tutor
MINT-Aufgaben verstehen und selbst lösen, statt Lösungen abzuschreiben.
Ein Lern-Tutor für Claude (und experimentell ChatGPT und Gemini) für das Studium in Physik, Mathematik, E-Technik und Technischer Mechanik an deutschsprachigen Hochschulen.
Landingpage · So lernst du damit · Schnellstart · Befehle · Andere Plattformen · Grenzen
In English: A study tutor for university STEM exercises (physics, maths, electrical engineering, engineering mechanics) at German-speaking universities, packaged as a Claude Skill plus a generated plugin and system prompt for other chatbots. It explains the idea and asks guiding questions before revealing solutions, and it finds the first error in your own attempt. Answers are in German by default; Arabic, Turkish, French, English or Persian on request. The docs are in German because the target audience studies in German.
Was der Tutor macht
- Erst verstehen: erklärt Thema und nötige Gleichungen mit einem anschaulichen Bild und einem Kernsatz, stellt Leitfragen und findet den ersten Fehler im eigenen Rechenweg.
- Lösung erst auf Abruf: Die Lösung kommt erst, wenn du
lösung schreibst. Für die Klausurvorbereitung gibt es kurz und klausur.
- Foto genügt: Aufgabe fotografieren, optional ein Befehlswort dazu, fertig.
- Sprachen: Deutsch; Erklärungen auf Wunsch auf Arabisch, Türkisch, Französisch, Englisch oder Persisch. Fachbegriffe und Klausur-Lösung bleiben deutsch.
- Feste Struktur: kurze Schritte, immer gleiche Abschnitte. ADHS-freundlich gestaltet; das ist ein Designziel, keine nachgewiesene Wirkung.
Kein Programm und kein Dienst: Der Tutor ist eine Anweisung, die im Chatbot deiner Wahl läuft. Er speichert nichts selbst.
So lernst du damit
flowchart LR
A["Foto der Aufgabe"] --> B["erklär<br/>Thema und Gleichungen"]
B --> C{"Verstanden?"}
C -- ja --> D["Selbst rechnen"]
D --> E["check<br/>erster Fehler"]
E -. weiterrechnen .-> D
C -- nein --> F["tipp<br/>Leitfragen"]
F -. Fragen beantwortet .-> D
F --> G["voll<br/>anderes Beispiel"]
G --> H["kurz<br/>Lösung zum Vergleichen"]
classDef key fill:#E8F1EE,stroke:#2F6F5E,color:#1C1917
classDef lock stroke-dasharray:5 4
class B,E key
class H lock
Die Lösung kommt nie von selbst: Erst lösung, kurz, mittel, lang oder klausur geben sie heraus.
So sieht das aus
Eingabe: tipp + „Ein Wagen mit 2,0 kg beschleunigt aus Ruhe mit 3,0 m/s². Wie groß ist die resultierende Kraft?“
📋 Gegeben / Gesucht
| Symbol | Bedeutung | Wert | Einheit |
|---|
| m | Masse des Wagens | 2,0 | kg |
| a | Beschleunigung | 3,0 | m/s² |
| v0 | Anfangsgeschwindigkeit („aus Ruhe“) | 0 | m/s |
| F_res | resultierende Kraft auf den Wagen | ? | N |
❓ Leitfragen
- Ist mit „resultierende Kraft“ eine einzelne Kraft gemeint oder die Summe aller Kräfte, die auf den Wagen wirken?
- Brauchst du die Angabe „aus Ruhe“ für die gesuchte Kraft, oder bräuchtest du sie nur für eine Geschwindigkeit oder eine Strecke?
- Welches Grundgesetz der Mechanik verbindet die resultierende Kraft mit Masse und Beschleunigung?
- Sind m und a schon in SI-Einheiten angegeben, sodass du ohne Umrechnung einsetzen kannst?
- Aus welchen Basiseinheiten setzt sich das Newton zusammen, und ergibt dein Produkt der Einheiten genau das?
- Wie viele signifikante Stellen haben die Angaben, und mit wie vielen gibst du deshalb das Ergebnis an?
➡️ Nächster Schritt
Beantworte die Fragen der Reihe nach auf Papier und rechne dann das Ergebnis aus. Dafür hast du höchstens 5 Minuten. Wenn du nicht weiterkommst, hast du drei Möglichkeiten:
- Schicke mir deine Antwort auf die Frage, an der du hängst.
- Schreibe noch einmal „tipp“, dann bekommst du engere Fragen.
- Schreibe „voll“, dann bekommst du ein vorgerechnetes Beispiel.
