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name: AI Teacher
slug: ai-teacher
category: AI Engineering
description: "Acts as an AI teacher that, given study materials, diagnoses the learner's level and teaches step-by-step in easy-to-understand language, optionally mimicking famous teachers' styles. Use when requesting systematic learning or teaching, not for simple questions."
github: "https://github.com/chentao326/teacher-skill"
language: Python
stars: 28
forks: 10
install: "git clone https://github.com/chentao326/teacher-skill"
added: 2026-07-16T03:20:48.753Z
last_synced: 2026-07-16T03:20:48.753Z
canonical_url: "https://dirskills.com/skills/ai-teacher"
---

# AI Teacher

Acts as an AI teacher that, given study materials, diagnoses the learner's level and teaches step-by-step in easy-to-understand language, optionally mimicking famous teachers' styles. Use when requesting systematic learning or teaching, not for simple questions.

**Install:** `git clone https://github.com/chentao326/teacher-skill`

## README

# 老师.skill

> 好老师不是告诉你答案的人，是帮你找到答案的人。

[安装](#安装) · [使用](#使用) · [效果示例](#效果示例) · [English](README_EN.md)

[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](LICENSE)
[![AgentSkills](https://img.shields.io/badge/AgentSkills-Standard-green)](https://agentskills.io)
[![Version](https://img.shields.io/badge/version-2.7.0-blue)]()
[![Subjects](https://img.shields.io/badge/subjects-10-orange)]()
[![Claude Code](https://img.shields.io/badge/Claude%20Code-Skill-blueviolet)](https://claude.ai/code)
[![Multi-Platform](https://img.shields.io/badge/Multi--Platform-5%20Platforms-orange)]()
[![Readme EN](https://img.shields.io/badge/Readme-English-blue)](README_EN.md)

---

把一份文档、一本书、一门课程丢给 AI，它会像一位耐心的老师一样，先了解你的基础，再用你能听懂的方式，一步步教会你。

不假设你"应该知道"什么，不急于给答案，不跳过任何一步。每个知识点讲完都会确认你真的懂了，然后再往下走。

**v2.7 核心能力**：说"我想学会XXX的思维方式"自动从开源 skill 仓库/网络搜索获取资料，统一提取思维模型，生成课程并开始教学。支持学习进度持久化、刻意练习循环、艾宾浩斯间隔复习、渐进式学习路径、教学错误纠正。

现在支持 **10 个学科** 的专业教学策略：数学、编程、语文、英语、物理、化学、历史、生物、AI、费曼思维。说"我想学会巴菲特的思维方式"会自动搜索匹配 skill 并生成课程。

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## 安装

### Claude Code

```bash
# 项目级（仅当前项目可用）
mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/chentao326/teacher-skill .claude/skills/teacher-skills

# 全局（所有项目可用）
git clone https://github.com/chentao326/teacher-skill ~/.claude/skills/teacher-skills
```

> **重要**：Claude Code 从 git 仓库根目录扫描 `.claude/skills/`，请确保目录结构正确。

### OpenAI Codex CLI

```bash
# 启用 skills 功能
codex --enable skills

# 项目级
mkdir -p .codex/skills
git clone https://github.com/chentao326/teacher-skill .codex/skills/teacher-skills

# 全局
git clone https://github.com/chentao326/teacher-skill ~/.codex/skills/teacher-skills
```

### OpenCode

```bash
# 项目级
mkdir -p .opencode/skills
git clone https://github.com/chentao326/teacher-skill .opencode/skills/teacher-skills

# 个人级
git clone https://github.com/chentao326/teacher-skill ~/.config/opencode/skills/teacher-skills
```

### OpenClaw

```bash
git clone https://github.com/chentao326/teacher-skill ~/.openclaw/workspace/skills/teacher-skills
# 重启 Gateway 生效
```

### TRAE

TRAE 使用 Rules 系统而非 Skills 目录。将 `SKILL.md` 复制为规则文件：

```bash
mkdir -p .trae/rules
cp teacher-skills/SKILL.md .trae/rules/teacher.md
```

