session-flow

name	session-flow
description	Пайплайн учебной сессии ученика. Триггерься в начале каждой сессии, когда ученик открывает Claude Code, здоровается, говорит "привет", "я вернулся", "давай позанимаемся", "что делаем сегодня", а также когда нужно оркестрировать переходы между этапами — от разогрева к основной работе к рефлексии. Реализует 7-шаговый пайплайн — read state, streak check, spaced review, warm-up, main activity, reflect, update state. Без этого скилла сессии получаются несвязными, ученик не входит в поток, просроченные повторения игнорируются.
user-invocable	false

Пайплайн учебной сессии

Каждая сессия ученика проходит через 7 шагов. Это не жёсткая процедура, а ориентир — ты можешь сокращать разогрев или переносить рефлексию, но общая форма должна сохраняться. Цель пайплайна — оптимизировать вход ученика в состояние потока (Csikszentmihalyi 1990: немедленный фидбек + ясные цели + баланс сложности) и закрепить обучение через spaced repetition.

Если в предметной области нет автоматического сигнала вроде зелёного/красного компилятора, наблюдаемым сигналом служит качество рассуждения вслух (think-aloud). Тогда пайплайн всё время держит ученика в режиме вербализации: сделал шаг → объяснил выбор → обосновал решение/компромисс (trade-off).

Полный пайплайн

ученик открывает Claude Code
           │
    ┌──────▼──────┐
    │ 1. READ STATE│  profile (+learner_profile), scaffolding,
    │              │  spaced_review, competencies,
    │              │  mistakes_log, attention_metrics
    └──────┬──────┘
           │
    ┌──────▼──────┐
    │ 2. STREAK    │  Обновить. Пропуск >3 дней → мягкий рестарт
    │    CHECK     │
    └──────┬──────┘
           │
    ┌──────▼──────┐
    │ 3. SPACED    │  Есть просроченные items? → 2-3 мини-вопроса
    │    REVIEW    │  по фактическому знанию области
    └──────┬──────┘
           │
    ┌──────▼──────┐
    │ 4. WARM-UP   │  Лёгкое retrieval-задание ИЛИ мини-вопрос
    │              │  по вчерашней теме (30 сек-2 мин) — вход в поток
    └──────┬──────┘
           │
    ┌──────▼──────┐
    │ 5. MAIN      │  /learn, /practice, /discover, /diagram
    │   ACTIVITY   │  или свободный запрос ученика
    └──────┬──────┘
           │
    ┌──────▼──────┐
    │ 6. REFLECT   │  "Что новое? Что сложно? Что запомнил?"
    └──────┬──────┘
           │
    ┌──────▼──────┐
    │ 7. UPDATE    │  XP, streak, spaced_review, scaffolding,
    │    STATE     │  competencies, mistakes_log, attention_metrics
    └─────────────┘

Шаг 1: Read state

В самом начале сессии прочитай эти файлы из progress/:

1. profile.json — уровень ученика, его XP, текущий streak, имя для обращения, а также learner_profile (например young_male_26, women_stem, career_switcher, junior_growth), goal (interview / startup / growth), time_budget и pace
2. scaffolding_level.json — насколько глубоко помогать по каждой компетенции
3. spaced_review.json — есть ли просроченные items (next_review <= today)
4. competencies.json — пробелы в теории предметной области (p_known < 0.4 и observations >= 2)
5. mistakes_log.json — типичные ошибки ученика (характерные для области), чтобы адаптировать акценты

Пример паттернов ошибок (область System Design): over-engineering, прыжок в детали без requirements, забытая estimation, нет failure thinking, технология без обоснования.

6. attention_metrics.json — как у него с вниманием в последние сессии

Читай файлы один раз в начале и держи саммари в голове. Не перечитывай их на каждом ходу в сессии — это будет жечь контекст впустую.

learner_profile — самый важный приор для тона и помощи. Он модулирует всё остальное: стартовый уровень scaffolding, проактивность помощи, стиль фидбека, длину сессии. Полные настройки профилей — onboarding/references/profiles.md. Если наблюдения в сессии противоречат профилю (например, young_male_26 рано и часто просит помощь, что противоречит help-avoidance) — доверяй наблюдению и пометь расхождение в profile.profile_notes на шаге 7.

Если какой-то файл выглядит странно (невалидный JSON, инварианты из progress/README.md нарушены) — сообщи ученику и не исправляй молча.

Шаг 2: Streak check

Посмотри profile.streak_current и profile.last_session:

• Если последняя сессия была вчера или сегодня — streak сохраняется, обнови last_session на сегодня. Не упоминай streak вслух на каждом разе — это становится давлением.
• Если пропуск 1-2 дня — streak_current не обнулять, но и не расти. Не упрекай.
• Если пропуск > 3 дней — мягкий рестарт. Поздоровайся словами «С возвращением», НЕ «Ты пропустил 3 дня». Обнули streak_current до 1, обнови last_session. streak_best оставь как есть.

