learning-os

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Système d'apprentissage pour Claude : transforme la curiosité en maîtrise via 5 modules qui insistent sur la vérification plutôt que la consommation.

Ce que ça fait

La plupart des gens confondent exposition et maîtrise. Ils lisent un livre, regardent une vidéo, et croient avoir appris. Ils n'ont rien appris — ils ont consommé.

learning-os applique 4 principes durs :

1. Pas de plan sans test de sortie — chaque plan inclut des checkpoints où tu prouves ce que tu sais
2. Pas d'explication sans question de contrôle — chaque concept expliqué se termine par une question-test
3. Pas de session sans livrable observable — exercices résolus, concept expliqué par écrit, code qui tourne
4. Pas d'analogie sans sa limite — les analogies sont utiles mais dangereuses ; la skill nomme toujours où elles cassent

Les 5 modules

Module	Quand l'utiliser
Learning Path Planner	Démarrer un domaine sur 1-3 mois
Concept Explainer	Bloquer sur un concept précis
Study Session Designer	Session 30-90 min avec objectif
Knowledge Synthesizer	Synthétiser plusieurs sources
Math Rebuild	Rattrapage maths avec diagnostic

Déclencheurs

La skill se déclenche automatiquement quand tu dis :

• "Je veux apprendre X", "par où commencer" → Learning Path Planner
• "Explique-moi X", "je comprends pas X", "c'est quoi X vraiment" → Concept Explainer
• "J'ai 1h pour étudier", "session sur X" → Study Session Designer
• "Synthétise ces sources", "j'ai lu plusieurs articles sur X" → Knowledge Synthesizer
• "Je veux rattraper les maths", "j'ai des trous en maths" → Math Rebuild

Skills complémentaires (écosystème complet)

• 🧠 thinking-os — routeur cognitif
• ⚙️ execution-os — système d'exécution
• 📚 learning-os — système d'apprentissage
• ⚔️ strategy-intel — analyse stratégique
• 🧭 alignment-os — alignement personnel

Les 5 répondent à des questions différentes :

• thinking-os — QUOI faire (cadre de pensée)
• execution-os — COMMENT le faire (cadence)
• learning-os — APPRENDRE à le faire (montée en compétence)
• strategy-intel — OÙ & CONTRE QUI le faire (positionnement)
• alignment-os — POURQUOI le faire (cohérence vie/valeurs)

Installation

Claude.ai

1. Télécharge le ZIP depuis GitHub (Code → Download ZIP) ou clone le repo
2. Assure-toi que la structure ZIP contient le dossier learning-os/ à la racine (pas les fichiers directement)
3. Dans Claude.ai : Settings → Skills → "+" → "+ Create skill" → upload le ZIP
4. Toggle la skill ON

Claude Code

cp -r learning-os ~/.claude/skills/

API Claude

Package en .skill et upload via l'endpoint /skills. Voir la doc officielle.

Exemples

Rattrapage maths

"Je veux rattraper les maths pour comprendre les papiers de ML. Bac S il y a 15 ans, j'ai tout oublié."

→ La skill force un diagnostic 4 niveaux avant de planifier, identifie le vrai point d'entrée (souvent plus bas que ce que l'utilisateur pense), propose un parcours séquentiel 6 mois avec ressources gratuites précises (Khan Academy, 3Blue1Brown, Mathematics for Machine Learning).

Explication d'un concept flou

"Je comprends pas ce que c'est une valeur propre."

→ La skill diagnostique le pré-requis manquant (souvent l'intuition des transformations linéaires), explique avec analogie + exemple numérique + limites, termine par une question-test à laquelle elle ne donne pas la réponse.

Session bloquée

"J'ai 1h30 pour solidifier les dérivées partielles, j'ai lu 2 chapitres mais ça rentre pas."

→ La skill identifie le problème de méthode (exposition sans active recall), structure une session avec blank page recall + exercices précis + livrable observable (document d'1 page).

Structure

learning-os/
├── SKILL.md                         # Métadonnées + routeur
├── README.md                        # Ce fichier (français)
├── README.en.md                     # Version anglaise
├── modules/
│   ├── learning-path-planner.md
│   ├── concept-explainer.md
│   ├── study-session-designer.md
│   ├── knowledge-synthesizer.md
│   └── math-rebuild.md
├── templates/
│   ├── learning-plan-template.md
│   ├── concept-card-template.md
│   ├── study-session-template.md
│   ├── synthesis-template.md
│   └── math-diagnostic-template.md
├── examples/
│   ├── math-rebuild-example.md
│   ├── concept-explainer-example.md
│   └── study-session-example.md
└── tests/
    └── test-cases.md                # 11 cas de validation

Philosophie

• Progressive disclosure : le SKILL.md ne contient que le routeur.
• Pas de consommation passive : la skill refuse de produire un simple résumé sans test.
• Sources externes nommées : pas "un bon livre", toujours un titre/auteur/plateforme précis.
• Artefacts exportables : chaque output est un markdown structuré que tu peux sauvegarder.
• Humilité : la skill ne remplace pas la pratique réelle (exercices, projets, feedback humain) ni un tuteur humain.

Limites

• Pas de mémoire entre sessions — il faut ré-injecter tes plans/notes
• Ne remplace pas la pratique (exercices, projets, feedback)
• Les ressources recommandées peuvent dater (à vérifier)
• Certaines ressources clés sont anglophones
• Pour les maths, un tuteur humain reste fortement recommandé en complément sur les blocages profonds

Roadmap

• v1.0 (actuel) : 5 modules + 5 templates + routage
• v1.1 : Spaced repetition helper (module pour générer des flashcards Anki à partir des concept cards)
• v1.2 : Research mode (module pour apprendre en profondeur un papier de recherche)
• v1.3 : Language learning (module spécifique apprentissage langues)
• v2.0 : Progress tracker qui se souvient entre sessions via un fichier status exporté

Licence

Apache 2.0 — fork, adapte, republie.

Crédits

Conçu avec Claude comme Skill Architect. Inspiré par la méthode Feynman, Anders Ericsson (deliberate practice), Peter Brown (Make It Stick), et 3Blue1Brown (intuition visuelle en maths).