在规则文件顶部添加 TRAE 元数据：

```yaml
---
description: "AI老师：给定资料后像老师一样教会用户理解内容，支持学情诊断和分级教学"
alwaysApply: false
priority: 2
---
```

在聊天中用 `#teacher` 引用。

---

## 环境要求

- Node.js 18+（Claude Code / Codex CLI 依赖）
- Claude Pro/Max 订阅或 Anthropic API Key（Claude Code）
- OpenAI API Key（Codex CLI）
- Python 3.9+（可选，仅进度追踪脚本需要）

---

## 使用

安装完成后，对 AI 说：

```
教我这份文档的内容
```

然后粘贴或上传你的资料。AI 会自动进入教学流程。

你也可以直接指定主题：

```
/teacher 机器学习
```

### 模仿名师风格

如果你想 AI 用某位老师的教学风格来教你：

```
用这个风格教我线性代数
```

然后上传课程字幕文件（SRT/VTT/TXT），或提供视频链接（YouTube/Bilibili）。

AI 会自动分析该教师的教学风格（句式、词汇、节奏、互动方式等），然后用这种风格教你。

```
❯ 用这个风格教我（上传某名师的课程字幕）

   我正在分析这份教学素材...

   风格分析完成。这位老师的教学风格是：
   "用密集的短句和生活化的类比拆解复杂概念，
    每讲完一个知识点就用反问确认理解，口头禅是'对吧？'和'很简单'。"

   接下来我会用这种风格教你。如果觉得模仿得不像，
   可以提供更多素材让我调整。
```

### 管理命令

| 命令 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| `/teacher status` | 查看当前学习进度 | `/teacher status` |
| `/teacher reset` | 重置学习会话 | `/teacher reset` |
| `/teacher level` | 手动调整能力等级 | `/teacher level advanced` |
| `/teacher skip` | 跳过当前单元 | `/teacher skip` |
| `/teacher review` | 回顾已学内容 | `/teacher review` |
| `/teacher quit` | 结束当前学习 | `/teacher quit` |
| `/teacher style` | 查看当前教学风格档案 | `/teacher style` |
| `/teacher style off` | 关闭风格模仿 | `/teacher style off` |
| `/teacher style more` | 增强风格模仿强度 | `/teacher style more` |
| `/update-teacher {slug}` | 追加新材料进化教学档案 | `/update-teacher wang-laoshi` |
| `/list-teachers` | 列出所有已创建的教学档案 | `/list-teachers` |
| `/teacher rollback {v}` | 回滚到指定版本 | `/teacher rollback v3` |

---

## 效果示例

> 输入：教我这份 PDF 的内容（上传《线性代数应该这样学》第三章）

```
❯ 我已经收到了你的资料，让我先看看内容。

   这份资料是《线性代数应该这样学》第三章，主要讲的是"线性映射"。
   大约包含 5 个核心知识点。学完之后你将能够理解什么是线性映射、
   如何判断一个映射是否线性、以及矩阵如何表示线性映射。

   在开始之前，我想先了解一下你的情况——
   你之前学过线性代数吗？了解多少？
```

```
❯ 学过一点点，但矩阵那些东西已经记不清了...

   明白。根据我们的交流，我判断你在"线性代数"领域属于中等基础。
   我会用脚手架式教学法来教你：先帮你梳理框架，再逐步深入。
   如果觉得太快或太慢，随时告诉我。

   我们大概会按这个顺序来学：
   ① 线性映射的定义（什么是线性映射）
   ② 判断线性映射的方法
   ③ 线性映射的核与像
   ④ 矩阵表示
   ⑤ 总结与练习

   准备好了吗？我们从①开始。
```

```
❯ 好的

   来看第一个概念：线性映射。

   你可以把它想象成一个"规则"——它接受一个输入向量，
   然后按照某种固定的方式，输出另一个向量。

   但这个"规则"有两个硬性要求：
   1. 加法保持：f(u + v) = f(u) + f(v)
   2. 数乘保持：f(cu) = c · f(u)

   用大白话说就是：先加再变 = 变完再加，先乘再变 = 变完再乘。

   到目前为止能跟上吗？
```

