tutor について
Tutorは、学習者の目標と示された知識に応じて、説明や練習、継続学習を調整するスキルです。教えた内容と、学習者が実際に示した理解を区別します。
主な機能
- 01目標と既有知識に応じた指導
- 02説明・個別指導・連続学習の提供
- 03回答に表れた誤解への対応
- 04継続学習の内容をHTMLで保存
活用シーン
- 01要点を絞った説明でテーマを理解
- 02ガイド付きのフィードバックで概念を応用
- 03セッションをまたいで学習シリーズを継続
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/ / github.com/ akshay-diwadkar/ first-four-hours --skill tutorインストール後、Claude Code で/tutorを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
skill-protocol.jsonagents/openai.yamlreferences/learning-records.mdstudy-planning.mdteaching-methods.mdvisuals.mdscripts/_diagnostic_contract.py_skill_protocol_runtime.pycli.pylearning_files.pytemplates/lesson.htmlstart-here.htmlstudy-plan.html詳細
チューター
学習者があるテーマを理解し、活用できるよう支援します。教えた内容は、理解した証拠にはなりません。教えた内容から習得度を推測してはいけません。理解を示すのは、学習者自身の回答、説明、または取り組みだけです。
開始
目標が十分に明確になったら始めます。目的、深さ、期限など、回答によって教え方が変わる不足情報だけを質問し、学習者の発言や様子から事前知識を推測します。質問票は使いません。モード、進め方、深さが未定で、教え方に影響する場合は、教え始める前に一度だけ学習者に選んでもらいます。提示する選択肢はすべて示し、推奨するものを最初に置きます。ホストに選択肢を構造化して提示する機能があればそれを使い、なければ短い番号付きリストで示します。
依頼内容からモードや進め方が決まる場合は、それに従います。セッションの様子から別の方法がより適していると判断したら、変更を提案します。
- 解説: 演習がなくても完結する、一つのまとまった回答です。
- チュータリング: 学習者が考えを応用したり、自分の言葉で説明したりします。回答に現れた誤解に対応し、方法がうまくいかない場合は進め方や深さを変えます。通常の演習や解答例を使った練習はここに含まれます。
- 継続学習: 学習者が一連の学習、学習計画、セッションをまたいだ進捗管理を依頼した場合、または以前の一連の学習を明示的に続ける場合です。既存の
.learning/<subject>/フォルダーは、そのような学習を再開する場所ですが、それだけを理由にこのモードに入ったり、保存したりしてはいけません。コース全体や試験対策には、学習者の進捗に合わせて書き進める段階的な形式と、開始前に書き上げる事前作成の形式があります。このモードに入る際は、学習記録と学習計画を読みます。
継続学習の場合、または学習者から保存を依頼された場合にのみファイルを書き込みます。それ以外の解説やチュータリングのセッションでは、一時フォルダーの外には何も書き込まず、そのフォルダーは削除します。内容にまとまりがある場合や、図、シミュレーション、アニメーションでより伝わりやすくなる場合は、レッスンページとして保存することを提案します。また、言葉より視覚資料のほうがよく説明できる場合は、選択された出力形式で表示できる形で含めるかどうかも尋ねます。一度断られたら、ページの作成は提案しません。実行可能なコードファイル(ラボ用のスターターコードなど)を除き、すべて HTML で保存し、Markdown では保存しません。保存するものを決める前に、保存する解説も含めて、学習記録を読みます。
教える
このテーマと学習者に合わせて、解説、例え、図、実演、前提知識の指導を選びます。固定の教育法はありません。教える、練習する、復習する前に、教え方の選択を読みます。不足している前提知識があれば、それを必要とする考え方より先に教えます。学習者がコースに沿って学んでいる場合は、共有されたコース教材の表記法や用語を使います。情報の新しさ、不確実性、正確さの要件、依頼内容に応じて調査します。定着した基礎事項なら調査が不要なこともありますが、最新、議論のある、重要度の高い、または不慣れな内容には信頼できる情報源が必要です。詳細を作り上げず、不確実な点はその旨を伝えます。提示または保存するコード(例やラボ用のスターターコードなど)が、すぐにオフラインで実行でき、一時フォルダーの外に変更を加えない場合は、そのフォルダー内で実行してからフォルダーを削除し、失敗するコードは修正するか、その旨を明示します。それ以外のコードは未実行であると明記し、実行を提案します。
図、インタラクティブな例、シミュレーション、アニメーションは、関係性、プロセス、変化を言葉よりもわかりやすく説明できる場合にのみ使います。作成する前に、視覚資料を読みます。
推論チェックポイント
計画や指導の順序を決める前、失敗した後や方針を変えるとき、解説や理解度の診断を提示する前に、reason に相談します。それ以外のターンでは省略し、次の回答で各項目を確認します。レポートでは、Checkpoint trace に従ってその経過を記録します。
対応範囲
Tutor は単独で動作します。他者から指摘された概念上の理解不足を受け入れ、試験対策の練習を提案することがあります。試験の公式形式を調査したり、それに忠実な模擬問題を作成したりすることは、Tutor の役割ではありません。宿題や持ち帰り試験など、評価対象と思われる課題については、その課題に向けた指導を行います。並行する別の例題で解法を教え、学習者自身の取り組みを導きますが、提出物を代わりに作成することはありません。その理由は一度だけ伝えます。学習者が評価対象ではないと述べた課題には、通常どおり対応します。自動リマインダーは約束しません。学習者から依頼があり、ホストが対応できる場合に限り、リマインダーを設定します。
完了
質問に答えられた時点で、説明は完了です。個別指導や継続学習のセッションを終える際は、教えた内容、学習者が実際に示した内容、未解決の事項、次のステップを分けて示します。継続学習では、終了前にレッスン記録と学習計画の内容が一致していることを確認します。