DrCatHicks/learning-opportunities
A Claude or Codex skill for deliberate skill development during AI-assisted coding
解決する課題
AIアシスタントによるコーディングにおいて"熟練の錯覚"と学習の衰退を解消します。開発者がAIにコード生成を依存すると、アーキテクチャや論理の本質的理解に必要な能動的な思考プロセスを省略しがちです。その結果、長期的なスキルの習得と定着が低下します。
動作方法
本プロジェクトは、Claude CodeとCodex向けのプラグインを提供し、コーディングに『動的教科書』アプローチを導入します。開発者が重要なアーキテクチャ作業（スキーマ変更やリファクタリングなど）を完了すると、AIが10〜15分の学習演習にユーザーを誘導します。
標準的なAIとのやり取りとは異なり、システムは意図的に一時停止し、ユーザーの入力を待つことで能動的なリトリーバルと生成を強制します。以下の科学的根拠に基づく手法を採用しています：
- 予測と振り返り：結果を予測し、観察し、差異を振り返る。
- 生成：AIの実装を確認する前に、アプローチを図示する。
- リトリーバル練習：コンポーネントを『教える』か、セッション開始時の記憶チェックを行う。
- トレース：実行ステップを手動で順にたどる。
対象ユーザー
生産性を高めながらも、技術的専門性を維持または向上させたい、アジェンティックAIコーディングツールを利用する開発者。
特徴
- 科学的根拠：スパーシング効果や生成効果といった認知心理学の原則に基づく。
- ワークフロー統合：Claude CodeとCodexのマーケットプレイスプラグインとして直接統合可能。
- リポジトリ指向：新しいコードベースを戦略的にナビゲート・学習するための
orientスキルを含む。 - 自動プロンプト：Linux/macOS向けのオプションフックで、git commit後に学習プロンプトを自動起動。
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