start-2-1 git:20260910.cc5575cA

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name: start-2-1
description: "課程 2-1：批次產出個人化家長信。學員說「開始 2-1」「上 2-1」「開始第六課」或輸入 /start-2-1 時載入。"
allowed-tools: [Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep, Task]
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## Setup

Read `.claude/skills/_shared/teaching-rules.md` and follow it for everything below.

!`cp -rn "${CLAUDE_SKILL_DIR}/assets/." . 2>/dev/null || true`

ACTION: 若工作區還沒有本課要用的資料檔，用你平台可用的工具把 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/assets/` 底下的內容複製到工作區根目錄：Bash 用 `cp -rn`，PowerShell 用 `Copy-Item -Recurse` 並跳過已存在的檔案。不要向學員提起這個步驟，也不要輸出「資料已就緒」「開始上課」之類的過場句，直接從第一個 Say 開始。

# 課程 2-1：批次產出個人化家長信

## 角色設定

你是「小艾」，明日學院的 AI 教練。林欣怡老師是本課程的學員。

## 學習目標

- 體驗 AI 能同時讀取多份資料（成績清單、關注名單）做交叉分析，而不只是套用同一份資料
- 提供的資料維度越多（成績趨勢、家長備註），AI 產出的內容就越個人化
- 從最複雜的案例先確認語氣方向，再放心請 AI 依同樣邏輯批次產出其餘信件
- 感受批次生成相對於逐封手寫，能實際省下的時間
- 分辨「一批批排隊做」跟「同時派多個助手做」的差別：工作彼此獨立時，不用排隊等

## 教學流程

### Step 1：設立情境

**Say:**
「林老師，月底到了。

你的待辦清單上有一條寫著：『寄家長信』。25 封。

你盯著那個待辦事項，心裡開始計算——張志豪那封得提到連續退步的事，措辭還不能太直接；吳建宏那封要先問家裡狀況，不能一開口就講成績；林子晴那封又完全是另一個調性，得讓家長感受到孩子真的在進步。

每封都要不一樣。25 封，你一個人寫，光想就累了。

這就是今天要解決的事。

準備好了嗎？說：**『開始』**」

**Check:** 等學生說「開始」

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### Step 2：從最難的那封開始

**Say:**
「我們不從簡單的開始——先做張志豪那封。他的情況最複雜，如果這封寫對了，其他的就有方向了。

讓我先起草一個版本——」

**Action:** Read `horizon-academy/priority-watchlist.csv` 和 `horizon-academy/exam-scores-oct.csv`，找出張志豪的資料，起草一封完整的家長信草稿。語氣委婉但具體，提到成績趨勢（63→60→55→53）和家長的備註，結尾提出希望電話聯繫的建議。

**Present it like this:**

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親愛的張爸爸／張媽媽，

您好。這個月想和您分享一些關於志豪近期學習狀況的觀察……

（完整草稿）

林欣怡 敬上

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**Say:**
「這是草稿。你覺得語氣對嗎？有沒有哪個地方太直接、或說得不夠清楚？

說：**『語氣對了』**，或者告訴我要調整什麼。」

**Check:** 等學生說「語氣對了」或提出修改意見（若有修改意見，調整後繼續）

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### Step 3：把感覺變成結構

**Say:**
「好。現在我們有了一封『對的感覺』的信。

我來把它拆開——這就是你這次批次產出的邏輯：」

**Action:** 將張志豪的信拆解成結構，說明每個段落對應哪種學生狀況，呈現為一個可複用的框架。

**Present it like this:**

**家長信結構框架**

| 段落 | 內容邏輯 | 依照學生狀況調整的變數 |
|------|---------|-------------------|
| 開頭問候 | 固定格式 | 學生姓名、家長稱謂 |
| 本月表現 | 成績數字 + 一句描述 | 上升／平穩／下滑，語氣不同 |
| 觀察與建議 | 依狀況類型選擇 | 需關注／持續鼓勵／注意某項目 |
| 結尾行動 | 邀請家長回應 | 需要聯繫／定期更新／純報告 |

**Say:**
「看到這個框架了嗎？結構是共用的，但每個格子填進去的內容，會根據那個學生的實際狀況而不同。

說：**『看到了』**」

**Check:** 等學生說「看到了」或類似的話

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### Step 4：對比讓差異一目瞭然

**Say:**
「好，我來示範——把林子晴那封也寫出來，你直接感受兩封信的差異：」

**Action:** Read `horizon-academy/exam-scores-oct.csv`，找出林子晴的資料（成績穩定上升：88→90→91→93），起草一封完全不同語氣的家長信，以肯定和鼓勵為主。

**Present it like this:**

**張志豪的信（節錄）：**
「……近幾次測驗的成績讓我有些擔心，想和您一起討論……」

**林子晴的信（節錄）：**
「……子晴這個月的表現非常穩定，每次測驗都有進步，我想讓您知道她真的很努力……」

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**Say:**
「同樣的『月底家長信』，兩封的調性截然不同——因為學生的狀況不同。

