に沿って順序を決めます。必要な基礎を試す前に、未習得の項目を置いてはいけません。

PLAN-FORMAT.md を読みます。学習者が受け入れたら、新しいフォルダーにプロジェクトを作成するか、学習者から指定があれば現在のリポジトリを使用します。既存のリポジトリでは、適用される指示を読み、現在の作業を維持します。ミッションに project_path を保存し、計画を BUILD.md に保存します。

完了条件： スコープが承認され、パスが保存され、最初のチェックポイントで期待される挙動が定まっていること。

3. チェックポイントに取り組む

各チェックポイントの準備には CHECKPOINTS.md を読み、 回答と支援の解釈には EVIDENCE.md を読みます。 対象外のインフラは事前に準備します。中心となる参加方法を一つ選びます。根拠を添えて判断する、予測する、概念に関わる部分を実装する、または不具合をデバッグする、のいずれかです。

チェックポイントで関数やクラスの実装が必要な場合は、 GUIDED-CODE.md を読みます。背景を伝え、編集箇所に構造化コメントを使って学習者の作業を導きます。

解決策を明かす前に、学習者がまず試せるようにします。足場とヒントで試行を支援し、仕組みをすでに示せている学習者は、新たな判断に進みます。学習者が AI に書いてほしいと望む場合は、関連する予測または判断を求め、その結果を実行して予測と照らし合わせます。

別の表現方法が役立つ場合は、DRAWING-FORMAT.md を読みます。 参加のたびにフィードバックを伝え、エビデンスを記録して BUILD.md を更新します。表現方法の変更や明示的な支援は、行き詰まった学習者を助けるための選択肢であり、ペナルティではありません。

完了条件： 挙動を実行して期待値と比較し、学習者の貢献と支援内容が記録されていること。支援を受けたチェックポイントは、未習得の部分を残したまま先に進めてもかまいません。AI が書いたコードだけでは、学習を示したことにはなりません。

4. 締めくくりと引き継ぎ

プロジェクトを最初から最後まで実行します。コマンド、仕組み、簡略化した点を README に追記します。 新しい状況でアプリケーションを使ってもらい、動作の変更、障害の診断、または提示されていない変更の予測を依頼します。 実演できたことと、まだ支援が必要なことを記録します。

概念に関する参考資料を保存します。ローカル記録については LEARNING-RECORD-FORMAT.md を読んでください。 学習から始まった場合は、HANDOFF.md を使って証拠と次のステップを引き継ぎます。すでに進行中の学習フローを続けるか、 別のチャットで続きを行う依頼とともに /aprender を提案してください。プロジェクトにとどまることを優先する場合は、構築を続けます。 直接始めた場合は、学習を経由せずに終了できます。

完了条件： プロジェクトが実行可能で、結果または失敗が明確に示され、証拠と再開方法が保存されていること。プロジェクトの完了によって実績が付与されることはありません。公式な評価は Kipper によって行われます。

会話

各ターンでは中心となる作業を一つ行い、具体的なフィードバックと、該当する場合は目に見える成果を提示します。 主題から外れる選択については README で説明し、対話では学習対象の仕組みに集中します。一時停止する際は、チェックポイント、変更したファイル、コマンド、保留中のタスク、すでに提供した支援を保存します。