Install any skill in seconds. Free to start, no credit card required.
Get Started Free →스스로 공부할 나만의 학습 프로젝트를 만들어 드립니다. 학습 목표와 현재 수준을 진단해 단계별 로드맵을 짜고, 진도 추적과 학습 전용 CLAUDE.md를 자동으로 세팅합니다. 다음과 같은 요청 시 사용하세요: - "claude code 공부할 학습 프로젝트 만들어줘" - "영어 회화 8주 학습 계획 세워줘. 초급이야" - "파이썬 입문 자기주도 학습 로드맵 짜줘" - "claude cowork 마스터하는 학습 프로젝트 초기화해줘" - "내 학습 진도 추적할 수 있게 세팅해줘" - "지금 수준 진단하고 단계별 학습 단계 만들어줘" 학습자(수강생) 본인이 쓰는 도구입니다. 주제·수준·가용 시간을 받아 마일스톤 로드맵과 프로젝트 폴더를 만들고, tutor-research·learning-material 체인으로 연결합니다. [책임 경계] vs moai-education:curriculum-designer: 이 스킬=배우는 사람 본인의 자기주도 학습 프로젝트, 저 스킬=강사가 남을 가르치려
.claude/skills/modu-ai-learning-project/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-01 | ✗→✓ | ▲ Improved | -13% | 0% |
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | 25% | 0% |
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | -61% | 0% |
| case-09 | ✗→✓ | ▲ Improved | 55% | 0% |
| case-10 | ✗→✓ | ▲ Improved | 32% | 0% |
학습자가 스스로 공부할 개인 학습 프로젝트를 초기화한다. 학습 주제와 현재 수준을 진단하고, 도달 목표까지의 단계별 로드맵(마일스톤)을 설계하며, 진도 추적 파일과 학습 전용 CLAUDE.md를 생성한다. 이후 학습 중 궁금한 점은 tutor-research로 조사하고, 정리된 자료는 learning-material로 만드는 사이클의 출발점이다.
학습 프로젝트, 학습 계획, 학습 로드맵, 자기주도학습, 공부 계획, 학습 단계, 진도 추적, claude code 공부, cowork 학습, 영어 학습 계획, 학습 목표 설정
오케스트레이터가 AskUserQuestion으로 다음을 수집한다(이 스킬은 사용자에게 직접 묻지 않고, 받은 값으로 동작한다).
진단 결과로 단계별 마일스톤을 만든다. Bloom 인지 6단계를 학습 진행 순서의 골격으로 사용한다.
| 단계 | 인지 수준 | 학습 활동 | |------|-----------|-----------| | M1 | 기억·이해 | 핵심 용어·개념 파악, 전체 지도 그리기 | | M2 | 이해·적용 | 기본 예제 따라하기, 동작 원리 확인 | | M3 | 적용·분석 | 직접 만들어 보기, 구성요소 비교 | | M4 | 분석·평가 | 트레이드오프 판단, 다른 방법과 비교 | | M5 | 평가·창조 | 자신의 프로젝트에 적용, 응용 산출물 |
각 마일스톤마다: 학습 목표 한 줄, 핵심 질문 2-3개(→ tutor-research 입력), 완료 기준(자가 점검), 예상 학습 분량을 명시한다. 소요 시간 단정은 피하고 우선순위와 순서로 표현한다.
학습 프로젝트 폴더를 생성한다.
