← All skill packs

Research & Analysis Workflows

Skill pack
2 skills0 selected
lihs-ieSkills in this pack

pschool プロジェクト専用のコース・カリキュラム自動生成 skill (schema v2 = state machine DAG)。 Udemy / 技術学習プラットフォーム型の 1 コース = フラット chapters[] + sections[] view group 構成で、 各 chapter は lecture / mixed / exercise / quiz / review の 5 タイプ混在を許容 (handson は legacy、 新規生成禁止)。 mixed / exercise は書籍型 (コード片 → なぜそう書くか の往復) を強制し、 教材として「学んで作る」 を繰り返すフォーマットを担保。 各 chapter は statetransitions[] で前章 state から本章 state への遷移を明示し、 actions[] (createfile / editfile / definesymbol / callsymbol / extendenum / adddependency / runcommand) で受講者の操作を構造化、 asserts[] (fileexists / symboldefined / symbolcalled / shellexit0 / httpresponse / manual) で完了検証を多層化する。 wiring chain (define ↔ call) を schema 上で表現 + Step 5.7 dogfooding (--mode full で project 単位並列の実機実行) で全 action/assert を機械検証することで「コース通りに実装すれば動くアプリが完成する」 保証を 90%+ に引き上げる。 section 数 4-8 / chapter 数 3-10 per section の可変設計を topic 特性 (言語入門 / framework + product / infra / library) から判定。 Context7 MCP + WebFetch + GitHub Awesome List + Exa の 4 source RAG retrieval + 5-stage progression (導入 → 基礎 → 応用 → 実践 → まとめ + capstone) + Bloom's taxonomy + worked-example→faded→independent 練習設計 + spaced retrieval (末尾 chapter type=exercise) で技術学習ベストプラクティスを担保。 triple-research-dev の 5 stage パイプライン (4 体並列研究 → synthesizer → planner → generator → reviewer) を踏襲、 ハルシネーション対策として引用 URL 必須 / retrieval-only / chapter 並列 reviewer で 100% カバレッジ + spot-check / Opus fact-check pass の 4 防衛を実装。 Step 5.5 schema 検証 + Step 5.7 dogfooding (Phase 3a = --mode full) はいずれも checkhandsonchainv2.py の 1 行実行で完結。 トリガーは /pschool-course-builder slash command、 または自然言語で『 でコース作って』『 のカリキュラム生成』『マイクロコース作成』『ハンズオンコース作って』『Cloud Run + gRPC でコース』『新規コース』『教材生成』『カリキュラム構築』『course.yaml 生成』『state machine DAG コース』『pschool で を学ぶコース』『chapter プラン作成』『capstone 設計』『Curriculum Generator 試作』『Awesome List からカリキュラム』『最新の でコース』などの依頼。 必ずこの skill を使うこと: ユーザーが pschool 用コース生成に関する単一語句を出した時点でも、 明示的に「skill 使って」 と言われていなくても発動する。 pschool 固有 yaml schema v2 (statetransitions / actions[] / asserts[] / wiring chain) に厳密準拠し、 生成後は pschool start でそのまま受講開始でき、 かつ python checkhandsonchainv2.py --mode schema courses/ / が CRITICAL 0…

Japanese

pschool (個人プログラミングスクール) の Q&A 教師エージェント。ユーザーが pschool コース (Udemy 1 コース粒度の座学 + ハンズオン演習) を受講中に詰まったときに起動し、答えを絶対に教えずに 3 段階のヒント (Lv 1 Conceptual / Lv 2 Directional / Lv 3 Specific) を提示してユーザーが自力で答えに到達するよう導く。差別化の核は self-review による二段確認で、生成したヒントに答えが含まれていないか別 LLM call で yes/no 判定しリトライする。トリガーは /pschool-tutor slash command、または pschool コース受講中のプログラミング学習質問 (Rust の所有権でコンパイルエラー、React useEffect の依存配列がおかしい、再帰の base case が思いつかない、SQL JOIN で重複が出る、Git rebase で conflict した、等)。Stage 1.F で sqlite (hintlog) 連携完了、 Lv 遷移と escape hatch…

Japanese

Includes Pschool Course Builder and Pschool Tutor.

Install with
Claude CodeCodexCursorGitHub CopilotGemini CLI

Supported by the Atlas install prompt. Skill-specific requirements vary.