🔒 Lösungen
Mit ‚lösung‘ abrufen.
Danach den eigenen Rechenweg schicken → der Tutor sucht den ersten Fehler (check). Zum Vergleichen: kurz.
Schnellstart (Claude)
Du brauchst ein Claude-Konto. Skills gibt es laut Claude-Hilfe in allen Tarifen (Free, Pro, Max, Team, Enterprise); sie setzen eingeschaltete Code-Ausführung voraus. Die Menünamen stammen aus der englischen Oberfläche; in der deutschen können sie anders heißen.
tutor-skill.zip aus dem neuesten Release herunterladen. Nicht entpacken.- Auf claude.ai unter Settings → Capabilities „Code execution and file creation“ einschalten. Bei Team und Enterprise schaltet das die Administration unter Organization settings → Plugins & skills frei.
- Unter Customize → Skills auf „+“ → „Create skill“ → „Upload a skill“ klicken und die ZIP hochladen. Der Skill „tutor“ muss eingeschaltet sein.
- Testen: In einem neuen Chat nur
tutor schreiben. Erscheint die Befehlskarte, ist der Tutor aktiv.
- Lernen: Foto der Aufgabe schicken, optional mit einem Befehlswort.
Aktualisieren: Neue ZIP herunterladen. Dann unter Customize → Skills den Skill „tutor“ öffnen, ausschalten, über „…“ → „Delete“ löschen und die neue Datei hochladen. Was sich geändert hat, steht im CHANGELOG.
| Problem | Lösung |
|---|
| Hochladen schlägt fehl | ZIP unverändert hochladen. Neu gepackte Archive haben oft nicht den Ordner tutor/ an oberster Stelle; dann erkennt Claude den Skill nicht. |
tutor zeigt keine Befehlskarte | Code-Ausführung und Skill „tutor“ eingeschaltet? Neuen Chat öffnen. Sonst Skill löschen und neu hochladen. |
Formeln erscheinen als $$…$$ | Die Plattform rendert kein LaTeX. In Claude im Browser normalerweise kein Problem; ChatGPT und Gemini sind nicht geprüft. |
| Antwort verrät die Lösung zu früh | Fehler im Lösungsschutz: bitte als Issue melden, ohne Aufgabentext oder persönliche Daten. |
| Handy-App | Den Skill einmal im Browser hochladen. Ob er in der Claude-App genauso greift, ist nicht geprüft. |
Das Repository ist zugleich ein Marketplace für Claude Code und Codex; beide installieren dasselbe erzeugte Plugin aus dist/chatgpt/plugins/tutor/. In Claude Code:
/plugin marketplace add Sae-l/tutor
/plugin install tutor@tutor
Ab Claude Code 2.1.275 geht es in einem Schritt: /plugin install tutor --marketplace Sae-l/tutor. Aktualisieren mit /plugin marketplace update tutor. Der Skill heißt dann tutor:tutor; in Claude Code ist er nicht nach dem Release-Gate abgenommen. Im Terminal erscheinen Formeln zunächst als Rohcode; ein kurzer Hinweis darauf schaltet auf Klartextformeln um.
In der Codex CLI bzw. ChatGPT Desktop (experimentell):
codex plugin marketplace add Sae-l/tutor
Danach die Quelle Tutor im Pluginverzeichnis öffnen und tutor installieren; weitere Schritte in docs/CHATGPT.md.
git clone https://github.com/Sae-l/tutor.git
cd tutor
git archive --format=zip -o tutor-skill.zip HEAD tutor/
Befehle
Ein Befehlswort steht am Anfang der Nachricht (z. B. Foto + „tipp“). Mit ! davor wirkt es auch mitten in der Nachricht. hilfe zeigt die Befehlskarte. Empfohlene Reihenfolge: erklär → tipp → voll → kurz.
| Befehl | Wirkung |
|---|
(keiner) / erklär | Thema und nötige Gleichungen, ohne Beispiel und ohne Lösung |
voll | anschaulich und mathematisch, mit vorgerechnetem Beispiel einer anderen Aufgabe |
thema | Begriff oder Gesetz verstehen und wie es beim Lösen hilft |
tipp | Leitfragen, die man sich selbst stellt; Lösung zurückgehalten |
check | Fehlerdiagnose des eigenen Versuchs (automatisch, wenn ein Versuch mitkommt) |
skizze | Skizze, Diagramm oder Graph (mit Zeichenwerkzeug als Bild, sonst Beschreibung + TikZ/matplotlib) |
kurz | Klausur-Lösung auf Deutsch plus eine Anmerkung |
mittel | Erklärung mittlerer Tiefe mit vollständiger Lösung |
lang | vollständige Lösung plus bis zu zwei andere Lösungswege |
klausur | schnelle Lösung mit Tipps für volle Punktzahl |
hilfe | Befehlskarte |
!issue | Link für Feedback |
- Lösungsschutz: Erklär, Thema, Tipp und Voll halten die Originalrechnung, vollständige Beweise und Auswahlantworten zurück, auch in Bildern und Code. Skizzen zeigen Gegebenes; ein persönlich verlangter Graph erlaubt seine nötigen Berechnungen. Check korrigiert nur die erste fehlerhafte Stelle.
