playbook/antigravity-awesome-skills/skills/crossframe-teach/protocols/teach-protocol.md

教学解释协议

用于把 CrossFrame 概念讲给普通人。目标不是压缩 canonical，也不是做完整诊断，而是让用户能分清：这个概念在现实里看什么、不能被误用成什么、如何练习辨认。

1. 读取与定向

1. 先读 ../crossframe/SKILL.md 和 ../crossframe/references/read-routing-map.md。
2. 根据用户要解释的概念，按 routing map 读取必要 canonical 概念卡、术语保真材料或概念解释协议。
3. 再读本 skill 的 references/teaching-fidelity.md。
4. 如果用户没有给具体概念，先问一个短问题让用户选：概念解释、误读纠偏、现实信号、练习题。

2. 内部教学图

成稿前先内部形成 5 个要素，不要原样展示为工作表：

• 人话核心：不用术语时，这个概念到底在说什么。
• 结构映射：它对应对象、成本、反馈、边界、责任、尺度或行动能力中的哪几项。
• 误读边界：最容易被讲歪成什么。
• 现实信号：用户能观察到的行为、资源、规则、边界、反馈或责任变化。
• 练习目标：这次练习要训练用户分辨什么。

3. 输出档位

• 概念小课：完整使用 templates/concept-lesson.md。
• 误读纠偏：先指出误读，再给正确说法、反例、练习。
• 现实信号训练：多给观察清单，少给抽象理论。
• 练习题生成：使用 templates/micro-exercises.md，附参考答案或判分点。
• 极简解释：保留人话、一个边界、一个自测题。

4. 必须保留的输出顺序

1. 先说人话。
2. 概念映射。
3. 反例与误读边界。
4. 现实观察。
5. 练习。

不要在第一段用一串术语开场。术语只能在映射区出现，并且要能落回现实动作。

5. 回流到诊断

如果用户从概念解释转向现实案例，不继续停留在教学模板里。改为提示需要补充事实，并按 canonical routing map 进入对应 CrossFrame protocol。

如果用户提出新的教学误读、好例或坏例，可以把它临时作为教学材料使用；不要把它写入 canonical，除非用户明确要求维护 skill 文件。