---

## 功能特性

### 学情诊断

通过自然对话评估用户的学习能力，不让人感觉在"考试"。

| 能力等级 | 判断依据 | 教学策略 |
|---------|---------|---------|
| 🔴 弱基础 | 完全零基础，领域术语陌生 | 讲授式 + 大量类比 + 小步快跑 |
| 🟡 中等基础 | 有模糊印象，概念不清晰 | 脚手架式 + 渐进练习 |
| 🟢 强基础 | 能准确描述核心概念 | 探究式 + 挑战性练习 |

诊断不是一次性的。教学过程中会根据用户表现持续修正判断，支持动态升级或降级。

### 三级教学策略

| | 🔴 弱基础 | 🟡 中等基础 | 🟢 强基础 |
|---|----------|-----------|----------|
| **方法** | 讲授式 + 大量类比 | 脚手架式 | 探究式 |
| **讲解/练习** | 70% / 30% | 50% / 50% | 30% / 70% |
| **检查方式** | 选择题/判断题 | 复述题/应用题 | 分析题/设计题 |
| **节奏** | 慢，每步都检查 | 中等，每概念检查 | 快，每2-3概念检查 |

### 通俗化讲解

内置万能类比库，将抽象概念翻译成日常语言：

| 抽象概念 | 类比 |
|---------|------|
| 算法 | 菜谱 |
| 缓存 | 冰箱 |
| 递归 | 俄罗斯套娃 |
| API | 餐厅服务员 |
| 容器(Docker) | 集装箱 |
| 版本控制(Git) | 游戏存档 |

### 进化机制

教学档案创建后支持三种进化方式：

- **追加材料**：提供新的课程资料，增量 merge 进现有档案，不覆盖已有结论
- **对话纠正**：说"这不对"/"老师不会这样说"，立即生效并记录 Correction
- **版本管理**：每次更新自动存档，最多保留 10 个历史版本，支持回滚

### 风格模仿

上传课程字幕或提供视频链接，AI 自动提取教师的教学风格并模仿：

| 输入方式 | 说明 |
|---------|------|
| 课程字幕（SRT/VTT/TXT） | 最佳，直接上传文件 |
| 视频链接（YouTube/Bilibili） | 自动提取字幕（需安装 yt-dlp） |
| 文字稿/文章 | 直接粘贴教学文本 |

风格分析覆盖六个维度：句式结构、词汇特征、教学节奏、互动模式、内容组织、情感态度。

> **依赖**：视频字幕提取需要 `yt-dlp`（`pip install yt-dlp`）。如果视频没有字幕，请上传课程字幕文件。

### 跨学科思维（v2.0）

不再孤立地教单个学科——在教学全流程中嵌入网状知识连接，帮助学生建立跨学科联想习惯。

| 能力 | 说明 | 教学时机 |
|------|------|---------|
| **知识联网** | 12组核心概念跨6+学科映射（如"反馈"在生物=稳态、在电子=电路、在编程=递归） | 概念讲解时自然穿插 |
| **举一反三** | 结构化类比三步法：从熟悉领域提取模式 → 应用到新概念 → 验证理解 | 引入新概念时 |
| **联想激发** | 三句话联想练习 + 跨界五问 + 10张跨界碰撞卡（如"如果把这个概念做成产品..."） | 课后巩固/阶段性回顾 |

跨学科连接不是额外负担——好的跨学科教学让每个概念都"多了一个维度"。当你学数学时看到物理的影子，学物理时闻到化学的味道，知识就活了。

详见 `ref/cross-disciplinary-thinking.md`。

### 技能教学（v2.2）

说"我想学会XXX的思维方式"自动完成搜索、生成、教学全流程：

1. 搜索开源 skill 仓库（awesome-persona-skills 等）查找匹配 skill
2. 搜索不到时自动网络搜索补充公开信息
3. 统一提取管道：用户资料 + skill + 网络信息 → 四维提取（核心观点/实际应用/多视角/案例库）→ 三重验证 → 课程组装
4. 每条核心观点标注来源链接

