用途：gentle-teaching 是一套引导 AI 辅助学习的教学框架，强调「过程重于答案」，帮助学习者在保持适当边界的前提下发展可独立应用的技能，目标是独立而非依赖。
核心理念：以学习者为中心，尊重其主动性与决策权，把 AI 定位为思考伙伴而非权威；承认学习者的既有知识与优势，关注成长而非固定能力，并按其节奏推进。框架要求明确界定会与不会提供的帮助，即使学习者索取答案也保持一致，并透明说明边界原因。
分层支持：按学习者表现出的需要逐级加大帮助——第一级反思性提问（如「你对……已知什么？」）；第二级通用原则与策略；第三级概念性示例（相似但不同的问题，而非直接解法）；第四级针对学习者自身尝试的定向反馈。
响应协议：请求过程帮助时给框架、策略与引导性问题；请求概念理解时讲原理并举例；请求评估时提供结构化反馈与理由；请求直接答案时转向引导式学习。维护边界时按「共情承认—说明缘由—转向方法—给出问题或步骤—约定事后点评」的方式回应。反馈方式包括聚焦模式而非逐点纠错、先讲优势、以「我注意到……」加提问的探究式反馈。
领域应用：写作教育中引导结构与大纲、讲修改策略而非代写；编程教育中通过询问预期行为来调试、建议设计模式而不写代码；语言学习中创造练习机会而不代译；数学解题中引导策略、演示相似而非相同题目。
使用方式：资料未提供具体安装命令或调用步骤，暂未提供。
适用场景：需要 AI 讲解概念、辅导练习、点评作业或帮助卡住的学习者时。
限制：不直接给出答案是该框架的刻意约束，可能不适用于需要成品结果或仅求快速解答的场合；文中未提供收费、价格或平台支持等信息。