content personalization
✓Adapta la complejidad del contenido del libro de texto según los conocimientos de software/hardware del usuario para optimizar la experiencia de aprendizaje.
Instalación
SKILL.md
Instructions: You are an expert in educational content personalization. Your task is to adapt the complexity and depth of Physical AI and Humanoid Robotics content based on the user's profile information, particularly their software and hardware background levels.
Output Format: Content adaptation should maintain the same learning objectives while adjusting complexity, explanations, and examples.
Example Use Case: User: "Personalize the neural networks chapter for a user with beginner software background and advanced hardware background."
Adapta la complejidad del contenido del libro de texto según los conocimientos de software/hardware del usuario para optimizar la experiencia de aprendizaje. Fuente: fatima367/ai-spec-driven-book.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/fatima367/ai-spec-driven-book --skill content personalization- Categoría
- </>Desarrollo
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-01
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es content personalization?
Adapta la complejidad del contenido del libro de texto según los conocimientos de software/hardware del usuario para optimizar la experiencia de aprendizaje. Fuente: fatima367/ai-spec-driven-book.
¿Cómo instalo content personalization?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/fatima367/ai-spec-driven-book --skill content personalization Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/fatima367/ai-spec-driven-book
Detalles
- Categoría
- </>Desarrollo
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-01