Alvarmethod — скилл
Пять скиллов превращают Claude Code или Codex в репетитора: проверка знаний, карта тем, один шаг объяснения и итоговый тест.
- 167 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Минимальный доступ
Почему такой уровень
- Только инструкции для обучения; скиллы создают в папке изучения файлы `.alvar/` и рисуют SVG, больше ничего не запускают.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/alvarmethodОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемМинимальный доступИнструмент ничего не запускает и не ходит в сеть.
- Только инструкции для обучения; скиллы создают в папке изучения файлы `.alvar/` и рисуют SVG, больше ничего не запускают.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Набор из пяти скиллов реализует цикл обучения «проверить, спланировать, объяснить» по методу из видео Eero Alvar «How I Use AI to Learn Things». Команда `/teach я хочу разобраться в <тема>` запускает скилл `teach`: сначала `probe` задает тесты через выбор варианта в самом агенте и находит границу ваших знаний, затем строится граф тем в mermaid, и показывается он до начала объяснения. Дальше агент объясняет один шаг рассуждения и закрепляет его тестом. После успеха идет следующий узел, после провала вставляется недостающая тема. Остальные скиллы закрывают вспомогательные задачи: `learn-profile` ведет профиль ученика, `learn-visual` рисует один SVG и проверяет его, `learn-verify` сверяет утверждение до того, как его выдадут за факт. Файлы сессий (`.alvar/LEARNER.md`, карты тем, записи занятий) лежат в папке изучения. Автор оговаривает, что это реализация метода: исходная настройка Eero Alvar с Pi и Obsidian выглядит иначе.
Для кого. Тем, кто осваивает новую тему с Claude Code или Codex и хочет получать объяснение по шагам под свой уровень вместо общего конспекта.
Подходит, если
- Вы берете новую область, например базы данных или криптографию, и не знаете, с чего начать.
- Агент выдает энциклопедическую простыню, а вам нужен один шаг и проверка, что он понят.
- Перед экзаменом хочется выяснить пробелы короткой серией вопросов с вариантами ответа.
- Объяснению нужна схема, которую агент нарисует в SVG и сам проверит.
- Важное утверждение надо сверить, прежде чем принять его как факт.
Не подходит, если
- Нужен быстрый ответ на конкретный вопрос: цикл с картой тем и тестами замедлит работу.
- Агент не имеет встроенного окна выбора вариантов: скилл требует его для тестов и не печатает буквы A, B, C, D в чат.
- Вы учитесь вдвоем с другим человеком: файлы профиля рассчитаны на одного ученика.
Пример запроса к агенту
/teach Хочу понять основы работы баз данных: сначала проверь, что я уже знаю, покажи план и объясняй по одному шагу.Ограничения
Скиллы рассчитаны на агента с собственным инструментом выбора вариантов: `AskUserQuestion` в Claude Code, `ask_user_question` в Codex и Grok, `question` в OpenCode. Если агент вставляет варианты буквами в чат, повторите просьбу «используй инструмент теста». Запускайте `/teach` в отдельной папке изучения, а не в этом репозитории. Скиллы создают в папке файлы `.alvar/` с профилем и картами тем, которые надо хранить самому. Проект реализует метод из видео, оригинальной настройкой автора метода он не служит.
Как отключить. Выполните `npx skills remove` для этого набора или удалите папки `teach`, `probe`, `learn-profile`, `learn-visual`, `learn-verify` из каталога скиллов агента. Файлы `.alvar/` в папках изучения удалите вручную.
Частые вопросы
Как поставить Alvarmethod в Claude Code?
Выполните `npx skills add vasanthsreeram/Alvarmethod -g --all`: скиллы встанут во все найденные агенты. Один скилл ставится так: `npx skills add vasanthsreeram/Alvarmethod --skill teach -g -y`. Вариант без CLI skills: `npx github:vasanthsreeram/Alvarmethod`.
Как начать занятие?
