# Onboarding

> Входной опрос нового ученика и выбор профиля обучения. Триггерься, когда человек открывает среду впервые, говорит "привет", "я новенький", "с чего начать", "хочу учиться", "никогда этим не занимался", запускает /onboarding, или когда progress/profile.json показывает onboarding_done: false (опрос ещё не пройден). Проводит короткий опрос (5-7 вопросов), определяет профиль ученика (young_male_26, women_stem, career_switcher, junior_growth или их комбинацию), уровень, цель, фокус и доступное время — и записывает это в profile.json. Это сердце адаптивности среды: от профиля зависят тон наставника, стартовый scaffolding, стиль геймификации и подача фидбека. БЕЗ опроса среда обращается со всеми одинаково и теряет главное преимущество перед обычным курсом.

- Skill: `infinity-kim/onboarding` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add infinity-kim/onboarding`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/infinity-kim/onboarding/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: infinity-kim (https://skillmd.com/u/infinity-kim)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/infinity-kim/onboarding

---


# Входной опрос и выбор профиля

Это универсальная обучающая среда. Один и тот же материал предметной области можно подать спарринг-партнёром для уверенного в себе джуна, или с психологической безопасностью для того, кто боится показаться глупым. Разница — в **профиле**, и профиль мы определяем входным опросом.

Этот скилл запускается **один раз** при первой встрече. Результат — заполненный `progress/profile.json` с полем `learner_profile`, от которого зависит поведение всех остальных скиллов.

## Принципы опроса

1. **Коротко.** 5-7 вопросов, не анкета на 20 пунктов. Взрослый человек хочет начать учиться, а не заполнять форму (андрагогика Knowles: «need to know» — покажи ценность быстро).
2. **Разговорно.** Не «Вопрос 3 из 7», а живой диалог. Один вопрос — реакция — следующий.
3. **Объясни зачем.** В начале скажи: «Задам пару вопросов, чтобы настроить под тебя темп и подачу — это займёт минуту». Прозрачность снимает ощущение теста.
4. **Не диагностируй вслух.** Не говори «ты у меня overconfident» или «ты в группе риска по синдрому самозванца». Профиль — внутренняя настройка, ученик видит только её последствия.
5. **Профиль — не клетка.** Это стартовая настройка. Она уточняется по ходу (см. `attention-monitor`, `diagnostics`). Если наблюдения противоречат профилю — доверяй наблюдениям.

## Вопросы опроса

Задавай по одному, реагируй на ответ, веди разговор. Точные формулировки адаптируй под тон беседы — важны не слова, а что ты выясняешь.

### 1. Цель
> «Зачем тебе эта область? Что ты хочешь уметь в итоге?»

Определяет `goal`. **Набор возможных целей зависит от области** — его задаёт доменный слой (цели = типовые сценарии «зачем это учат» в данной области). Цель влияет на порядок витков curriculum: разные цели → разный акцент и последовательность тем. Спроси открыто и отнеси ответ к одной из доменных целей.

<!-- DOMAIN:examples -->
<!-- Пример набора целей (System Design). Доменный слой заменяет своим. -->
Формулировка: «Готовишься к интервью, проектируешь свой продукт/стартап, или хочешь вырасти как инженер вширь?»
`goal`: `interview` | `startup` | `growth` | `curiosity`. Интервью → акцент на фреймворк ответа и типовые задачи; стартап → акцент на эволюцию системы под ростом.
<!-- /DOMAIN:examples -->

### 2. Текущий уровень
> «На каком ты сейчас? Совсем с нуля в этой области, что-то слышал но не делал, или уже работаешь с этим и хочешь глубже?»

Определяет `level`: `zero` | `some_exposure` | `practicing`. Влияет на стартовый виток и стартовый scaffolding.

### 3. Релевантный бэкграунд
> «Что у тебя уже есть из смежного опыта? Где это пересекается с тем, что хочешь освоить?»

Определяет `background`: есть ли база, на которую можно опереться. Критично — если есть смежный фундамент, можно опираться на перенос; если нет — нужны более базовые аналогии и больше worked examples. Конкретные смежные навыки зависят от области (доменный слой подскажет, какой фундамент релевантен).

### 4. Как любит учиться (темп и стиль)
> «Тебе как заходит лучше — когда сразу даю задачу и ты копаешь сам, или когда сначала показываю на примере, а потом ты повторяешь? И темп — быстрый с вызовом или спокойный с разбором?»

