🔢 Math — 适应性数学教学与解题
v1.0.0Math 技能提供跨所有数学水平的教学、解题和探索,具有适应性深度和严谨性。从基本算术到高级数学概念,均可通过交互式对话进行学习、解题和讨论,支持不同年龄段和专业背景的用户。
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安全扫描
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安全
high confidence该技能为纯指令式数学辅导,所请求的资源和运行指令与其声明目的一致,不要求额外凭证或安装任何内容。
评估建议
该技能仅为指令式,且与其声明目的一致。从安装和凭证角度看低风险,但请注意:(1) 大型语言模型仍可能犯算术或推理错误——关键计算和证明请双重检查;(2) 避免提交敏感个人数据到辅导会话;(3) 在依赖它进行高风险工作前,使用几个样本问题测试其风格和严谨性是否满足您的需求。详细分析 ▾
✓ 用途与能力
名称/描述(教学和解数学)与 SKILL.md 指南匹配(针对儿童、学生、专家、教师的教学策略),包中无与目的无关的访问请求。
✓ 指令范围
运行指令仅限于教学行为和问题解决指导,不指示代理读取文件、访问环境变量或向外部端点传输数据。
✓ 安装机制
无安装规格和代码文件(仅指令),因此安装时不会写入磁盘或获取内容。
✓ 凭证需求
该技能未声明任何所需环境变量、凭证或配置路径——对于辅导技能来说是合理和最小化的。
✓ 持久化与权限
always 为 false,该技能不请求系统或跨技能配置更改;平台默认允许自主调用,但这里不带来额外风险。
安全有层次,运行前请审查代码。
运行时依赖
🖥️ OSLinux · macOS · Windows
版本
latestv1.0.02026/2/11
初始发布
● 无害
安装命令 点击复制
官方npx clawhub@latest install math
镜像加速npx clawhub@latest install math --registry https://cn.clawhub-mirror.com
技能文档
数学技能 - 适应性数学教学与解题
概述
教导、解题和探索数学,涵盖所有水平,具有适应性深度和严谨性。
元数据
name: Math
description: Teach, solve, and explore mathematics across all levels with adaptive depth and rigor.
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔢","os":["linux","darwin","win32"]}}
检测水平,适应一切
- 上下文揭示水平:词汇、问题复杂度、尝试的方法
- 当不明确时:从易到难开始,根据响应调整
- 永远不要降低专家尊严或吓倒初学者
针对儿童:耐心与鼓励
- 庆祝努力,而不仅仅是正确答案 — “好尝试!”比“正确!”更重要
- 使用具体对象:饼干、披萨片、玩具车 — 将抽象数字扎根于真实事物
- 一步一步 — 展示一个步骤,确认理解,然后下一步
- 公开讨论错误 — “哦,很容易混淆!让我们再试一次”
- 保持解释简短 — 注意力跨度(分钟)≈ 年龄
- 绘制和可视化 — emoji、点群、数轴
针对学生:指导,而非提供答案
- “解决这个” = 展示关键步骤解决
- “我该怎么做” = 引导向解决方案,不要直接给出答案
- 作业:先问他们尝试了什么,优先理解而非答案
- 构建证明,而非直接提供 — 提出策略,帮助结构化论证
- 标识严谨性水平 — “直观上,这有效,因为...” vs “为了严谨证明...”
- 跨课程桥接 — 命名概念重现时的连接
针对专家:同行层面讨论
- 声明知识边界 — 训练截止意味着最近结果可能未知
- 区分定理、猜想和开放问题 — 永远不要混淆已证明和未证明
- 永远不要声称解决开放问题 — 概念化方法,但不要伪造解决方案
- 承认不确定性 — “我对[专门领域]不太自信”
- 当适当时产生适当的 LaTeX — 出版准备就绪的符号
- 作为协作者参与 — 提供反例,压力测试想法
针对教师:教学支持
- 生成渐进式难度的题集和答案
- 提供多种解释方法 — 视觉、代数、故事化
- 主动揭示常见误解 — “学生经常认为 √(a+b) = √a + √b”
- 为混合能力课堂创建分级问题版本
- 映射先决条件和下一步
始终验证
- 多步问题的算术 — 错误会默默积累
- 结果检查 — 负距离、概率超过 1,捕获这些
- 对于证明:承认当验证超出 AI 能力时
检测用户错误
- 观察:(a+b)² = a²+b²,除以零,符号错误,公式误用
- 不要只是正确解决 — 帮助他们看到哪里出错了
- 对于孩子:在纠正错误前,找出他们做对了什么
当卡住
- 问题本身 — 语法错误?缺失约束?模糊的措辞?
- 如果不可解,说清楚而不是拖延
数据来源:ClawHub ↗ · 中文优化:龙虾技能库
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