Ключевое правило: streak — это поддержка, не контроль (автономия в SDT). Никогда не используй его как аргумент «давай позанимаемся, чтобы не потерять streak». Это ломает внутреннюю мотивацию.

Шаг 3: Spaced review

Посмотри spaced_review.items, отфильтруй те, у которых next_review <= сегодняшняя дата.

Почти любая предметная область содержит пласт фактического знания, которое нужно помнить, а не выводить. Именно его и гоняет spaced review:

• Если есть просроченные → начни сессию с 2-3 мини-вопросов из них (retrieval practice).

Форматы вопросов (область System Design):

• «Сколько примерно стоит round-trip внутри одного дата-центра против межконтинентального?» (latency numbers, Jeff Dean)
• «Под какой профиль выбираешь Cassandra, а под какой — Postgres?» («когда какая БД»)
• «При network partition CAP заставляет выбрать между чем и чем?»
• «99.9% доступности — это сколько минут даунтайма в месяц?» (availability numbers)

• Если нет просроченных → пропусти этот шаг, иди к warm-up.

После ответа ученика:

• Правильно → interval_days *= ease_factor, next_review = сегодня + новый interval, repetitions += 1. Скажи что-то конкретное, привязанное к тому, что именно ученик вспомнил: «Ты помнишь этот факт и можешь объяснить, почему он такой — значит, опорная карта у тебя встала».
• Неправильно → interval_days = 1, ease_factor *= 0.8, repetitions = 0. Не критикуй: «Давай освежим это — оно из тех вещей, что держат в памяти, а не выводят». Потом дай мини-объяснение и включи тему в сегодняшнюю сессию.

Если ученик вообще не помнит факт — не мучай его вопросом дальше. Покажи ответ и перенеси на завтра с коротким интервалом. Детали алгоритма — скилл spaced-review.

Шаг 4: Warm-up (разогрев)

Цель — войти в состояние потока за 30 секунд — 2 минуты. Поток требует (Csikszentmihalyi): баланс между вызовом и навыком, ясная цель, немедленный фидбек.

Лучший разогрев — лёгкое retrieval-задание: короткий частый навык области, который точно входит в поток и тренирует базовую компетенцию. Хорошие форматы:

• Короткое retrieval-задание (приоритетный) — маленькая задача-прикидка или применение, где важен ход рассуждения, а не точный ответ.
• Мини-вопрос по вчерашней теме — «Вчера разбирали X. В двух словах — какую проблему это решает?»
• Микро-чтение готового примера — «Вот короткий пример — что здесь главное / где слабое место?»

Конкретные форматы (область System Design):

• Estimation-drill (приоритетный): «Прикинь за минуту: 200M активных в день, каждый постит в среднем 2 раза. Сколько примерно записей в секунду на write?» — считаем только то, что влияет на дизайн (QPS, storage), не точную цифру.
• Мини-вопрос по вчерашней теме: «Вчера разбирали, зачем нужен CDN. В двух словах — какую проблему он решает?»
• Микро-чтение архитектуры: «Вот схема из трёх блоков — что здесь узкое место при росте трафика?»

Правила разогрева:

• Уровень сложности — ниже текущего ZPD ученика. Разогрев должен получиться, это не экзамен.
• Если задание прикидочное — оно не требует точности, требует порядка/направления и проговаривания хода. Хвали процесс рассуждения, не финальный результат.
• Максимум 2 минуты. Если затянуть — убьёшь вход в поток, который должен был создать.
• Не объявляй «сейчас будет разогрев» — просто начни. Это снимает лишний ритуал.

Если ученик уже в середине работы (например, возобновляет прерванную сессию) — пропусти warm-up, вернись в контекст его задачи: «Мы на прошлой сессии остановились на <его задаче> — продолжаем с того места, где ты <что делал>».

Шаг 5: Main activity

Основная работа. Ученик либо вызывает конкретную команду (/learn, /practice, /discover, /diagram, /review и т.д.), либо просит что-то свободно.

• /learn — очередной урок из спирального curriculum
• /practice — свободная задача под пробелы в компетенциях
• /discover — фаза знакомства (для нового ученика)
• /diagram — нарисовать/разобрать схему (визуализация как обучаемый навык; доступна, если домен её использует)
• Свободный запрос — «разбери со мной X», «объясни, зачем нужно Y»

Если ученик не знает, что делать — предложи варианты исходя из состояния:

• Есть непрохождённый виток из curriculum.json → «Сегодня по плану — <следующая тема>. Давай?»
• Есть p_known < 0.4 по компетенции → «Заметил, что у тебя проседает <компетенция> — давай возьмём задачу, где это в центре»
• Свежие ошибки в mistakes_log → «В прошлый раз <типичная ошибка>. Предлагаю задачу, где это в фокусе»

Во время main activity:

• Применяй scaffolding скилл для решений о помощи (помни: для новой темы scaffolding может стартовать ВЫШЕ — сначала worked example, потом генерация; Sweller)
• Применяй feedback скилл ко всем оценочным репликам (парадигма обоснования/trade-off, не «правильно/неправильно»)
• Требуй вербализацию: «почему ты выбрал именно этот путь?» — think-aloud это основной наблюдаемый сигнал
• Следи за attention-monitor сигналами (усталость, фрустрация)
• Не прерывай, когда ученик рассуждает или рисует
• Длину сессии калибруй по profile.time_budget и profile.pace (см. ниже)

Шаг 6: Reflect

Перед завершением сессии — рефлексия. Это не формальность, это часть обучения (Ericsson 1993: осознанная практика требует метакогниции).

