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Les concepts complexes submergent les apprenants lorsqu'ils sont présentés de manière incorrecte. Cette compétence applique la théorie de la charge cognitive pour concevoir des progressions étape par étape qui correspondent au niveau de compétence des apprenants, en veillant à ce que les concepts s'appuient sur les prérequis avec un étayage approprié à chaque étape.

La validation manuelle des blocs de code dans les chapitres de livres prend du temps et est sujette aux erreurs. Cette compétence détecte automatiquement les langages de code, applique des stratégies de validation appropriées aux couches et génère des rapports d'erreurs exploitables avec des corrections.

L'enseignement du code nécessite plus qu'une démonstration de syntaxe. Cette compétence génère des exemples pertinents pour la production en utilisant une pédagogie basée sur le raisonnement qui active la compréhension grâce aux modèles spec-first, show-then-explain.

La création de chatbots ChatKit nécessite l'intégration de plusieurs technologies (FastAPI, OpenAI Agents SDK, outils MCP) avec des modèles de sécurité appropriés. Cette compétence fournit un guide architectural complet pour créer des chatbots prêts pour la production avec isolation utilisateur et capacités en temps réel.

Le contenu éducatif dérive souvent des modèles canoniques au fil du temps. Cette compétence compare le contenu des leçons avec des sources faisant autorité pour s'assurer que les étudiants apprennent les formats corrects correspondant aux conventions de la plateforme.

L'automatisation du navigateur nécessite des interactions manuelles répétitives avec les pages web. Cette compétence fournit des outils alimentés par MCP pour naviguer sur les sites web, remplir des formulaires, cliquer sur des éléments, prendre des captures d'écran et extraire des données par programmation via le serveur MCP Playwright.

La planification de grands livres éducatifs est difficile sans structure. Cette compétence fournit des modèles, des patrons et des outils de validation pour échafauder des parcours d'apprentissage multi-chapitres qui gérer la charge cognitive et assurer la continuité narrative.

Créer des évaluations de programmation équitables prend du temps. Cette compétence génère différents types de questions alignés aux objectifs d'apprentissage avec des distracteurs significatifs, des grilles d'évaluation pour les questions ouvertes et une analyse de la distribution cognitive.

Les étudiants ont souvent du mal à utiliser l'IA efficacement sans trop s'y fier. Ce cadre fournit des méthodes structurées pour intégrer l'IA comme partenaire d'apprentissage collaboratif grâce à l'approche des Trois Rôles, garantissant que les étudiants apprennent de l'IA tout en maintenant leur capacité indépendante.

Les visuels IA génériques produisent souvent des esthétiques ternes, par défaut PowerPoint. Cette compétence fournit une méthodologie professionnelle de brief créatif qui active le raisonnement IA pour des visuels éducatifs distinctifs et pédagogiques.

Les revues UI dégénèrent souvent en batailles d'opinions subjectives. Cette compétence fournit un cadre systématique à 3 dimensions pour ancrer les retours sur le design dans des principes fondés sur des preuves des autorités de l'industrie.

Choisir le mauvais outil IA gaspille du contexte, augmente les coûts et ralentit le développement. Ce framework fournit des critères de décision systématiques pour faire correspondre les capacités des outils (Claude Code, Gemini CLI) à vos exigences spécifiques de tâche, garantissant une allocation optimale des ressources et la réussite du projet.

Le contenu technique contient souvent des obstacles cachés comme un langage d'exclusion, du jargon non défini et des niveaux de lecture inadaptés. Cette compétence examine systématiquement le contenu à travers un prisme de raisonnement, en identifiant les problèmes d’accessibilité avant que les apprenants ne les rencontrent.

Créer des résumés de leçons manuellement prend du temps et risque de manquer des idées clés. Cette compétence utilise un cadre éprouvé de questionnement socratique pour extraire de façon cohérente les concepts fondamentaux, les modèles mentaux et les schémas pratiques de n’importe quel fichier de leçon.

Les compétences manquent souvent de niveaux de maîtrise mesurables. Cette compétence applique les cadres CEFR, la taxonomie de Bloom et DigComp pour mapper n'importe quelle compétence à des niveaux reconnus internationalement avec une progression validée et des parcours de progression de compétences cohérents.

Les compétences Claude nécessitent une structure spécialisée pour fonctionner efficacement. Cette compétence fournit un cadre éprouvé pour créer, valider et empaqueter des compétences qui étendent Claude avec des connaissances de domaine, des flux de travail et des intégrations d'outils.

Les corrections ponctuelles qui ne sont pas encodées dans les composants RII vont se reproduire. Cette compétence transforme les sessions correctives en intelligence organisationnelle permanente en acheminant les apprentissages vers les composants appropriés où ils préviendront les erreurs futures.

La création de questions d'évaluation permettant de tester la compréhension demande beaucoup d'efforts. Cette compétence fournit une méthodologie structurée pour générer 50 questions conceptuelles de niveau universitaire avec une distribution équilibrée des réponses, des options de longueur égale et des explications de feedback immédiat.

Cette compétence permet à Claude de créer, modifier et analyser des présentations PowerPoint. Elle prend en charge la création de présentations à partir de zéro via la conversion HTML, l'édition directe du contenu OOXML et l'utilisation de modèles pour une cohérence de marque.

Les interactions IA répétées font perdre du temps et produisent des résultats incohérents. Cette compétence vous apprend à extraire des schémas à partir de prompts réussis et à les encoder comme modèles réutilisables qui font gagner du temps, réduisent les erreurs et capturent l’expertise du domaine.

Les documents PDF sont difficiles à modifier par programmation. Cette compétence fournit des outils pour extraire du texte et des tableaux, créer de nouveaux PDF, fusionner et diviser des documents, et remplir automatiquement des formulaires PDF.

Les monorepos Nx nécessitent une connaissance spécialisée des graphes de projet, des commandes affected et des stratégies de cache pour optimiser les performances de build. Cette compétence fournit des commandes expertes du CLI Nx, des modèles de génération de code et une intégration Python avec les workspaces uv pour le développement assisté par IA.

La création de diapositives de chapitres est chronophage et produit souvent des présentations génériques et texto-лourdes. Cette compétence fournit des invites calibrées pour NotebookLM afin de générer des diaporamas alignés pédagogique avec des arcs narratifs clairs et des conclusions actionnables.

Le débogage des applications Next.js est chronophage sans visibilité sur les routes, composants et configuration de build. Cette skill fournit des outils basés sur MCP pour inspecter la structure de l'application, lister les routes, examiner les composants et consulter les informations de build directement depuis Claude.