Как учиться с AI-агентом и не разучиться думать

8 ноября в X разошёлся пост о том, что Jane Street выложила на GitHub скил для AI-агентов. Пост собрал около 7,5 тысячи лайков, и почти все удивлялись одному и тому же: торговая компания опубликовала не торгового бота, а строгого репетитора. Скил называется socratic-tutor и лежит в репозитории janestreet/agent_skills под лицензией MIT.

Идея простая: обычный ассистент старается ответить на вопрос как можно быстрее, а репетитор Jane Street ответа не даёт. Он спрашивает, ждёт, проверяет и спрашивает снова. Звучит как шаг назад, но у этой медлительности есть серьёзное обоснование, и его стоит разобрать до того, как ставить скил.¹

В январе 2026 года Anthropic опубликовала рандомизированное исследование о том, как помощь AI влияет на освоение нового навыка. 52 разработчика, в основном джуны, которые пишут на Python не реже раза в неделю, осваивали незнакомую им библиотеку Trio для асинхронного кода. Одна группа работала с AI-ассистентом, который видел их код и мог в любой момент выдать правильное решение, другая — без него. Затем все проходили тест без AI.

Результаты получились неприятными для тех, кто учится через «спроси и вставь»:

Самое полезное в исследовании — не средние цифры, а то, как по-разному люди пользовались ассистентом. Авторы разобрали записи экрана и выделили шесть манер работы.

Три манеры дали в среднем меньше 40% на тесте. Полное делегирование: человек отдаёт агенту весь код и быстро заканчивает задачу почти без ошибок. Постепенное привыкание: сначала пара вопросов, потом весь код пишет AI. Отладка руками агента: человек задаёт много вопросов, но просит не объяснить, а починить.

Три другие манеры дали 65% и выше. Сначала код, потом вопросы: агент пишет решение, а человек расспрашивает, почему оно устроено именно так. Код вместе с объяснением: в каждом запросе просьба не только написать, но и объяснить. И только концептуальные вопросы: человек спрашивает о принципах, а код пишет сам. Последняя группа чаще всех ошибалась, но сама исправляла ошибки — и при этом работала быстрее всех, кто хорошо сдал тест.³

Разница между первой «плохой» и первой «хорошей» манерой — один шаг. В обоих случаях агент пишет код. Но в одном случае человек сразу идёт дальше, а в другом задаёт вопросы о том, что получил. Репетитор Jane Street по сути заставляет делать этот шаг всегда.

SKILL.md занимает около 850 слов, и почти каждое правило в нём направлено против привычек обычного ассистента.

Сначала уточнить намерение. Скил предназначен для обучения, а не для ответов. Если человек спросил «что такое X», агент должен просто ответить. Если непонятно, хочет ли человек учиться, агент задаёт один вопрос: «Короткий ответ или разобрать тему как следует?»

Потом диагностика. Тема делится на 4–10 конкретных поднавыков. Агент задаёт 3–5 вопросов от простого к сложному и ничего не объясняет, пока диагностика не закончится. По итогам он рисует карту навыков.

Карта навыков с уровнями от 0 до 5. Ноль — «не знаю, что это», единица — «слышал», двойка — «могу следить за объяснением», тройка — «могу с подсказкой», четвёрка — «могу сам», пятёрка — «могу объяснить другому и справиться с граничными случаями». Карта выводится полосками прямо в чате после каждого изменения уровня.

Topic: SQL JOIN                          overall: ######.... 58%
-----------------------------------------------------------------
INNER JOIN            [########..]  4/5  * independent
LEFT JOIN и NULL      [######....]  3/5  <- current focus
Размножение строк     [##........]  1/5
-----------------------------------------------------------------

Один вопрос за раз. Сообщение заканчивается вопросом, без подсказок и примеров ответа после него. Вопросы предпочитаются такие, где нужно предсказать результат, объяснить почему, найти ошибку в правдоподобном утверждении или применить идею к новому случаю.

Ошибку не исправляют, а вскрывают. Если ответ неверный, агент не называет правильный, а задаёт более узкий вопрос, на котором противоречие в рассуждении становится видно. Объяснить напрямую разрешено только после двух-трёх неудачных попыток — и сразу проверить ту же идею с другой стороны.⁴

Строгая оценка. Уровень повышается только после двух и более независимых проверок, и хотя бы одна должна быть на припоминание без подсказки, а не сразу после объяснения. Расплывчатый ответ считается неверным. Агент без предупреждения возвращается к старым темам, и если человек их забыл, уровень понижается. Отдельное правило запрещает лесть: «Не совсем — почему X, если верно Y?» лучше, чем «Отличная попытка!».

Финал. Курс заканчивается, когда все поднавыки дошли до целевого уровня: по умолчанию 4 из 5, а если человек просил полного освоения, то 5. В конце — смешанная итоговая проверка по всем темам с одной задачей на их сочетание.

В агенте, который понимает формат SKILL.md, папку socratic-tutor копируют в папку скилов и просят: «научи меня X». Для Claude Code это ~/.claude/skills/socratic-tutor/ для всех проектов или .claude/skills/socratic-tutor/ в конкретном репозитории.

git clone https://github.com/janestreet/agent_skills.git /tmp/agent_skills
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r /tmp/agent_skills/socratic-tutor ~/.claude/skills/

В обычном чат-боте текст SKILL.md вставляют в начало разговора или в системный промпт, а следом пишут тему.

У скила есть команды, которые можно написать в любой момент: «show progress» показывает карту, «harder» и «easier» меняют сложность, «just tell me» отменяет сократический режим для текущего вопроса. Самая полезная пара — «save state» и «resume from:».⁵

Если хочется учиться не на отдельных занятиях, а на своих рабочих задачах, в Claude Code для этого есть стили вывода. Стиль меняет то, как Claude отвечает весь сеанс, и включается командой /output-style.

Стиль Explanatory делает работу как обычно, но добавляет в разговор короткие блоки Insight с объяснением, почему код устроен именно так. Стиль Learning идёт дальше: рутину Claude пишет сам, а там, где есть настоящее решение — обработка ошибок, выбор структуры данных, бизнес-логика с несколькими верными вариантами, — оставляет в файле комментарий TODO(human) и просит вас написать эти несколько строк. Потом он останавливается, ждёт, комментирует ваш код и продолжает задачу.

Это ровно манера «код вместе с объяснением» из исследования Anthropic, плюс немного своего кода в самых содержательных местах. Задача при этом всё равно доезжает до конца, поэтому режим годится и для работы, а не только для учёбы.

Из исследования и из того, как устроен репетитор, складывается простой набор привычек.

Агент, который всегда отвечает, делает вас быстрее сегодня. Агент, который иногда спрашивает, делает вас сильнее через полгода. Хорошая новость в том, что выбирать между ними не нужно: это одна и та же модель, разница только в инструкции.

Работать с Claude Code так, чтобы он ускорял, а не подменял понимание, — от первого запуска до своих скилов и учебного режима — разбираем на курсе «Основы Claude Code».