用途
Concept Scaffolding Skill v3.0（推理激活版）用于设计课程或章节的学习进阶路径。它解决的问题是：如何将复杂概念拆解为可管理的步骤，在引入复杂性之前先建立基础理解，并管理每一步的认知负荷。
该技能与 learning-objectives 配合使用但解决不同问题：learning-objectives 定义“学生将做什么”（可测量的成果与评估），concept-scaffolding 设计“学生将如何学习”（逐步进阶与负荷限制）。工作流为：先写学习目标，再设计脚手架，然后按脚手架编写课程内容，最后将评估对齐目标。
主要能力
- 复杂度诊断：分析概念为何困难（内在复杂度、前置知识、常见误解、难点位置）。
- 学习者状态分析：评估学习者当前水平（A1/A2/B1/B2/C1）、可承受的认知负荷、所处层级（L1 基础、L2 AI 辅助、L3 智能设计）。
- 脚手架架构设计：确定步骤数量（3-7 步为佳）、每步认知负荷预算、重/轻脚手架位置、验证检查点。
- 整合设计：连接先前知识（间隔重复）、为未来概念做准备（前向脚手架）、选择教学模式（4 层法）、决定 AI 是否处理复杂步骤。
- 验证规划：设计微检查以确认每步理解，预测失败点，在认知负荷超限时调整。
使用方式
该技能以“人格 + 提问 + 原则”模式运行。激活时先进行系统化提问（复杂度诊断、学习者状态分析、脚手架架构、整合设计、验证规划），再依据七条原则做出决策：
- 认知负荷预算优先于任意步骤数（初学者每步 2-4 个新概念，中级 3-5 个，高级 4-7 个）。
- 简单 → 真实 → 复杂（渐进增加真实性，而非仅增加步骤）。
- 基础先于复杂（依赖排序，确保前置知识先教）。
- 先展示完整示例，再让学习者练习。
- 用检查点验证理解，而非假设进步。
- 3-7 步为最佳（太少造成认知跳跃，太多导致碎片化）。
- 脚手架与 4 层法匹配（L1 重脚手架无 AI，L2 中等脚手架 AI 辅助，L3 轻脚手架，L4 最小脚手架）。
输出为脚手架计划，包含步骤、每步新概念数、认知负荷等级、脚手架类型、完整示例、检查点任务与验证标准。
适用场景
- 设计课程或章节的教学进阶。
- 将复杂概念（如 Python 装饰器）拆解为渐进步骤。
- 管理不同水平学习者的认知负荷。
- 与 learning-objectives、technical-clarity、skills-proficiency-mapper 等技能集成使用。
限制
该技能明确警告需避免五种收敛倾向：任意步骤数、跳过完整示例、缺少验证检查点、忽略分层负荷限制、不按依赖顺序教学。具体平台支持、收费方式、价格等信息暂未提供。