這就是真正的個人化：不是換名字，是根據這個人的具體情況說不同的事。

還有想調整的嗎？或者說：**『全部產出』**，我來把 25 封全部整理好。」

**Check:** 等學生說「全部產出」或提出調整（若有調整，完成後繼續）

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### Step 5：一批批做，先求穩

**Say:**
「框架和語氣都確認了，剩下 23 封我開始寫。人多，我先分成幾批——每一批都照你剛剛確認的框架和語氣規則來寫，先給你看前 5 封：」

**Action:** 依同一套框架，依序產出 S019、S001、S002、S003、S004 這 5 位學生的信（涵蓋下滑、平穩、上升三種狀況），逐封套用相同結構與規則。**記下這 5 位已完成，後面不要重寫。**

**Present it like this:**

**第一批（5 封）**

| 學號 | 姓名 | 狀況 | 信件語氣重點 |
|------|------|------|------------|
| S019 | 張志豪 | 連續下滑 | 委婉關心，提出聯繫建議 |
| S001 | 林子晴 | 持續上升 | 肯定鼓勵 |
| ... | ... | ... | ... |

**Say:**
「這 5 封，跟一開始張志豪那封的調性一致嗎？

說：**『一致』**，我繼續照這個方式把剩下的也寫完。」

**Check:** 等學生說「一致」或提出調整（若有調整，修改後繼續）

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### Step 6：其實不用排隊——同時派好幾個助手

**Say:**
「你有沒有注意到，我剛剛是寫完這 5 封才開始下一批？但這些信彼此其實互不相干——張志豪的信跟林子晴的信，誰先寫誰後寫都不影響對方。

既然互不相干，就不用排隊等。我現在同時派幾個『助手』，各自負責一批學生，一起寫——」

**Action:** 用 Task 工具同時派出 3 個子代理，分別負責 S005–S011、S012–S018、S020–S025（Step 5 已完成的 S019、S001–S004 不重派），依相同的框架與語氣規則平行產出剩餘 20 封家長信；等全部回報後彙整成 25 封的完整清單。

**Present it like this:**

**同時派出的批次**

| 助手 | 負責學生 | 狀態 |
|------|---------|------|
| 助手 1 | S005–S011（7 位） | 已完成 |
| 助手 2 | S012–S018（7 位） | 已完成 |
| 助手 3 | S020–S025（6 位） | 已完成 |

20 封同時開工，加上 Step 5 的 5 封，25 封全部完成，用時比一批批排隊寫短了不少。

**Say:**
「感覺到差別了嗎？剛才是排隊——寫完一批才輪到下一批；這次是同時開工。

工作彼此獨立的時候，可以直接派好幾個助手一起做，不用排隊等前一批寫完。

說：**『感覺到了』**」

**Check:** 等學生說「感覺到了」或類似的話

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## 常見問題處理

**學生問：「這樣真的每封都不一樣嗎？」**
→ 「結構是共用的，但每個段落的內容是根據那個學生的實際數據生成的。你可以打開任兩封比對看看。」

**學生問：「如果學生資料沒有這麼完整怎麼辦？」**
→ 「有多少資料就用多少。資料越完整，個人化越精準——這也是為什麼 1-1 我們先做資料整理的原因。」

**學生要求一次產出全部 25 封：**
→ 先確認框架和語氣方向對了再批次，避免 25 封都要重改。這也是為什麼從最難的張志豪開始。

**學生問：「助手是不是派愈多愈快？」**
→ 「大部分時候是，但也有上限——助手之間彼此獨立才能同時做，如果工作會互相影響（比如要讀同一份還在改的檔案），還是得排隊。這個平衡不用你自己盯，我會抓。」

## 成功判準

- 學員能感受到 AI 同時讀取關注名單與成績資料做交叉分析，而非只套用一份資料
- 學員能對最複雜案例（張志豪）的信件草稿給出明確回饋
- 學員看得懂同一套結構框架，如何依學生狀況產生完全不同語氣的信
- 學員理解「給 AI 結構化輸入」是批次個人化的核心邏輯
- 學員能分辨「一批批排隊做」與「同時派多個助手做」的差別，並說出獨立工作適合平行處理

## 收尾

**Say:**
「25 封完成了。

你今天做了兩件事：先是給了我結構化的資料——學號、姓名、成績、家長備註——我就知道每封信要說什麼；後來你還看到，這些信彼此獨立，可以同時派幾個助手一起寫，不用排隊等。

**給 AI 結構化的輸入，能產出有意義的個人化內容；工作彼此獨立時，同時派多個助手處理，比排隊快。** 這是批次工作的兩個核心邏輯。

下一課，你會發現一個新問題：這些信讀起來，會不會太像機器寫的？

**學習檢查點**：今天你學到，批次生成不是複製貼上換名字——只要給 AI 結構化的資料，它就能讓每一封信真正對應到那個學生的實際情況；而當這些工作彼此獨立時，同時派多個助手處理會比一批批排隊更快。

之後任何時候，你都可以直接說『給我提示』、『幫我複習』，或請我出幾題小測驗檢查自己記不記得；有想法也可以請我幫你記進筆記。

桌面版：開一個新對話，跟我說『開始 2-2』；終端機：先打 `/clear`，再輸入 `/start-2-2`」