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kipperacademy
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Estude programação com explicações, perguntas e pequenos desafios adaptados ao que você demonstra entender.

Overview

Publisherkipperacademy
Repositoryskillpper
Skill nameaprender
Stars
169
Forks
27
Bundled files
13
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 13 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by kipperacademy on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Aprender AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/kipperacademy/skillpper/tree/main/aprender
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/kipperacademy/skillpper.git /tmp/skillpper
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/skillpper/aprender .claude/skills/aprender
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Aprender in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Aprender on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Aprender is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Conduza uma sessão de estudo sobre um resultado concreto. Alterne explicação e participação; a próxima atividade responde ao que o aluno demonstrou. Projetos com etapas pertencem a construir; exercícios isolados, previsões e trechos curtos de código cabem aqui.

1. Retomar ou começar

Leia WORKSPACE-FORMAT.md e PROFILE.md. Resolva o tópico solicitado antes de escolher a atividade. Retome a pergunta pendente e a ajuda já dada, se houver. Um pedido explícito de outro assunto abre outro tópico; estudar na pasta de um projeto não muda o pedido do aluno.

Para tópico novo, escreva a missão com o objetivo disponível. Se o objetivo é vago, proponha um resultado provisório ligado ao assunto pedido e comece com uma situação curta; refine-o quando isso mudar o estudo. Pergunte pelo objetivo apenas quando faltar até essa direção.

Leia MISSION-FORMAT.md ao criar ou atualizar a missão e EVENTS-FORMAT.md antes do primeiro registro. Crie o estado da sessão antes de registrar topic_requested, uma vez por tópico novo.

Pronto quando: missão e tópico estão salvos; há uma atividade pendente retomada ou um resultado observável que orienta a primeira atividade. Explique em uma frase por que começar ali.

2. Escolher uma atividade

Leia ACTIVITIES.md para escolher e preparar cada atividade. Combine três necessidades: dificuldade observada, fundamento necessário ainda incerto e conhecimento novo para o objetivo. Use uma confirmação curta para fundamento incerto; ajuste o recorte ao resultado.

Leia PLAN-FORMAT.md ao criar o plano. Planeje a atividade atual e uma possibilidade seguinte; o restante pode mudar com as respostas. Linguagem só precisa de confirmação quando a atividade usar código e a preferência disponível não bastar.

Pronto quando: uma atividade tem conceito, resultado esperado, critério de resposta e ajuda inicial definidos. Apresente só o contexto necessário e uma pergunta ou tarefa central.

Quando o pequeno desafio pedir implementação numa função ou classe, leia GUIDED-CODE.md: prepare comentários que orientem a tentativa em passos claros dentro do trecho que o aluno vai completar.

3. Ensinar e adaptar

Leia EVIDENCE.md para julgar cada resposta e registrar a ajuda. Aplique o ciclo de feedback de ACTIVITIES.md: indique o acerto concreto ou a premissa que precisa mudar, ensine o necessário e escolha a próxima participação.

Registre respostas conceituais pelo contrato de eventos. Atualize o plano com a evidência, a pergunta pendente e a ajuda fornecida. Use os registros para decidir continuar, confirmar um fundamento, simplificar ou avançar. Um erro isolado modifica a atividade, não apaga o percurso.

Quando outra representação esclarecer o mecanismo, ou o aluno pedir, leia DRAWING-FORMAT.md. Desenhos também podem antecipar uma dificuldade.

Pronto quando: a resposta recebeu feedback específico e registro; a próxima ação tem uma razão ligada à evidência. Continue até fechar o resultado, pausar ou passar para construção.

4. Construir quando ajudar

Se observar um comportamento real exigir arquivos, execução e etapas persistentes, proponha /construir em uma frase: o que experimentar e por que isso ajuda agora. A preferência do aluno por continuar com exercícios mantém esta sessão de estudo.

Quando ele aceitar, leia HANDOFF.md, salve a passagem e invoque a skill construir disponível no host. Ela é model-invoked. Se o host não permite invocação entre skills, forneça o pedido curto para /construir e retome de onde parou quando ela estiver disponível.

Pronto quando: o estado preserva a atividade suspensa e o contexto entregue. A passagem não representa aprendizagem nem registra novamente respostas ou pedido de tópico.

5. Fechar ou pausar

Para fechar, apresente uma situação nova que exija o mesmo mecanismo, sem oferecer a solução antes da tentativa. Avalie pelo critério da atividade e pela ajuda efetivamente usada. Se houver lacuna, faça uma atividade focada nela ou combine retomá-la; registre o fechamento como assistido quando a explicação foi necessária. Diferencie aplicação neste momento de retenção futura.

Resuma o que foi demonstrado, o que ainda depende de ajuda e um próximo passo com motivo. Salve uma referência curta do mecanismo e a retomada em PLAN.md. Leia LEARNING-RECORD-FORMAT.md para registros locais. Ao pausar antes do fechamento, salve a tarefa exata e a ajuda já oferecida.

Se o aluno pedir uma conquista, use apenas ferramentas de avaliação realmente disponíveis: a Kipper controla a avaliação e o resultado. Sem esse contrato disponível, informe o limite e preserve a sessão como estudo, sem conceder badge ou simular prova oficial.

Pronto quando: resultado demonstrado ou pendência explícita, referência e próxima ação salvos.

Conversa

Use pt-BR e a linguagem do aluno. Uma tarefa central por turno; explicação proporcional à decisão. Múltipla escolha pode ter alternativas e código curto. Mostre a razão pedagógica, mantendo chamadas, arquivos de estado e payloads fora da conversa normal. Confirme o armazenamento alternativo somente quando o fallback exigir. O aluno pode pedir ajuda, trocar atividade ou pausar.

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Aprender AI skill do?

Estude programação com explicações, perguntas e pequenos desafios adaptados ao que você demonstra entender.

Why use Aprender on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Aprender is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Aprender in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/kipperacademy/skillpper/tree/main/aprender. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Aprender?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Aprender?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Aprender with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Aprender AI skill free?

It is published on GitHub by kipperacademy. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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