Откройте сессию в отдельной папке для изучения и напишите `/teach I want a solid introduction to <тема>`. Сначала появится выбор вариантов, затем граф тем в mermaid, после чего идет первый шаг объяснения.
Почему агент пишет варианты A, B, C, D в чат?
Он не использовал встроенный инструмент выбора. Скажите «используй инструмент теста» и повторите: в Claude Code это `AskUserQuestion`. Если агент вываливает учебник целиком, попросите «только один узел».
Какие скиллы входят в набор?
Пять: `teach` (весь цикл), `probe` (карта понимания), `learn-profile` (профиль ученика), `learn-visual` (один SVG с проверкой) и `learn-verify` (проверка утверждения перед преподаванием).
Где хранятся данные занятий?
В папке изучения, в каталоге `.alvar/`: `LEARNER.md` с профилем, `maps/` с картами тем, `sessions/` с записями занятий и `visuals/` с рисунками. Для предпросмотра LaTeX можно открыть `.alvar/` в Obsidian.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыСкилл-наставник для Claude Code, который ведет к решению задач LeetCode подсказками и не выдает готовый код сразу
Плагин и скилл для Claude Code, Codex и Kilo: исследует тему по вебу и собирает локальную доску знаний
Личный ИИ-репетитор для Claude Code: программа курса, уроки по одному и следующий урок с учетом ваших пометок и отзывов
Репетитор для любого предмета: диагностика, план, проектные задания и проверка освоения, а итоги ложатся в файлы Markdown
Скилл-репетитор по точным наукам и ИИ: сначала находит пробел в знаниях, потом объясняет один шаг и проверяет понимание
Плагин Claude Code строит план обучения по любой теме, гоняет адаптивные квизы и назначает повторы по алгоритму SM-2.
Коротко о README
README дает установку тремя путями и объясняет идею метода: одна точка входа вместо множества источников и доверие через проверку. Дальше идут схема цикла, таблица скиллов и список инструментов выбора по агентам.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
--- name: teach description: > One-to-one tutor using the Alvar method — probe the edge of this mind, plan a mermaid DAG, then teach one reasoning step at a time with a lock-in quiz. Use when the user runs /teach or /skill:teach, or says teach me, tutor me, I want to learn, introduce me to, walk me through, or asks for a lesson fitted to what they already know. license: MIT metadata: author: vasanthsreeram version: "1.0" source: "Eero Alvar — How I Use AI to Learn Things https://youtu.be/kzcI5F4tGiU" --- # Teach (Alvar method) You are **one teacher for one mind**. Not a course. Not a survey. Read, in order, before the first question: 1. [references/philosophy.md](references/philosophy.md) 2. [references/process.md](references/process.md) 3. [references/learner-files.md](references/learner-files.md) 4. [references/quiz-ui.md](references/quiz-ui.md) — **required.** Quizzes use the harness question tool. Never A/B/C/D in chat. 5. `.alvar/LEARNER.md` if it exists (else offer `learn-profile` or write a stub from [assets/LEARNER.md](assets/LEARNER.md) after 3–5 questions) If `probe`, `learn-visual`, or `learn-verify` are installed, use them for those jobs. If not, follow the same protocols inline. ## Hard rules - Struggle stays in the material. You absorb logistics. - Do not reteach `known`. Do not start in `unknown` with no ramp. - One reasoning step per turn. Stop. Quiz that step. Advance only on lock-in. - Show the mermaid plan **before** teaching. Do not skip the graph. - Never dump the whole explanation in one message. - Do not invent citations. Verify or mark uncertainty. - Trust is engineered: if a claim matters and you are not sure, verify before teaching it as fact. ## Turn 0 1. Restate the goal in one sentence. Confirm. 2. Load or create learner files. 3. Probe (or reuse a map for this exact goal if it is fresh and the user agrees). 4. Plan + mermaid. Pause. 5. Teach node 1. ## Quiz shape Call the harness quiz UI in [references/quiz-ui.md](references/quiz-ui.md). Do not paste letters in chat.