1实现原理 · 为什么它能做到
核心是体验优先的六步学习循环：局面→选择→意外→结构→命名→迁移局面。
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局面 -> 选择 -> 意外 -> 结构 -> 命名 -> 迁移局面
注：这里在做什么：把教学固定为『先体验后命名』的可循环流程。
Workflow Routing 按学习者状态路由下一步；给新概念时先进『局面』，不得解释或命名目标概念。
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进入「局面」；不要解释或命名目标概念
注：这里在做什么：用状态表替代线性脚本，保证每一步都贴合当前认知。
局面设计要求：学习者有角色、目标、真正影响选择的约束与足够信息，首轮不得出现目标概念的名字/定义/术语或答案轮廓。
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首轮不出现目标概念的名字、定义、术语暗示或答案轮廓。
注：这里在做什么：制造无泄露的认知情境，让选择反映真实模型。
只提一个必须取舍的判断，允许选项外回答与『信息不足』，以『你会怎么选？用一句话说理由』收尾后停下等回答。
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只提出一个必须取舍的判断。允许选项外回答，也允许「信息不足」
注：这里在做什么：把认知模型逼出来，同时不强迫二选一。
意外必须公平：不靠藏事实惩罚信息不足、不用脑筋急转弯或罕见例外冒充缺口、不捏造失败。
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不捏造失败。如果学习者的选择在给定约束下成立，就承认成立
注：这里在做什么：保证暴露的是模型边界而非出题者陷阱。
结构阶段先镜像学习者的旧模型，不抢先塞入理论；证据不足时标明推测。
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根据学习者两次回答，先把他的旧模型镜像出来，不抢先塞入理论
注：这里在做什么：在命名前让学习者的认知结构被看见、被承认。
命名必须晚于选择、意外与结构；每轮只引入一个最能压缩意外的概念。
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结构说清之后，才说：「你刚才遇到的这个结构，叫……」
注：这里在做什么：把『命名』置于体验之后，避免变回例题式教学。
迁移局面：给表面不同、深层相同的新局面且不提醒套用概念；答案对但理由仍是旧模型不算掌握。
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立即给出一个表面不同、深层结构相同的新局面，不提醒该套用刚命名的概念。
注：这里在做什么：用陌生表面的复测检验迁移是否真正发生。
交互节奏：一次只推进一个认知断点，一条消息只放一个承重问题，选择与意外之间必须真的等学习者作答。
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一次只推进一个认知断点，一条消息只放一个承重问题。
注：这里在做什么：用节奏纪律保证体验不被讲解灌满。
强调不把观点教学做成立场驯化：对价值分歧只显化代价、约束与预测差异，保留学习者选择价值权重的权利。
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不把观点教学做成立场驯化。
注：这里在做什么：划出价值中立红线，避免教学沦为说服。
2核心能力
01体验循环教学（局面→选择→意外→结构→命名→迁移）
02按学习者状态路由下一步（Workflow Routing）
03公平意外设计（不惩罚信息不足、不制造失败）
04认知结构镜像与延迟命名
05迁移局面循环复测掌握度
06观点检验：区分事实判断、价值权重与约束条件
07学习者控制权：换局面/给提示/揭晓/继续/停止
4风险提醒 风险提醒：绿色 · 放心使用
风险提醒：绿色 · 放心使用
- 依赖学习者配合 — 循环要求真实作答、逐步推进；不愿参与或要求直接给答案时体验会打折（正文允许用户说『揭晓』收束）。
- 长对话与上下文成本 — 多轮单问题交互拉长会话，深概念需多轮复测，消耗上下文较多。
- 意外场景的真实性 — 经验事实承担意外时若来源不准，可能误导；正文要求无法核准时明确标注为简化假想局面。
绿色，纯指令。无脚本执行、无网络外发、无凭证读取、无本地文件写入（默认不写文件）。注意点：description 的 NOT FOR 点名同仓 ljg-is/ljg-word/ljg-learn/ljg-read 作为分工对象，属被点名的他人 skill，仅记入此处，不影响本 skill 自身档位。
5第二遍独立确认
- [ok] 六步体验循环 — 『局面 -> 选择 -> 意外 -> 结构 -> 命名 -> 迁移局面』原文在。
- [ok] 状态路由 — 『进入「局面」；不要解释或命名目标概念』原文在。
- [ok] 局面首轮不泄露概念 — 『首轮不出现目标概念的名字、定义、术语暗示或答案轮廓。』原文在。
- [ok] 公平意外三条禁令 — 『不捏造失败。如果学习者的选择在给定约束下成立，就承认成立』等原文在。
- [ok] 命名后置 — 『结构说清之后，才说：「你刚才遇到的这个结构，叫……」』原文在。
- [ok] 迁移复测 — 『立即给出一个表面不同、深层结构相同的新局面』原文在。
- [ok] 无落盘 — 『没有要求时不写文件、不生成笔记、不布置课程』；扫描写盘零命中，一致。
- [ok] NOT FOR 点名他人 skill — description NOT FOR 列出 ljg-is/ljg-word/ljg-learn/ljg-read；按口径仅记入 reason，不改档位。
6结论
适合：适合通过选择与反馈真正理解一个概念、原理或观点，或检验一个已有判断的深度学习场景，如『用情境教我』『别先讲答案』。
不适合：不适合直接定义查询、八维概念解剖或伴读文本；也不适合只想快速拿到结论、不愿参与多轮互动的用户。
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① 本站镜像 更新 2026-10-10
方式 A · 人下载镜像包下载 ljg-teach.tar.gz
sha256:
方式 B · JSON 格式安装指南，复制给 agentc681a74730bbaf9a…agent 读 JSON 指南后会自动从本站下载安装，无需更多说明。
② 上游 GitHub · 原始来源
来源信息 GitHub 原始
作者 / 仓库lijigang / lijigang/ljg-skills
原始 GitHublijigang/ljg-skills ↗
本 skill commit
9e75497a95许可MIT（仓库根 LICENSE）
本站信息
收录日期2026-09-06
分类基础工具与工作流
侦查报告AI 侦查 · 2 遍 · 2026-09-06
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