说"我想学会巴菲特的思维方式" → 搜索巴菲特.skill → 分析提取 6 个心智模型 → 生成课程 → 直接开课。

> 用户提供自己的资料时，以资料为主，skill 为辅助。

### 刻意练习循环（v2.5）

基于 Ericsson 刻意练习方法论，单次理解检查升级为刻意练习循环：

```
初次检查 → 不通过 → 诊断（概念偏差/表达不准/迁移失败/记忆混淆）→ 纠正 → 重试
    ↓ 通过
变式练习（换不同场景）→ 不通过 → 诊断 → 纠正 → 重试
    ↓ 通过
确认掌握 → 进入下一单元（最多 3 次循环，超限降级）
```

讲解后先做"心智演练"（在脑子里过一遍），再答题，再变式。不是"做对了就过"，是"换场景还能做对"才算掌握。

### 间隔复习系统（v2.6）

基于 Ebbinghaus 遗忘曲线，学习进度持久化后自动安排间隔复习：

- 每次回来学习时，自动检查是否有到期的复习项
- 快速回顾模式（2-3 分钟），非重新教学
- 复习间隔递增：1 天 → 3 天 → 7 天 → 14 天 → 30 天 → 已巩固
- 用户可以选择"先复习"、"先学新的"或"跳过这次"

---

## 项目结构

```
teacher-skills/
├── SKILL.md                              # 主入口：教学调度器 + 完整SOP
├── README.md                             # 中文文档
├── README_EN.md                          # 英文文档
├── LICENSE                               # MIT 许可证
│
├── config/
│   └── skill-config.json                 # 项目配置
│
├── prompts/
│   ├── intake.md                       # 教师信息录入（3问+教学标签库）
│   ├── style-extractor.md              # 教学风格六维度提取指南
│   ├── style-profile-template.md       # 教学风格档案模板
│   ├── teaching_analyzer.md            # 教学风格分析 Prompt
│   ├── teaching_builder.md             # 教学档案生成模板（Layer 0-5）
│   ├── merger.md                       # 增量 Merge Prompt
│   └── correction_handler.md           # 对话纠正处理
│
├── scripts/
│   ├── generate_quiz.py                # 练习题生成（按等级/题型）
│   ├── evaluate_answer.py              # 答案评估 + 反馈模板
│   ├── track_progress.py               # 学习进度追踪
│   ├── learning_state.py               # 学习状态持久化管理（v2.1）
│   ├── reverse_distill.py              # 反蒸馏分析工具（v2.1）
│   ├── extract_subtitle.py             # 视频/字幕提取工具
│   └── skill_writer.py                 # 教学档案文件管理器
│
├── ref/
│   ├── learner-diagnosis.md              # 学情诊断指南
│   ├── teaching-strategies.md            # 三级教学策略（强/中/弱）
│   ├── teaching-techniques.md            # 通俗化讲解技巧 + 类比库 + 表达DNA
│   ├── question-templates.md             # 出题模板库
│   ├── teaching-sop.md                   # 教学 SOP（主流程 Phase 0-5）
│   ├── management-commands.md            # 管理命令表
│   ├── verification-framework.md         # 教学效果验证框架
│   ├── extraction-framework.md           # 统一提取框架（四维提取+三重验证）
│   ├── skill-to-curriculum-guide.md      # 技能教学操作指引
│   ├── cross-disciplinary-thinking.md   # 跨学科思维教学模块
│   ├── deliberate-practice-research.md   # 刻意练习调研报告
│   ├── forgetting-curve-research.md      # 遗忘曲线调研报告
│   ├── nuwa-absorption.md               # 女娲.skill 吸收分析
│   ├── reverse-distillation-report.md   # 技能教学调研报告
│   ├── unified-extraction-research.md    # 统一提取管道调研
│   └── improvement-roadmap.md            # 改进计划
│
├── adapters/
│   └── trae-teacher.md                   # TRAE 平台适配文件
│
└── subjects/
    ├── _template-SKILL.md                # 学科子Skill模板（可复用）
    ├── math-teacher-SKILL.md             # 数学教学策略
    ├── programming-teacher-SKILL.md      # 编程教学策略
    ├── chinese-teacher-SKILL.md          # 语文教学策略
    ├── english-teacher-SKILL.md          # 英语教学策略
    ├── physics-teacher-SKILL.md          # 物理教学策略
    ├── chemistry-teacher-SKILL.md        # 化学教学策略
    ├── history-teacher-SKILL.md          # 历史教学策略
    ├── biology-teacher-SKILL.md          # 生物教学策略
    ├── ai-teacher-SKILL.md               # AI人工智能教学策略
    └── feynman-teacher-SKILL.md          # 费曼思维（反蒸馏）
```

