Учебный тренер · команда `/ask-coach`

Функций в ai-study-kit много — тренажёр, курсы, карточки, разбор ошибок, подкасты, развёртывание, — и для учащегося это само по себе обуза: что именно делать сегодня? Команда /ask-coach отвечает ровно на этот вопрос. Это встроенный в репозиторий skill главного входа: установите его один раз, начинайте с него каждое занятие — он просканирует состояние, выдаст рекомендацию и проведёт вас через выполнение. Учить наизусть цепочку инструментов не нужно.

Имена команд — это меню — плагин ai-study-kit (имя навсегда) ставит четыре команды:

Команда	Что делает
`/ask-coach`	Спросить тренера: снимок состояния + рекомендация + ведение по шагам (главный вход; остальное маршрутизируется отсюда)
`/coach`	Сесть и учиться: прямой вход в тренировку (F10 открыть/продолжить; на старте докладывает «что отрабатывать сегодня и почему»)
`/study-doctor`	Комплексная проверка: четыре ворот качества + зонды окружения, отчёт «прошёл/красный» и порядок починки
`/study-recap`	Прямой вход в разбор ошибок (F4, когда предусловия выполнены)

Установка

Исходники skills лежат в репозитории в skills/ (единственный источник истины: главный вход ask-coach + три тонкие команды coach / study-doctor / study-recap, делящие references/ главного входа). Два пути установки:

① Маркетплейс плагинов (zcode / Claude Code, рекомендуется): репозиторий поставляет собственный манифест маркетплейса (.claude-plugin/marketplace.json; scripts/sync-plugin.mjs генерирует из исходников plugins/ai-study-kit/). Добавьте в клиенте маркетплейс https://github.com/jerryjiao/ai-study-kit и установите плагин ai-study-kit — дальнейшие обновления skill приходят с обновлением маркетплейса, переустанавливать вручную не нужно (версии следуют за релизами репозитория). После обновления плагина открытие /ask-coach в старом проекте сообщит об отставании версии и проведёт через обновление F13 (данные в безопасности, разрывы закрываются — см. таблицу процессов; снимок кита сам сообщает версию через kit-version.json). Имя плагина — ai-study-kit навсегда; команды — семейство ask-coach (переименовано из /ai-study-kit в v0.13, сентябрь 2026 — имена в маркетплейсе неизменяемы, поэтому имя плагина не трогаем).

② Ручная установка (любой клиент, понимающий ~/.agents/skills/):

# из корня репозитория ai-study-kit (ставит все четыре skill; тонкие команды зависят от references/ главного входа)
pnpm run skill:install          # копирует в ~/.agents/skills/{ask-coach,coach,study-doctor,study-recap}
pnpm run skill:install -- --link   # вариант с символьной ссылкой (обновляется сам при git pull)

# другие клиенты: свой каталог назначения
bash scripts/install-skill.sh --dest ~/.claude/skills

# удаление
pnpm run skill:uninstall

После установки перезапустите CLI (или откройте новую сессию) и введите /ask-coach. Можно и без установки: просто попросите агента прочитать skills/ask-coach/SKILL.md и действовать по нему.

Как это работает

Каждый вызов проходит одни и те же три шага:

Зондирование состояния (только чтение, ≤1 минуты) — тема, объём вопросов/карточек/курсов/разборов, прогресс ответов, невыпущенные ошибки, карточки к повторению, пройденные уроки, слабые цели устного опроса (выводятся из журнала попыток), сессии сопровождения и дата экзамена, конфигурация ИИ, поднят ли бэкенд, дрейф версии кита (ваш проект против снимка плагина — отставание или неизвестная версия ведёт к обновлению F13, см. ниже); если передан путь к графу знаний — ещё и сигналы графа (четыре состояния узлов, отношения предпосылок — см. F12).
Отчёт + рекомендация — таблица-снимок состояния + одно рекомендованное действие с обоснованием + нумерованное меню.
Ведение через выполнение — после вашего выбора тренер шаг за шагом идёт по playbook из skills/ask-coach/references/flows.md, а в конце сверяет результат с «критериями готовности».

