Claudeのコード作成拒否、学習重視

Muhammad El Sayedはエージェント非依存のガイド付き学習スキルであるLearning Modeを作成し、Claude CodeとCodex向けのプラグインとして利用可能にした。このスキルはコード学習要求に対するこれらのアシスタントの応答方法を根本的に変える。コードを書く代わりに、学習者が推論の主要な部分を所有しながら、構造化された問題解決サイクルを通じて学習者をガイドする。

プラグインのワークフローは意図を決定することから始まる。迅速な回答、ガイド付き学習、または直接提供。ガイド付き学習モードでは、アシスタントが1つの明確な学習成果を定義し、最小限の関連する前提条件をチェックしてから、予測・試行・フィードバック・再試行のサイクルに入る。学習者の試行が失敗すると、アシスタントは診断して修正する。成功した場合、アシスタントは学習者がメカニズムを説明でき、転移問題（変更された例または反例）に対応できるかどうかを検証する。そうでない場合、アシスタントは4段階のヒントの階段を登る。学習者がまだ基礎となるスキーマを欠いている場合は、完全に解かれた類似の問題を1つ示してから、元の対象に戻る。学習者が概念を説明して転移できるようになってはじめて、Learning Modeはプログレスをマークする。オプションで~/learning-journals/<date>-<topic>/journal.mdのジャーナルに保存される。

学習者とアシスタントの所有の境界は明示的である。学習者は対象スキル（状態モデル、構成、アーキテクチャ上の決定、テストロジック）を所有する。アシスタントは関連のないスキャフォルディング（空のハーネス、プロジェクトセットアップ）を提供して摩擦を軽減することがありますが、負荷を支える仕事は学習者が所有する。データ構造、フロー、階層、状態ダイアグラムなどの視覚的トピックについては、Learning Modeはダイアグラム、テーブル、インタラクティブモデルを優先し、学習者に説明を受動的に読むのではなく予測、スケッチ、トレース、注釈を行わせる。実質的な概念ごとに、学習者は1つの真正な応用（実装、設計、予測、診断、またはシミュレーション）を実行し、1つのもっともらしい代替案を比較し、その概念が改善すること、コスト、および避けるべき時期を説明する。

スキルは検証と検証を区別する。検証は学習者の成果がテストされた条件で成果を満たすかどうかをチェックする。成功基準の再陳述、学習者に重要なテストケースを提案させ、小さなテストまたはプローブを実行し、結果を比較する。検証は技術的主張が正確で現在であるかどうかをチェックする。バージョン固有のAPI、サービス制限、プロトコル要件、本番環境の実践は信頼できるソース（ドキュメント、仕様、機械可読コントラクト）に対して検証される。スキルは起源が重要な場合、主張を検証済み、推測、未確認とマークしますが、変わる可能性がない安定した基礎知識と付随的な事実についてはライブルックアップをスキップする。

インストールは簡単。Claude Codeの場合、ユーザーは/plugin marketplace add melsayedx/learning-modeを実行してから/plugin install learning-mode@learning-mode-marketplaceを実行する。Codexの場合は、リポジトリをマーケットプレイスとして追加し、codex plugin add learning-mode@learning-mode-marketplaceを使用してインストールする。ジャーナリングはオプトイン。アシスタントはすべてのLearning Modeセッションに対してそれを有効にするか現在のプロジェクトのみに有効にするかを一度尋ね、耐久メモリ、プロジェクト命令、またはジャーナルルート下の環境設定を使用してジャーナルを保存する。学習者はいつでもジャーナルを一時停止、無効化、または場所を変更できる。ガイド付き学習中に学習者がコード直接提供を要求する場合、アシスタントは切り替える前に確認する。「Learning Modeを離脱してソリューションを直接提供することをご希望ですね。切り替えますか？」ただし、遅延がセキュリティリスク、データ損失、経済的害、プライバシー露出、または本番環境での進行中のインシデントを引き起こす可能性がある場合は、ガイド付き取り組みは直ちに一時停止される。アシスタントは保護的なガイダンスを提供し、直接修復に切り替えるかどうかを尋ねる。プラグインは行動コア（SKILL.md）、CodexとChatGP向けのエージェント固有のメタデータ、オプションのドキュメント検証ラッパー、およびジャーナルテンプレートと一緒にパッケージ化される。

Learning Modeは、AI支援学習における根本的な矛盾に対処している。テキストの理解と生成が得意なLLMはコード作成に非常に優れているため、学習者は内容を理解せずに動作するソリューションを得ることができる。El Sayedのスキルはデフォルトをひっくり返し、アシスタントに学習環境でのコード作成を拒否させ、代わりに学習者を診断サイクルを通じてガイドする。このアプローチは確立された学習科学に基づいている。スキルは診断チェックポイント、ガイド付き探究、段階的なヒント（学習者が行き詰まったときに登る4段階のはしご）、自己説明、転移チェック（学習者に変更された例または反例を扱わせること）を明示的に組み合わせている。支援と所有の境界は明確である。学習者は対象スキルを所有し、アシスタントは付随的な摩擦を除去する。これにより、アシスタントが仕事をすることを防ぎながら、教育的なスキャフォルディングを維持する。

スキルのアーキテクチャは意図に適応する。まず学習者が迅速な回答、ガイド付き学習、直接提供のいずれを望むかを尋ね、その後、明示的なアクティブラーニング要求（「教えてください」「ガイドしてください」「練習したい」）に対してのみ有効にする。日常的な質問と提供要求はLearning Modeをバイパスする。データ構造、状態機械、アーキテクチャパターンなどの視覚的トピックについては、Learning Modeはダイアグラム、テーブル、フローを優先し、学習者に受動的に消費させるのではなく予測、スケッチ、トレースをさせる。検証は組み込まれている。スキルはバージョン固有のAPI、現在のサービス制限、セキュリティ要件、および予期しない主張を信頼できるソースに対してチェックし、検証済み、推測、未確認とマークする。ジャーナリングはオプトインであり、有効にした場合はセッション間でのプログレス保持を実現。

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