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## 已有学科

| 学科 | 文件 | 重点覆盖 |
|------|------|---------|
| 数学 | `subjects/math-teacher-SKILL.md` | 公式直觉化、几何可视化、证明思路 |
| 编程 | `subjects/programming-teacher-SKILL.md` | 代码思维、调试能力、项目实战 |
| 语文 | `subjects/chinese-teacher-SKILL.md` | 文言文、阅读理解、写作、文学鉴赏 |
| 英语 | `subjects/english-teacher-SKILL.md` | 语法、词汇、口语、听力、应试 |
| 物理 | `subjects/physics-teacher-SKILL.md` | 概念理解、公式推导、实验思维 |
| 化学 | `subjects/chemistry-teacher-SKILL.md` | 反应、方程式、实验操作、计算 |
| 历史 | `subjects/history-teacher-SKILL.md` | 时间线、因果分析、史料解读 |
| 生物 | `subjects/biology-teacher-SKILL.md` | 细胞、基因、生理、进化、生态 |
| AI / 人工智能 | `subjects/ai-teacher-SKILL.md` | 大模型原理、Prompt 工程、Agent、工具链、AI 伦理 |
| 费曼思维（反蒸馏） | `subjects/feynman-teacher-SKILL.md` | 反自欺、命名≠理解、具象化思考、深度游戏、科学思维 |

## 扩展学科

复制模板创建新的学科子 Skill：

```bash
cp subjects/_template-SKILL.md subjects/your-subject-SKILL.md
```

编辑 `your-subject-SKILL.md`，填入学科特有的教学策略、常见误解和练习设计。欢迎 PR 贡献新学科！

---

## 注意事项

- ⚠️ 本 Skill 不替代专业教育。复杂学科建议结合正规课程使用。
- ⚠️ AI 可能产生知识幻觉。对关键信息建议回查原始资料。
- 所有教学数据仅本地存储，不会上传至任何服务器。
- 支持的资料格式：PDF、TXT、Markdown、HTML、DOCX、EPUB

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## 社区生态

| 项目 | 描述 |
|------|------|
| [ex-skill](https://github.com/therealXiaomanChu/ex-skill) | 前任.skill — 灵感来源 |
| [colleague-skill](https://github.com/titanwings/colleague-skill) | 同事.skill — 职场关系蒸馏 |
| [awesome-persona-skills](https://github.com/tmstack/awesome-persona-skills) | 万物皆可 skill 合集 |
| [superpowers](https://github.com/obra/superpowers) | Claude Code 增强技能包 |

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### 写在最后

教育的本质不是灌满一桶水，而是点燃一把火。

但现实中，大多数人的学习体验是：打开一本厚厚的教材，翻了两页就困了；看了一堆视频教程，关掉之后什么都没记住；问 AI 一个概念，它甩给你一段百科全书式的回答，看完更懵了。

这个 Skill 想做的事情很简单：**让 AI 像一个真正的好老师那样教你**。

不是因为它更聪明，而是因为它更有耐心。它会等你跟上，会换不同的方式解释同一个概念，会在你不懂的时候停下来而不是继续往下讲。它不假设你"应该知道"什么——因为好的老师从不这样。

如果你曾经因为"没人教"而放弃学某个东西，也许可以再试一次。