Если явного намерения нет, рекомендация берётся по первому сработавшему условию в порядке очереди (полная версия — в skills/ask-coach/SKILL.md). Верхние три учебные строки читаются как «карточки → спринт → возобновление сессии»: повторение — долг, набегающий каждый день; спринт — окно сбора за неделю до экзамена; сессию сопровождения можно продолжить в любой момент (дрейф версии стоит раньше учебных строк — сначала выровняем функциональный слой; вашим данным ничего не грозит):

Порядок	Условие	Рекомендация
1	Репозитория не существует	F1 инициализация проекта (сначала поднимите тренажёр)
2	Версия кита проекта отстала или неизвестна	F13 обновление (сначала выровнять функциональный слой — при дрейфе новые функции молча деградируют; данные в безопасности, дело нескольких минут)
3	Активная тема — демо dev-intro, а у вас есть свой предмет	F2 новая тема (демо-вопросы по git/Linux — не ваш учебный материал)
4	Карточек к повторению > 0	F3 ежедневная отработка (сначала спишите долги по повторению — память угасает, новые знания подождут)
5	До дедлайна из MISSION.md ≤ 7 дней	F11 предэкзаменационный спринт (окно короткого интенсивного повторения открыто; дедлайн не настроен — строка не срабатывает, снимок уже подсвечен ⚠)
6	Есть идущая сессия сопровождающего обучения	F10 сопровождающее обучение, продолжение (называет сессию + число открытых задач, запускается только с вашего согласия: продолжение — предложение, а не приказ)
7	Невыпущенных ошибок ≥ 3	F4 разбор ошибок (кластеризация и глубокое копание силами LLM)
8	Есть неотвеченные вопросы, курсы не пройдены	F3 ежедневная отработка (сначала понятия, потом вопросы — читаем урок по расписанию дня; в прогресс он идёт только после отметки «✓ пройден», простое открытие не считается)
9	Есть неотвеченные вопросы, курсы пройдены	F3 ежедневная отработка (понятия построены, сразу отрабатываем вопросы для проверки)
10	Все вопросы отвечены, точность ≥ 80%	F5 сделать подкаст (пассивное закрепление) или F2 новая тема
11	Все вопросы отвечены, точность < 80%	F4 разбор ошибок; если планка всё ещё не взята — F6 усилить курс (качества объяснений не хватает)

Тринадцать процессов

#	Процесс	Когда применять	Ключевые команды
F1	Инициализация проекта	Поднять демо с нуля	`pnpm install && pnpm dev`
F2	Новая тема	Превратить то, что хотите выучить, в полный цикл	программа + таблица распределения пунктов → материалы → `teach-generate` → вопросы/карточки строго по таблице → переключить тему → проверка
F3	Ежедневная отработка	«Что учить сегодня»	карточки к повторению → уроки → отработка → переделка ошибок
F4	Разбор ошибок	Накопилось ≥3 ошибки	`pnpm run ai:grill -- --theme <t>`
F5	Сделать подкаст	Закрепление в дороге / на тренировке	`pnpm run ai:podcast -- --input <file>`
F6	Сгенерировать/расширить курс	Добавить учебные объяснения	`pnpm run ai:teach -- --theme <t>`
F7	Правка контента	Изменить вопросы/уроки/карточки/расписание	цепочка четырёхсторонней выверки + проверка
F8	Проверка и выпуск	Порог качества перед публикацией	`pnpm run scan` / `test` / `build` + `scripts/bidirectional-check.py`
F9	Развёртывание	Вывести на облачный сервер	pm2 (запуск из `apps/quiz-app/`)
F10	Сопровождающее обучение	Диалоговое объяснение каждого пункта до понимания + проверка на месте + продолжение сессии через дни	выбрать в таблице минимально необходимый набор пунктов → трёхчастное объяснение + якорные фразы → проверка по режиму → сохранить записи по каждому пункту в `study/records/` (устные вопросы идут в журнал oral-attempts.json) → передать эстафету F3
F11	Предэкзаменационный спринт	До экзамена ≤ 7 дней, либо вы сказали «спринт / перед экзаменом / аврал»	собрать якорные фразы из records + архив ошибок → четырёхчастный пакет спринта + печатная версия в `study/sprint/` → передать эстафету F3 на пробный экзамен
F12	Проекция графа знаний	Есть база knowflow (graph.json) и хочется видеть на графе раскраску по освоению и связи между пунктами	составить/подтвердить сопоставление пункт↔узел (`study/records/graph-map.json`, предлагает агент, подтверждаете вы по пунктам) → `pnpm run mastery -- --graph <graph.json> --write-projection` пишет проекцию только для чтения; нет графа / сопоставления — тихая деградация, страницы знаний никогда не перезаписываются
F13	Обновление	Плагин обновился, а проект отстал (дрейф версии / версия неизвестна)	забэкапить прогресс → перескопировать кит (прогресс сохранён) → доложить недостающие шаблоны файлов → пройти каждый разрыв контракта (таблица пунктов / метки examPoint / сопоставление карточек — под руководством, агент ничего не пишет за вас) → закрыть проверкой здоровья