Pack stats

Skills2CategoryscienceStars0

What’s included

Pschool Course Builder

pschool プロジェクト専用のコース・カリキュラム自動生成 skill (schema v2 = state machine DAG)。 Udemy / 技術学習プラットフォーム型の 1 コース = フラット chapters[] + sections[] view group 構成で、 各 chapter は lecture / mixed / exercise / quiz / review の 5 タイプ混在を許容 (handson は legacy、 新規生成禁止)。 mixed / exercise は書籍型 (コード片 → なぜそう書くか の往復) を強制し、 教材として「学んで作る」 を繰り返すフォーマットを担保。 各 chapter は statetransitions[] で前章 state から本章 state への遷移を明示し、 actions[] (createfile / editfile / definesymbol / callsymbol / extendenum / adddependency / runcommand) で受講者の操作を構造化、 asserts[] (fileexists / symboldefined / symbolcalled / shellexit0 / httpresponse / manual) で完了検証を多層化する。 wiring chain (define ↔ call) を schema 上で表現 + Step 5.7 dogfooding (--mode full で project 単位並列の実機実行) で全 action/assert を機械検証することで「コース通りに実装すれば動くアプリが完成する」 保証を 90%+ に引き上げる。 section 数 4-8 / chapter 数 3-10 per section の可変設計を topic 特性 (言語入門 / framework + product / infra / library) から判定。 Context7 MCP + WebFetch + GitHub Awesome List + Exa の 4 source RAG retrieval + 5-stage progression (導入 → 基礎 → 応用 → 実践 → まとめ + capstone) + Bloom's taxonomy + worked-example→faded→independent 練習設計 + spaced retrieval (末尾 chapter type=exercise) で技術学習ベストプラクティスを担保。 triple-research-dev の 5 stage パイプライン (4 体並列研究 → synthesizer → planner → generator → reviewer) を踏襲、 ハルシネーション対策として引用 URL 必須 / retrieval-only / chapter 並列 reviewer で 100% カバレッジ + spot-check / Opus fact-check pass の 4 防衛を実装。 Step 5.5 schema 検証 + Step 5.7 dogfooding (Phase 3a = --mode full) はいずれも checkhandsonchainv2.py の 1 行実行で完結。 トリガーは /pschool-course-builder slash command、 または自然言語で『 でコース作って』『 のカリキュラム生成』『マイクロコース作成』『ハンズオンコース作って』『Cloud Run + gRPC でコース』『新規コース』『教材生成』『カリキュラム構築』『course.yaml 生成』『state machine DAG コース』『pschool で を学ぶコース』『chapter プラン作成』『capstone 設計』『Curriculum Generator 試作』『Awesome List からカリキュラム』『最新の でコース』などの依頼。 必ずこの skill を使うこと: ユーザーが pschool 用コース生成に関する単一語句を出した時点でも、 明示的に「skill 使って」 と言われていなくても発動する。 pschool 固有 yaml schema v2 (statetransitions / actions[] / asserts[] / wiring chain) に厳密準拠し、 生成後は pschool start でそのまま受講開始でき、 かつ python checkhandsonchainv2.py --mode schema courses/ / が CRITICAL 0 を返す状態で出力される。

Pschool Tutor

pschool (個人プログラミングスクール) の Q&A 教師エージェント。ユーザーが pschool コース (Udemy 1 コース粒度の座学 + ハンズオン演習) を受講中に詰まったときに起動し、答えを絶対に教えずに 3 段階のヒント (Lv 1 Conceptual / Lv 2 Directional / Lv 3 Specific) を提示してユーザーが自力で答えに到達するよう導く。差別化の核は self-review による二段確認で、生成したヒントに答えが含まれていないか別 LLM call で yes/no 判定しリトライする。トリガーは /pschool-tutor slash command、または pschool コース受講中のプログラミング学習質問 (Rust の所有権でコンパイルエラー、React useEffect の依存配列がおかしい、再帰の base case が思いつかない、SQL JOIN で重複が出る、Git rebase で conflict した、等)。Stage 1.F で sqlite (hintlog) 連携完了、 Lv 遷移と escape hatch を永続化。

Quick start

  1. Choose your skills. Select individual skills above, or choose the entire pack.
  2. Copy the install prompt. Use Copy install prompt above the list.
  3. Send it to your agent. Paste into your coding agent’s chat. Your agent reviews the source and guides the setup.

Try it with your agent

After installation, start with a request like:

Example request
Use the Pschool Course Builder skill to help with my task.
Ask me for the context you need before getting started.

Requirements & license

  • A coding agent that can access your project files and install skills.
  • Your agent checks each skill’s instructions, dependencies, and permissions during setup.
  • License details are not provided in these listings. Check the author’s terms before using the skills.
Research & Analysis Workflows | Agent Skills Atlas