# Course Positioning

> 基于课程材料或必要的最少提问，生成可验证的课程定位：课程主题、目标学员、挑战情境、学习成果、使用场景和边界。Use when the user says 课程定位、这门课给谁学、课程解决什么问题、课程承诺、从零设计课程，或 Course Producer 完成材料摄取后进入 positioning 阶段。

- Skill: `ivor-ncut/course-positioning` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add ivor-ncut/course-positioning`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ivor-ncut/course-positioning/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Marketing & Growth
- Author: Ivor-NCUT (https://skillmd.com/u/ivor-ncut)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/ivor-ncut/course-positioning

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# 课程定位

只确定课程方向，不生成课纲或逐字稿。优先读取证据，信息够用就直接推进；不要把访谈流程当成必须经过的仪式。

开始前读取：

- `.course-producer/materials.jsonl`
- `.course-producer/artifacts/material-gap-report.md`
- `知识库/方法论/课程定位.md`
- `知识库/方法论/学习科学检查.md`
- `知识库/模板/课程项目模板.md`

## 执行流程

1. 从材料提取已经明确的课程主题、受众背景、迫切问题、应用场景、约束、讲师优势和结果承诺；同时区分学员能独立完成、需要提示才能完成和暂时无法完成的任务。
2. 把互相冲突的证据分开列出，不自行选择。向 `.course-producer/decisions.jsonl` 追加决策项，记录来源、影响阶段和建议选项。
3. 用“具体的人与环境 + 正在发生的问题 + 时间/资源/能力约束”写挑战情境，拒绝“提升认知”“学会增长”一类空泛表述。
4. 把每条课程承诺改写成“成果契约”，逐项回答：
   - 完成时能看到哪份产物、动作或状态；
   - 出现什么情况说明学员还没有做到；
   - 何时或在什么条件下结束本次学习任务；
   - 谁在什么场景完成什么任务，达到什么判定标准；
   - 该成果是否与学员当前资源、权限和时间约束兼容。
   - 它是否落在学员获得最少支架后可以完成的下一步；跨度过大时如何拆小。
   删除不改变验收含义的修饰词；“系统掌握”“深入理解”“全面提升”不能单独成为学习成果。
5. 判断信息是否足够：
   - 缺口不会改变目标学员、课程承诺或边界时，标为待确认并继续；
   - 缺口会让课程变成另一门课时，只问一个当前最关键的问题；
   - 用户已经授权长时执行时，不重复要求确认已有事实。
6. 生成 `.course-producer/artifacts/positioning.md`，每个重要判断附 `source_id`；用户口头新增信息用 `source_id: user-decision-*` 登记到 decisions。
7. 运行定位质量检查，写入检查结果并登记阶段完成。

## 输出结构

```markdown
# 课程定位

## 一句话主题
## 目标学员
- 已有背景
- 当前可独立能力、需要支架的下一步与排除跨度
- 当前场景
- 排除人群

## 核心挑战
- 场景
- 问题
- 约束

## 学习成果
- 成果 / 使用场景 / 验收标准 / 未完成信号 / 完成条件

## 课程使用场景
## 课程边界与不承诺
## 证据与待确认项
```

## 决策记录

`decisions.jsonl` 每项至少包含 `decision_id`、`question`、`options`、`evidence`、`impact`、`status` 和 `resolution`。`status` 使用 `open` 或 `resolved`。不要把普通材料缺口升级成用户决策。

## 完成检查

- 主题、目标学员、挑战、学习成果、使用场景和边界齐全。
- 挑战同时包含场景、问题和约束。
- 学习成果可观察、可验收，没有编造量化承诺。
- 学员能力起点和最近可达的下一步有证据，不把跨度过大的结果包装成单课承诺。
- 每条学习成果都有未完成信号与完成条件，学员能够判断下一步和什么时候算完成。
- 每个关键判断有来源或明确标为用户决定/待确认。
- 材料矛盾已进入 `decisions.jsonl`，没有被静默抹平。
- 文档没有提前设计课程模块、章节或完整正文。

完成后把定位交给 `course-interview-design` 或 `course-knowledge-extraction`。