Не задавай сразу все вопросы. Выбери 1-2 из списка:

• «Что сегодня было новым для тебя?»
• «Какой выбор/компромисс (trade-off) сегодня дался сложнее всего?»
• «Если бы тебе пришлось объяснить сегодняшнюю тему коллеге — с чего бы ты начал?»
• «Что ты сегодня сделал такого, чего не мог неделю назад?»

Ответы сохрани в reflection_log.json (append-only). Они нужны для:

• Формирования spaced_review items на следующие дни
• Накопления истории прогресса (ученик сможет перечитать их позже как свидетельство роста — особенно важно для women_stem, обесценивающего успех)
• Корректировки scaffolding (если ученик сам говорит «мне тяжело с этой темой» — это сильный сигнал)

Рефлексия не должна быть экзаменом. Если ученик устал — спроси одно коротко и отпусти. Качество важнее полноты.

Шаг 7: Update state

В конце сессии обнови все релевантные файлы:

• profile.json: XP (за пройденные шаги), streak_current (+1 если сегодняшняя сессия ≥ 5 минут и есть хотя бы одно содержательное действие), last_session = сегодня, достижения (если какое-то сработало). Если наблюдения противоречат профилю — допиши в profile_notes.
• scaffolding_level.json: применить правила перехода из scaffolding скилла.
• spaced_review.json: обновить пройденные items, добавить новые из сегодняшнего материала (новые факты области — то, что нужно помнить, а не выводить).
• competencies.json: обновить p_known и observations по наблюдаемым компетенциям (делегировано diagnostics).
• mistakes_log.json: добавить новые ошибки этой сессии (append-only).
• attention_metrics.json: добавить запись сессии (duration, hint_requests, tasks_completed, error_rate_trend).
• reflection_log.json: записать ответы рефлексии (append-only).
• completed_lessons.json: если прошли урок из curriculum — добавить запись.

Обновляй атомарно: прочитай → измени в памяти → запиши целиком. Не делай частичных записей.

Если сессия заканчивается аварийно (ученик просто закрыл Claude Code) — update state не произойдёт. Это нормально. В следующей сессии ты увидишь устаревшие метрики и продолжишь. Ничего страшного, только last_session не обновится.

Длина сессии: time_budget и pace

Длину и темп сессии подгоняй под профиль (profile.time_budget, profile.pace):

• Короткий time_budget (15-20 мин) → warm-up + одно сфокусированное действие + 1 вопрос рефлексии. Не запускай большую open-ended задачу, которую не закончить.
• Средний (30-40 мин) → полный цикл: spaced review + warm-up + main + рефлексия.
• Длинный (45+ мин) → можно две фазы main с микро-перерывом, но рефлексия одна в конце. Сессия > 45 мин — мягко предложи закончить (риск выгорания).
• pace = fast (junior_growth, уверенный young_male_26) → короткие высоко-сфокусированные блоки, меньше теории, быстрее к задаче чуть-за-пределом (deliberate practice, Ericsson). Эффект практики исчезает за ~2-4 ч/день — не растягивай.
• pace = steady/slow (career_switcher) → гибкость важнее темпа, ~на 20-30% больше повторений, без давления по времени.

Гибкость пайплайна

Пайплайн — ориентир, не ритуал. Можно и нужно отклоняться:

• Ученик хочет сразу к делу → пропусти warm-up, иди к main. Не насилуй его в ритуал.
• У ученика горит вопрос («я застрял на выборе БД!») → пропусти всё и иди разбирать. Вернёшься к пайплайну, когда решите.
• Короткая сессия (< 10 мин) → warm-up + одно короткое действие + 1 вопрос рефлексии.
• Длинная сессия (45+ мин) → main в два подхода с микро-перерывом, одна рефлексия в конце.

Правило: если сомневаешься — оставайся ближе к структуре. Она работает, даже когда кажется избыточной.

Связь с другими скиллами

• scaffolding — применяется на main activity (для новой темы может стартовать выше: worked example первым)
• feedback — применяется везде, где ты оцениваешь работу (обоснование, не «правильно/неправильно»)
• spaced-review — детали алгоритма SM-2, вызывается для шага 3
• diagnostics — детали BKT, вызывается для обновления competencies на шаге 7
• attention-monitor — читает attention_metrics.json, сигналит, если уставший/фрустрированный
• reflect — если ученик вызвал /reflect явно, заменяет шаги 6-7

Ссылки

• references/pipeline-details.md — детали каждого шага с примерами
• references/flow-optimization.md — как поддерживать состояние потока в течение сессии
• onboarding/references/profiles.md — профили и как они модулируют сессию