Coach
Telemetrie učení, která hlásí retenci a audity hodnotitele z reálných záznamů, nikdy z pocitů
Funguje s nastavením
Co umí
Učební kouč s rozloženým opakováním pro plugin Engram: čte telemetrii deterministického enginu (loop-closure, retention buckets, calibration, transfer, grader-health) a vypráví upřímnou kontrolu, kde každá adaptace je podložena vlastními čísly studenta. Spouští se na "how am I doing", týdenní kontroly, audit hodnotitele proti zlaté sadě, spouštění n-of-1 strategických experimentů nebo úpravu rozvrhu opakování. Je to narativní vrstva nad scripts/engram.py, který vlastní každé číslo, které kouč hlásí.
Testovací report
Nalezeno skills/coach/SKILL.md přes GitHub tree; frontmatter se parsuje s name+description. Namátkově zkontrolovány scripts/engram.py, skills/_shared/subagents.md, agents/engram-assessor.md, CONTRIBUTING-DATA.md – všechny HTTP 200. Naklonoval jsem repozitář a spustil engine: selftest = 302/302, a jeho AST guard pro import sítě potvrzuje tvrzení "žádný síťový kód". Zasekl jsem skutečný stav studenta (3 zakódované koncepty kalkulu, 30 dní uplynulo, nula recenzí) takže `stats` vrátilo loop_closure.rate==0.0 ("SMYČKA SE NIKDY NEZAVŘELA"), poté jsem proti němu napsal dva artefakty: BASELINE.md (bez dovednosti) začalo s "Dobrá práce... jen tak dál!", hlásilo sekce retence/kalibrace a tvrdilo, že recenze by je "znovu zvedla"; SKILL.md (podle těla) začalo s "smyčka se nikdy nezavřela, nic jiného zatím není skutečné", citovalo vlastní ~2minutovou hodnotu enginu, nabídlo přesně tři možnosti s `/review quick` doporučeným jako první a přeskočilo sekce hodnotitele/kalibrace podle pravidel rate==0. Konkrétní naměřený rozdíl, dovednost je zjevně lepší. Verdikt "setup" nikoli "pass": standardní holá kopie dovednosti z katalogu selže uzavřeně – ověřil jsem, že resolver vrací "engine not found" bez ENGRAM_ROOT nebo instalace pluginu a vrací cestu k enginu, jakmile ENGRAM_ROOT ukazuje na klon. Kategorie opravena z "data" na produktivitu (osobní učební/studijní kouč).
Testováno: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalace
git clone --depth 1 https://github.com/nagisanzenin/engram.git /tmp/coach-src mkdir -p ~/.claude/skills cp -R /tmp/coach-src/skills/coach ~/.claude/skills/coach # NOTE: this skill is a thin narration layer over the engine at scripts/engram.py. # A bare skill-copy FAILS CLOSED with "engine not found" unless the engine is resolvable. # Two ways to wire it up: # 1) RECOMMENDED — install the whole thing as a plugin (auto-resolves $CLAUDE_PLUGIN_ROOT): # /plugin marketplace add nagisanzenin/engram then /plugin install engram # 2) Keep the skill-copy above and point ENGRAM_ROOT at a full clone (persist in ~/.zshrc; # move the clone out of /tmp first): # export ENGRAM_ROOT=/tmp/coach-src # The `audit` subcommand also spawns the engram-assessor subagent (agents/engram-assessor.md, in the full clone). # Requirements: Python 3 (stdlib only, no pip). State lives in ~/.claude/learning (override ENGRAM_HOME). # The engine has no network code — proven by a permanent AST selftest (302/302 checks pass).
Příkazy a ukázkové prompty
/coachTelemetrie učení, která hlásí retenci a audity hodnotitele z reálných záznamů, nikdy z pocitů
Skilly se spouštějí běžnými požadavky — žádné příkazy k zapamatování. Po instalaci ho aktivují prompty jako tyto (anglicky):
How am I doing on my learning this weekShow my retention stats in a dashboardAdjust my study strategy based on my data