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Teacher Skill — 蒸馏你的老师

把你最喜欢的老师变成 AI，随时随地请 TA 给你讲题。

你有没有遇到过这样的情况：换了老师之后，新老师讲的你怎么都听不懂？或者毕业了，再也没有人能像那个老师一样给你讲明白？

Teacher Skill 就是为了解决这个问题。它能把一个老师的教学方式、性格特点和学科知识提取出来，生成一个 AI 技能文件。加载之后，AI 就会像你的老师一样跟你互动——用 TA 的口头禅，按 TA 的方式讲题，甚至用 TA 编的口诀帮你记公式。

灵感来自 colleague-skill（蒸馏同事），我们把同样的思路带到了教育场景。

它能做什么？

三维度蒸馏

蒸馏后你能得到什么？

一套结构化的老师档案：

teachers/yao-laoshi/
├── meta.json          # 老师基本信息
├── teaching.md        # 教学能力（怎么上课、怎么出题、怎么批改）
├── persona.md         # 人格特征（口头禅、态度、5层性格模型）
├── knowledge.md       # 学科知识（口诀、类比、重点难点、知识串联）
├── SKILL.md           # 三合一技能文件（加载这个就行）
├── teaching_skill.md  # 只加载教学维度
├── persona_skill.md   # 只加载人格维度
└── knowledge_skill.md # 只加载知识维度

加载 SKILL.md 后，AI 会按照三维度协调规则工作：

1. 先用老师的性格判断怎么回应你
2. 再用老师的教学方式决定怎么讲
3. 最后用老师的知识库提供具体内容

快速开始

安装

git clone https://github.com/AdeleZhu/teacher-skill ~/.claude/skills/create-teacher

使用

在 Claude Code 中输入：

/create-teacher

AI 会引导你完成三轮问答：

1. 基本信息 — 老师叫什么、教什么、教了多少年
2. 教学特点 — 怎么上课、怎么出题、有什么口诀
3. 性格特征 — 口头禅、脾气、对学生的态度

回答完毕，你的 AI 老师就生成了。

导入聊天记录（可选）

如果你有老师在群里的聊天记录，可以导入让蒸馏更准确：

/create-teacher yao-laoshi

支持的数据源：

示例

项目自带两位示例老师，可以直接体验：

姚老师（数学，20年教龄）

粉笔字写得像印刷体，讲题从来不直接给答案，非要你自己先试。

• 口头禅：“这道题你们再想想”、“不难吧？”
• 讲题方式：先沉默30秒让学生想，再点名回答
• 独门口诀：“首平方，尾平方，首尾二倍在中央”
• 知识串联：“方程就像一家人——一元一次是小弟，一元二次是大哥”

周老师（英语，20年教龄）

上课全程英文但学生听不懂时秒切中文，表情特别丰富。

• 口头禅：“Come on, try it!”、“Very good! 但是呢…”
• 讲题方式：先表扬再纠正，鼓励开口说
• 独门记忆法：“since 像GPS定位，for 像卷尺量长度”
• 知识串联：“从句就是大句子里的小句子，记住它们’打工’的位置”

管理你的老师

/list-teachers              # 查看所有已蒸馏的老师
/teacher-rollback yao 1     # 回滚到旧版本
/delete-teacher yao-laoshi  # 删除老师档案

老师档案支持增量更新——随时补充新素材，AI 会自动合并到已有档案。对话中发现 AI 表现不对，直接说"我们老师不会这么说"，AI 会自动纠正。

工作原理

学生填写问卷 + 导入聊天记录
        ↓
   ┌────┴────┐────────┐
   ↓         ↓        ↓
教学分析器  人格分析器  知识分析器
   ↓         ↓        ↓
教学构建器  人格构建器  知识构建器
   ↓         ↓        ↓
teaching.md persona.md knowledge.md
   └────┬────┘────────┘
        ↓
     SKILL.md（三合一）

9 个 Prompt 模板 驱动整个流程：

• intake.md — 三轮问卷，含人格标签库和教学风格标签库
• teaching_analyzer.md — 7 个学科的专用提取模板
• persona_analyzer.md — 5 层人格模型（核心人格→身份→表达→决策→互动→边界）
• knowledge_analyzer.md — 提取讲解路径、口诀、重点难点、知识串联
• 3 个 builder — 把分析结果转化为结构化 markdown
• merger.md + correction_handler.md — 增量更新和纠错

10 个 Python 工具 处理数据和文件：

• 4 个聊天记录解析器（微信、QQ、飞书、邮件）
• 飞书自动采集（3种方式）、钉钉自动采集
• 技能文件写入器、版本管理器

与 colleague-skill 的区别

贡献

欢迎贡献！你可以：

• 补充更多学科的专用提取模板
• 优化 prompt 质量
• 添加更多数据源的解析器
• 提交你的示例老师（脱敏后）

开源协议

MIT License