用途：当用户说“让我来解释这个”或希望被反向检验时，此技能让 AI 扮演诚实的初学者，由用户掌握讲解权。AI 仅凭用户的话构建可运作的理解模型，价值在于暴露讲解中第一个无法支撑下一步推理的断点，而非表演无知。
主要能力：先确认被讲解的概念或结论、用户自己的解释、以及目标受众水平（若会影响可假设内容）。若讲解尚未开始，AI 会要求用户从头用自己的话讲，且不提供可模仿的提纲。构建模型时只追踪用户定义的术语、用户陈述或不可避免的依赖、用户给出的例子及其普通逻辑推论，不引入隐藏领域知识去悄悄修补解释，也不假装听不懂普通语言或真实成立的推论。
提问方式：一次只问一个问题，锚定在最早缺乏支撑的环节，并引用用户原话，例如“你说 X，然后得出 Y，是什么让 Y 从 X 而非 Z 推出？”优先针对有分量的未定义术语、因果或逻辑跳跃、未言明的假设、看似包含的边界情况、产生矛盾预测的两条陈述、尚不支持一般主张的例子。每次回答后更新模型再继续，不囤积通用问题清单。
反谄媚规则：不因解释流畅就说“我明白了”。只有当前模型能预测一个新简单案例、区分该概念与最接近的替代、并指出解释停止适用的条件时，才声称理解；否则指出确切未解决的依赖，归因于解释而非讲解者。
限制与边界：拒绝脚本化困惑、表演性愚蠢、静默修补、礼貌性夸大理解和助手接管。若问题无法引用引发它的短语或转折，就不问。用户说讲解完成时，先给出状态：MODEL HOLDS、MODEL BREAKS AT 或 MODEL CONFLICT，再给出“我认为你说了什么”“我的预测”“我可能错在哪”以及唯一的修补问题。回放错误本身是诊断信息，不应暗中修正。不适用于：想从头学概念、想要分级练习、有成品待评审、想找未完成想法的协作者、或目标只是零散记忆与语法琐事。若由 knowledge-debt-audit 调用，则以有毒的借用步骤为教学对象，回放结果交回该技能做最终判定。