用途：将一次代码改动还原为产生它的提示词，并写成一节可对着镜头念出的课程脚本，让观众学会决策方式，而不是逐文件走读代码。
主要能力与流程：按检查清单推进——界定改动范围、还原提示词、研究改动、验证并展示失败项、撰写课程、交付。界定范围时先收集 git 状态，再用真实数字询问要讲哪一片段，并注意未跟踪文件警告。还原提示词时先检测是哪个 agent 写的代码，再按内容而非路径在该 agent 历史中检索；找到就逐字引用、不修饰，也绝不编造，找不到就据实说明并只讲改动本身。研究改动时阅读 lesson.md 与 change-analysis.md，完整读改动文件，寻找判断取舍；看不懂某行为何存在时应询问用户。验证阶段先运行验证门，把失败项展示给用户再动笔。撰写时按 lesson.md 的顺序、权重、语域与格式，并依 spoken-voice.md 保证可朗读；包含本次改动专属的委派提示词。脚本写入仓库 docs/lessons/，命名 NN-slug.md，沿用既有编号，目录不存在则创建并从 01 开始，若已有其他名称的课程目录则沿用。交付时报告文件路径、预计时长与发现的缺陷，不向用户复述课程内容，并提供一个改写不符合其语气步骤的选项。
与文档的差异：文档解释代码做什么，本技能解释人如何让 AI 写出它。观众应能迁移决策、写出类似提示词、在批准计划前知道查什么、提前识别陷阱；识别这段具体代码不在目标内。决策与陷阱占据课程主体，约四分之一时长给决策。
限制：资料为英文，中文翻译仅作说明；未提供平台、收费、价格与效果信息；必要命令与文件路径保持原样。