teach
在此工作区内教用户一项新技能或概念。
teach 技能 — 把工作目录变成长期教学工作区
技能概述
teach 是 Claude 的一个教学技能：它把当前目录变成一个有状态的教学工作区，围绕你的学习动机持续生成课程、速查表和练习，让你像跟一位私人老师长期学习，而不是做一次性问答。
适用场景
- 长期系统学习一门技能或学科——从零学一门编程语言、学瑜伽体式与序列、梳理理论物理概念，都可以在这个工作区里一节课一节课地推进，学习状态跨会话保留。
- 自学但缺少老师带、不知道下一步学什么——技能会读取你的学习记录，判断你当前的能力边界，挑选刚好超出你现有水平一点点的内容作为下一节课，避免在已经会的内容上打转。
- 需要能反复回看的沉淀资料，而不只是聊天记录——速查表、术语表、学习记录都以文件形式留在目录里，可以打印、可以离线打开，几个月后仍然找得到。
核心功能
-
以学习动机锚定全部教学 技能首先会和你确认学习这个主题的真正原因，写进工作区的
MISSION.md。之后每一节课都围绕这个动机设计——如果动机不清楚，它会先提问而不是直接开讲。动机随学习深入发生变化时，也可以更新，并留下一条学习记录说明为什么变。 -
按最近发展区生成短小、自包含的课程 每节课是一个独立的 HTML 文件，保存到工作区的课程目录，排版干净、便于回看，定位是"一节课只讲一件紧密相关的事，几分钟内能完成"。课程会附带一份高质量的主要参考资料链接，并提醒你可以随时向老师（也就是 Claude）追问不清楚的地方。
-
用检索练习和间隔重复建立长期记忆 技能刻意区分两种学习效果：当下能想起来（流畅度）和长期留得住（存储强度）。为了后者，它会设计需要你主动回忆的练习，把相关内容分散到不同时间点复习，并在技能类练习中交错混合相近主题，而不是让你重复阅读产生"已经掌握了"的错觉。反馈尽量即时、自动。
-
沉淀速查表、术语表与可复用组件 工作区里会积累压缩过的参考文档——语法片段、流程、术语表，以及课程之间共享的样式表和测验组件。术语表一旦建立，后续课程会统一沿用同一套说法，不会每节课换一个词。
-
引导你到真实社区中检验所学 技能认为智慧来自与真实的人互动。当你提出的问题需要经验判断而不只是知识时，它会在给出回应的同时，把你引向相关的高声誉社区、论坛或线下小组，让你在真实场景中检验技能。如果你不想加入社区，它会尊重这个选择。
常见问题
teach 技能和直接向 AI 提问有什么区别？
直接提问是无状态的：答案留在对话里，换个会话就没了，难度也不会随你变化。teach 是有状态的——学习动机、学习记录、课程、速查表全部以文件形式存在工作目录中，每一节课都基于你之前学过什么来设计。它更像跟着一位记得你进度的老师上课，而不是每次重新自我介绍。
我的学习进度保存在哪里？会不会丢？
全部保存在你指定的工作目录里，是普通的 Markdown 和 HTML 文件：学习动机、资源清单、笔记、学习记录、课程和参考文档各占一个文件或子目录。因为就在本地磁盘上，你可以用 Git 版本管理、可以备份、可以随时用编辑器打开修改，不依赖任何云端账号。
我还没想清楚学习目标，可以直接开始吗？
可以开始，但技能会先反过来问你。原因是没有明确动机，课程会变得抽象、也无法判断下一步该教什么，所以工作区的第一件事通常是把动机写清楚。这不是形式流程——动机文档会在之后每一次决定"教什么"时被真正读取。目标变化也很正常，确认后更新即可。
一节课大概多久？课程是什么格式？
课程被刻意设计得很短，目标是几分钟内能完成，因为人的工作记忆容量很小，塞太多会挤掉真正用于理解的空间。每节课是一个独立的 HTML 文件，样式干净、适合打印，链接到工作区里的其他课程和参考文档，方便你日后回看时在知识点之间跳转。
它能教我任何学科吗，有什么限制？
知识型学科（如理论物理）和技能型学科（如瑜伽）都支持，但配比不同：偏理论的会更侧重从可信资源中获取知识，偏技能的需要更多动手练习。明确的限制有两点——它不会依赖自身记忆作答，而是先去寻找高质量、高可信度的资源来支撑教学内容；另外它需要你持续投入、按节奏回来上课，单次使用无法体现间隔重复的价值。
为什么它总让我先回忆，而不是直接给答案？
因为读一遍产生的是流畅度——当下感觉很顺，但很快忘掉；而费力地从记忆里提取，才能形成长期留存的存储强度。直接给答案会让学习过程变轻松，却也让记忆留不下来。所以练习会刻意制造一点难度，这是设计出来的，不是技能偷懒。
想换一个学习主题怎么办？之前的记录还有用吗？
可以为新主题建立独立的工作目录，各自拥有完整的动机、课程和记录体系；也可以在同一工作区内更新动机文档并新增一条学习记录，说明转变的原因。无论哪种方式，旧记录都会保留——它们是判断你现有水平的依据，即使换了方向，已经建立的概念和术语表通常仍然能复用。