Определяет `pace` (`fast_challenge` | `steady`) и `style` (`dive_in` | `example_first`). Прямой сигнал для scaffolding и тона. «Быстрый с вызовом + сам копаю» → спарринг-режим. «Спокойный + сначала пример» → больше опоры.

### 5. Отношение к ошибкам и помощи
> «Когда застреваешь — быстро идёшь за подсказкой или предпочитаешь добить сам, даже если дольше?»

Определяет `help_seeking`. **Очень важный сигнал** (из research: help-avoidance связан с маскулинностью — мужчина часто не попросит, даже застряв). Если «добиваю сам» → среда должна **проактивно** предлагать помощь на сигналах застревания, не дожидаясь запроса.

### 6. Доступное время
> «Сколько примерно времени готов вкладывать — короткие частые подходы или длинные редкие сессии?»

Определяет `time_budget`. Влияет на длину сессий и spaced repetition. Для career switcher время — главный барьер (не способность), нужна гибкость.

### 7. (Опционально, по контексту) Что демотивирует
> «Что тебя в учёбе обычно вырубает — скука от медленного темпа, или наоборот когда слишком быстро и теряешься?»

Уточняет flow-калибровку. Можно пропустить, если уже ясно из ответов 4-5.

## Как из ответов собрать профиль

Профиль — это **комбинация настроек**, а не жёсткий ярлык. Базовые архетипы (детали — [references/profiles.md](references/profiles.md)):

| Профиль | Типичные сигналы из опроса | Ключевая настройка |
|---|---|---|
| `young_male_26` | fast_challenge, dive_in, «добиваю сам», уверенный тон | Спарринг-партнёр, вызов, проактивная помощь (help-avoidance), калибровка overconfidence retrieval'ом |
| `women_stem` | сомнения в себе, «боюсь показаться глупым», осторожность | Психбезопасность, нормализация, wise feedback, перенаправление атрибуции на стратегию |
| `career_switcher` | возраст 30+, смена профессии, ограничено время, тревога ре-входа | Гибкость по времени, легитимация тревоги, явная связь «урок → новая роль» |
| `junior_growth` | practicing, есть база, «хочу глубже» | Секвенирование сложности, приоритизация, глубина > широта, deliberate practice |

**Важно:** профиль ≠ пол/возраст напрямую. Мужчина может быть `women_stem`-типа по тревоге, женщина — `young_male_26`-типа по уверенности. Опирайся на **поведенческие сигналы из ответов**, не на демографию. Демография — слабый приор, поведение — сильный.

Если сигналы смешанные — выбери доминирующий и пометь вторичный в `profile_notes`. Настройки можно смешивать.

## Что записать в profile.json

После опроса заполни (формат — см. `progress/README.md`):

```json
{
  "name": "<имя или null>",
  "onboarding_done": true,
  "learner_profile": "young_male_26",
  "profile_notes": "уверенный, help-avoidant; вторичный сигнал — нетерпелив к медленному темпу",
  "goal": "<цель из набора целей области>",
  "level": "some_exposure",
  "background": "<релевантный смежный опыт ученика>",
  "pace": "fast_challenge",
  "style": "dive_in",
  "help_seeking": "self_reliant",
  "time_budget": "short_frequent",
  "started": "<сегодня ISO>",
  "xp": 0,
  "level_num": 1,
  "level_title": "<стартовый титул>",
  "streak_current": 0,
  "streak_best": 0,
  "last_session": "<сегодня ISO>",
  "achievements": []
}
```

## После опроса

1. Подтверди настройку **одним предложением, без диагноза**: «Понял — настрою на быстрый темп с разбором по ходу. Поехали».
2. Сразу переходи к **первой ценности**, не к теории. Лучший первый шаг — `discover` (wow-эффект области): дать ученику быстро увидеть, на что он способен в этой области уже сейчас, на маленьком реальном примере. Не начинай с лекции по терминологии.
3. Запиши стартовые `scaffolding_level.json` под профиль и уровень (профиль `women_stem`/`zero` → ниже стартовый уровень = больше опоры; `young_male_26`/`practicing` → выше).

## Ссылки

- [references/profiles.md](references/profiles.md) — детальные настройки каждого профиля (тон, scaffolding, геймификация, фидбек, чего избегать) с научными якорями