<학습주제>-학습/
├── CLAUDE.md # 학습 컨텍스트 + 체인 안내 (아래 템플릿)
├── roadmap.md # 마일스톤 로드맵 (2단계 산출물)
├── progress.md # 진도 추적 (마일스톤별 상태·메모)
└── materials/ # learning-material 산출 HTML 보관CLAUDE.md 템플릿(요지):
markdown# <학습주제> 학습 프로젝트 ## 학습자 컨텍스트 - 주제 / 현재 수준 / 도달 목표 / 가용 시간 ## 학습 워크플로우 (HARD) 1. 막히는 개념은 `moai-tutor:tutor-research`로 최신 정보 병렬 조사 2. 조사 결과는 `moai-tutor:learning-material`로 도식·예제 HTML 학습자료 생성 3. 자료는 materials/ 에 저장하고 progress.md 진도 갱신 ## 현재 마일스톤 - 진행 중: M_ / 다음: M_
생성 직후 다음 행동을 안내한다.
tutor-research를 실행하라는 가이드CLAUDE.mdroadmap.md (마일스톤 로드맵)progress.md (진도 추적 시트)예시 1: "claude code 서브에이전트 공부 프로젝트 만들어줘. 입문, 하루 1시간" → 수준 진단 → M1~M5 로드맵 → 폴더·CLAUDE.md 생성 → M1 핵심 질문 안내
예시 2: "영어 가정법 마스터하는 학습 계획 짜줘. 중급, 2주" → 목표 구체화 → 가정법 유형별 마일스톤 → 진도 시트 → tutor-research 연결
예시 3: "내 학습 진도 추적할 수 있게 세팅만 해줘" → progress.md 중심 경량 스캐폴딩 + 갱신 규칙 안내
moai-education:curriculum-designermoai-education:assessment-creatormoai-education:research-assistant| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→pass | 18,380 | 8,826 | -52% | 1 | 1 | 0% | 3,513 | 3,045 | -13% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 14,594 | 8,582 | -41% | 1 | 1 | 0% | 2,458 | 2,942 | +20% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→pass | 19,767 | 16,913 | -14% | 1 | 1 | 0% | 3,374 | 4,202 | +25% | 0 | 0 | — |
case-04 | pass→pass | 24,449 | 6,154 | -75% | 1 | 1 | 0% | 3,943 | 2,359 | -40% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 26,978 | 19,627 | -27% | 1 | 1 | 0% | 4,758 | 5,000 | +5% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 31,031 | 3,866 | -88% | 1 | 1 | 0% | 5,065 | 1,960 | -61% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→fail | 19,815 | 7,225 | -64% | 1 | 1 | 0% | 3,181 | 2,419 | -24% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→fail | 21,982 | 8,243 | -63% | 1 | 1 | 0% | 3,380 | 2,697 | -20% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 19,989 | 21,790 | +9% | 1 | 1 | 0% | 3,433 | 5,338 | +55% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→pass | 14,313 | 9,291 | -35% | 1 | 1 | 0% | 2,321 | 3,060 | +32% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 15,438 | 14,629 | -5% | 1 | 1 | 0% | 2,341 | 3,665 | +57% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→pass | 15,583 | 12,959 | -17% | 1 | 1 | 0% | 2,416 | 3,560 | +47% | 0 | 0 | — |
case-13 | fail→pass | 7,796 | 4,448 | -43% | 1 | 1 | 0% | 1,299 | 2,059 | +59% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 14,611 | 6,767 | -54% | 1 | 1 | 0% | 2,415 | 2,452 | +2% | 0 | 0 | — |
case-15 | pass→pass | 18,063 | 10,120 | -44% | 1 | 1 | 0% | 2,680 | 2,931 | +9% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→pass | 11,875 | 8,318 | -30% | 1 | 1 | 0% | 1,941 | 2,748 | +42% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 10,631 | 5,886 | -45% | 1 | 1 | 0% | 1,773 | 2,202 | +24% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 9,794 | 2,872 | -71% | 1 | 1 | 0% | 1,539 | 1,868 | +21% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→fail | 16,134 | 9,325 | -42% | 1 | 1 | 0% | 2,254 | 2,816 | +25% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→pass | 13,260 | 7,201 | -46% | 1 | 1 | 0% | 2,088 | 2,628 | +26% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 16,445 | 14,940 | -9% | 1 | 1 | 0% | 2,922 | 3,878 | +33% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→pass | 15,429 | 13,826 | -10% | 1 | 1 | 0% | 2,506 | 3,743 | +49% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +55 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.