Плюс два эксплуатационных входа: проверка здоровья (/study-doctor — комплексная оркестрация четырёх ворот качества + зондов окружения, с отчётом «прошёл/красный» и порядком починки) и диагностика (прогресс не синхронизируется, курс отдаёт 404, CLI ругается на конфигурацию, scan что-то нашёл… — таблица «симптом → корень → действие»).

Замечания о дизайне

Маршрутизирующий skill, а не ещё один CLI: он не тащит нового рантайма — просто кодирует схему «прочитать состояние → порекомендовать → запустить существующие команды/процессы» в виде инструкций, которым агент может следовать. Все базовые возможности уже есть в репозитории (три AI CLI, скрипты синхронизации, пороги проверки).
Состояние прежде советов: тренеру запрещено рекомендовать по наитию — у каждого поля снимка есть команда зондирования (skills/ask-coach/references/state.md), а статистика прогресса считается ровно так же, как в apps/quiz-app/src/lib/progress.ts (фильтрация надгробий, случайная песочница не попадает в основной прогресс, пороги «выпуска» ошибок, наступление повторений SRS).
Методология вшита внутрь: порядок рекомендательного алгоритма — это исполняемая версия «программа → материалы → вопросы» из methodology.ru.md; процесс F2 требует сначала написать MISSION (с таблицей распределения пунктов) и RESOURCES и лишь потом разрешает генерировать курсы и вопросы — написание вопросов это не свободное сочинение JSON, а производство по пунктам из таблицы, закрытое тремя зелёными порогами (qa / scan / четырёхсторонняя выверка).

Расширение

Добавить новый процесс: допишите секцию playbook (цель / предусловия / шаги / критерии готовности) в skills/ask-coach/references/flows.md и добавьте строку в меню и таблицу маршрутизации намерений в SKILL.md. После правки запустите pnpm run sync:plugin для перегенерации артефактов плагина (пользователи ручной установки дополнительно прогоняют pnpm run skill:install для повторного распространения).

FAQ

В: Обязательно устанавливать? О: Нет, но тогда каждый раз придётся самому решать, «что дальше». С установленным skill — вход одной фразой.

В: Он не тронет мои данные? О: Шаги 1/2 строго read-only. Шаг 3 пишет файлы и запускает команды только для выбранного вами процесса, а в playbook помечены красные линии (артефакты синхронизации нельзя править вручную, файлы прогресса нельзя править вручную).

В: Переживёт ли skill смену AI-клиента? О: Да. Skill — это markdown-инструкции + справочные документы; его можно поставить в любой клиент с поддержкой соглашения о каталоге skills (--dest укажет путь).