Статус: бета (v3.10.0.0) Навыки работают сквозно и отправляются за версионным плагином, но ожидают грубых краев и прорывных изменений между незначительными версиями, в то время как мы встряхиваем остальную часть рабочего процесса с реальными учебными дизайнерами. Смотрите CHANGELOG.md, что нового в текущем выпуске. Скажи нам, что сломано или пропало.

Десятилетия исследований говорят, что продуманная обратная связь улучшает обучение. Теория когнитивной нагрузки повторяется уже 30 лет. Конструктивное выравнивание заметно повышает оценки. Доказательства убедительны, но большинство инструментов дизайна курса не облегчают его применение.

idstack - это набор навыков с открытым исходным кодом для основанного на фактических данных учебного дизайна, который приносит рецензируемые исследования в ваш рабочий процесс. В Клоде Коде. Вместо того, чтобы обобщать статьи, idstack аудиты выравнивания матриц, флаги когнитивных проблем нагрузки, классифицирует цели против таксономии Блума, и ссылается на эмпирические доказательства, лежащие в основе каждой рекомендации.

Навыки, охватывающие весь жизненный цикл: анализ, проектирование, строительство, экспорт. Один общий манифест проекта, который запоминает ваш курс во время сеансов.

idstack

Status: beta (v3.10.0.0). Skills work end-to-end and ship behind a versioned plugin, but expect rough edges and breaking changes between minor versions while we shake out the rest of the workflow with real instructional designers. See CHANGELOG.md for what’s new in the current release. Tell us what’s broken or missing.

Decades of research say elaborated feedback improves learning. Cognitive load theory has been replicated for 30 years. Constructive alignment measurably raises grades. The evidence is strong, but most course design tools don’t make it easy to apply.

idstack is an open source set of skills for evidence-based instructional design that brings peer-reviewed research into your workflow. Runs in Claude Code. Rather than summarizing papers, idstack audits alignment matrices, flags cognitive load issues, classifies objectives against Bloom’s taxonomy, and references the empirical evidence behind every recommendation.

Skills covering the full lifecycle: analyze, design, build, export. One shared project manifest that remembers your course across sessions. Every recommendation tagged with its evidence tier, from T1 (meta-analyses) to T5 (expert opinion), so you always know how strong the backing is.

Free, MIT licensed, open source. Available as a Claude Code plugin and a Chrome Extension. Have feedback or a feature request?

Quick start

1. Install idstack (30 seconds, see below). No terminal? Use the Claude desktop app.
2. Run /idstack:start in a folder for your course. It checks your setup and starts the correct skill.
3. If you imported a course, run /idstack:course-quality-review to see what the evidence says.
4. Stop there. You’ll know if this is for you.

See it work

You:    /idstack:course-import

idstack: How do you want to import your course?
         A) IMS Common Cartridge file (.imscc)
         B) Paste course documents
         C) Canvas API
         D) PDF or document file
         E) SCORM package (.zip)

You:    C — here's my Canvas URL and access token.

idstack: Connected. Pulling course data...
         Found: 12 modules, 8 assignments, 4 discussions, 6 outcomes.

         ## Import Quality Triage

         Found 4 flags during import:
         ⚠ 12 modules, only 4 have stated learning objectives
         ⚠ All 8 assessments are auto-graded quizzes (no rubrics)
           [Assessment-8] [T1] — elaborated feedback produces larger
           learning gains than correctness-only
         ⚠ No collaborative activities beyond discussion forums
           [Online-15] [T4] — low social presence predicts weaker outcomes
         ⚠ No accessibility information for video content

         6 objectives pre-classified with Bloom's taxonomy.