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用体验而不是定义来教授概念、原理或检验观点：先给与学习者认知水平相称的局面，让其选择，再用公平的意外显化认知缺口，结构化后才命名，并以迁移局面循环复测。USE WHEN 用户调用 '/ljg-teach'、说 '用情境教我'、'别先讲答案'、'通过案例让我学会'，或希望通过选择与反馈理解一个概念或观点。NOT FOR 直接定义查询（用 ljg-is/ljg-word）、八维概念解剖（用 ljg-learn）、伴读文本（用 ljg-read）。
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Content caster (铸). Transforms text into PNG through precise HTML typography and, when the mold needs it, generated raster imagery. Four molds: -l (default) long reading card, -f source-faithful full text, -c comic, -w whiteboard. USE WHEN user says '铸', 'cast', '做成图', '做成卡片', '做成海报', '原文排版', '全文卡片', '漫画', or '白板'.
古文逐字注解、组合排版、章节意旨图与全章解读生成器。把原文、字词注、句义注、无字顶部配图和章节解读排成一张可读的长 PNG。USE WHEN 用户调用 ljg-classic OR 要求给文言文、古诗文、经史子集做逐字注解、彩色夹注、章节解读、古文讲义图、章节配图。NOT FOR 只翻译一句古文、只写现代文章或通用内容卡片。
把一个名词或概念写成可使用的理解：先用普通话讲清它是什么、与相邻概念差在哪里，再说明它怎样运作、会改写什么判断，最后给出面对它时的行动抓手。USE WHEN 用户问 X 是什么、怎么理解、意味着什么、为什么重要、以后怎样判断或使用；尤其适合技术概念、制度、产品、角色、方法、规范与实践。NOT FOR 单纯查事实、公式证明、逐步操作教程、纵向因果深挖（用 ljg-think）或母题结构（用 ljg-structure）。
基于 SOC 职业分类
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| name | ljg-teach |
| version | 1.0.0 |
| description | 用体验而不是定义来教授概念、原理或检验观点：先给与学习者认知水平相称的局面，让其选择，再用公平的意外显化认知缺口，结构化后才命名，并以迁移局面循环复测。USE WHEN 用户调用 '/ljg-teach'、说 '用情境教我'、'别先讲答案'、'通过案例让我学会'，或希望通过选择与反馈理解一个概念或观点。NOT FOR 直接定义查询（用 ljg-is/ljg-word）、八维概念解剖（用 ljg-learn）、伴读文本（用 ljg-read）。 |
| user_invocable | true |
不先解释概念。先让学习者进入一个局面，做出在其当前认知里合理的选择；再让局面向前走，直到旧模型解释不了结果。结构被看见以后，才给它名字。
局面 -> 选择 -> 意外 -> 结构 -> 命名 -> 迁移局面
^ |
+------------- 「原来如此」 -----------+
| 当前状态 | 下一步 |
|---|---|
| 用户给出新概念、原理、模型或观点 | 进入「局面」；不要解释或命名目标概念 |
| 用户已经作出选择并说明理由 | 让局面发生一个公平的「意外」 |
| 用户回应意外、指出或暴露了假设 | 显化其认知结构，随后才「命名」，再给迁移局面 |
| 用户在迁移局面中继续作答 | 根据理由更新难度，继续循环或收束 |
| 用户说「揭晓」「停止」「总结」 | 尊重控制权，给当前最小必要解释或收束 |
一轮有效教学结束时，学习者不是记住了一句话，而是能看见：
从对话中估计学习者已经知道什么，并选中目标概念里一个最承重的认知缺口。没有足够证据时，从日常、具体、但不幼稚的难度开始；不要用自评问卷拖延体验。
局面必须让学习者拥有一个角色、一个目标、几条真正影响选择的约束和足够作判断的信息。首轮不出现目标概念的名字、定义、术语暗示或答案轮廓。
只提出一个必须取舍的判断。允许选项外回答，也允许「信息不足」——那本身是一种判断。以「你会怎么选？用一句话说理由」或同等具体的问题收尾，然后停下等回答。
把学习者的理由视为当前认知模型的证据，不急着判对错。关注他在优化什么、忽略什么、默认什么不会变化，以及把哪个局部规律当成了全局规律。
选择若已经显示出对目标概念的稳定理解，不得制造失败。改用更窄的边界条件、更长的时间尺度或相邻概念来提高难度；仍找不到真实缺口，就直说这一层已经掌握。
让局面只向前推进一步，出现一个旧模型没有预测到、但能从原有结构中解释回来的后果。意外的作用是暴露模型边界，不是证明学习者愚蠢。
意外必须公平：
呈现后只问一个诊断问题，例如「你原来的判断里，哪条默认现在需要改？」然后停下。
根据学习者两次回答，先把他的旧模型镜像出来，不抢先塞入理论：
若证据不足，用「我暂时推测」标明，不替学习者编造动机。观点涉及价值取舍时，区分事实判断、价值权重与约束条件；意外只能检验预测或代价，不能把一种价值偏好强装成唯一正确答案。
结构说清之后，才说：「你刚才遇到的这个结构，叫……」
每轮只引入一个最能压缩这次意外的概念、原理或模型。说明三件事即可：它看见了旧模型漏掉的什么、它能预测什么、它在哪些边界外会失效。术语存在流派差异时，标明出处或常见替代叫法，不把临时标签冒充公认概念。
立即给出一个表面不同、深层结构相同的新局面，不提醒该套用刚命名的概念。再次只问一个选择，并停下。
收束只保留四项：原来的规则、发生的意外、更新后的模型、迁移证据。然后询问是否进入下一个概念。
Example 1: 学一个概念
User: /ljg-teach 机会成本
-> 首轮只给资源取舍局面，请用户选择并说明理由
-> 用户回答后，让被放弃选项的真实代价出现
-> 先显化「只计算已支付成本」的旧规则，再命名「机会成本」
-> 换成时间分配局面复测，不提前提示概念
Example 2: 检验一个观点
User: /ljg-teach 「透明总会带来信任」
-> 给一个公开团队决策记录的局面，让用户决定透明到什么程度
-> 意外展示透明如何改变参与者的表演激励，而非宣判透明错误
-> 分开事实预测、价值权重和制度约束，再命名相应结构
-> 用家庭或市场中的异形局面复测边界
Example 3: 学习者没有掉进预设缺口
User: /ljg-teach 沉没成本
-> 用户首轮已经明确忽略不可收回的投入，只比较未来收益
-> 不伪造失败，也不重复定义
-> 承认这一层已掌握，改测身份承诺或信息价值等相邻边界
-> 若仍无真实缺口，收束并请用户选择下一个概念