lösung ruft den eindeutig gemeinten Inhalt ab; bei mehreren offenen Aufgaben oder Fragen wird einmal nachgefragt. Kurz, Mittel, Lang und Klausur erlauben die Lösung. 🔒 allein versteckt keinen Text. Native Prüfung dieser Regeln bleibt offen.
- Dauermodus:
!an tipp (oder ein anderer Befehl) gilt für alle folgenden Aufgaben, bis !aus kommt.
- Sprache:
[ar] Arabisch, [tr] Türkisch, [fr] Französisch, [en] Englisch, [fa] Persisch, [de] zurück, oder !sprache ar usw. Ohne Wunsch antwortet der Tutor auf Deutsch, auch wenn du anders schreibst. Überschriften, Aufgabentext und Klausur-Lösung bleiben deutsch, damit das Prüfungsvokabular mitgelernt wird.
- Kurspaket (optional): eine Markdown-Datei mit Notation und Stoffumfang eines Kurses, z. B. kurse/mpg1.md. In Claude ein Projekt anlegen und die Datei dort als Projektwissen hochladen. Sie gehört nicht zum Skill; bei Bezeichnungen und Stoffumfang hat sie Vorrang.
Andere Plattformen (experimentell)
| Plattform | Dateien | Stand |
|---|
| Claude Skill (empfohlen) | tutor-skill.zip | primär; Release-Gate mit allen Akzeptanzfällen |
| ChatGPT Plugin | tutor-chatgpt.zip; alternativ lokaler Marketplace dist/chatgpt/ | experimentell; noch nicht auf ChatGPT abgenommen |
| ChatGPT Projekt | kern.md als Anweisung, system-prompt.md als Datei | experimentell; Teilabnahme vorgesehen |
| Gemini Skill | tutor-skill.zip | experimentell, nicht geprüft; offen, ob Gemini das ZIP mit dem Ordner tutor/ an oberster Stelle annimmt |
| Gemini Gem (auslaufend) | wie ChatGPT Projekt | endet für private Konten ab November 2026, für Workspace 2027; nicht geprüft |
Alle Dateien liegen im Release. ChatGPT-ZIP und Promptdateien entsprechen dist/; das Skill-ZIP (Claude, Gemini) enthält die versionierte Quelle tutor/.
- ChatGPT: Plugin, Projektweg und Funktionsprüfung beschreibt die Schritt-für-Schritt-Anleitung. Vorgesehen sind Plugin und Projekt, kein neuer Custom GPT (OpenAI zu Skills und Plugins).
- ChatGPT Projekt: neues Projekt anlegen, den Inhalt von
kern.md in die Projektanweisungen kopieren und system-prompt.md als Projektdatei hinzufügen.
- Gemini Skill: in der Gemini-App unter Einstellungen → Skills → Erstellen
tutor-skill.zip unverändert hochladen; aufrufen mit / oder @. Voraussetzungen laut Google-Hilfe: 18+, „Keep Activity“ eingeschaltet, Hochladen nur im Web oder in der Mac-App. Ungetestet; ob der Import mit dem Ordner tutor/ an oberster Stelle klappt, ist offen.
- Gemini Gem (auslaufend): neuen Gem anlegen,
kern.md in die Anweisungen kopieren und system-prompt.md als Wissen hochladen. Gems werden laut Google für private Konten ab November 2026 und für Workspace 2027 in Skills umgewandelt.
kern.md hat höchstens 4000 Zeichen (internes Buildbudget, keine offizielle Plattformgrenze). Menünamen können abweichen; Formeldarstellung, RTL und Aufklappblöcke sind dort nicht abgenommen.
Stand und Grenzen
- Aktuelle Version v0.3.0-rc.5, auf GitHub als „Latest“ veröffentlicht (Stand 2026-10-28). Neu: „📋 Gegeben / Gesucht“ immer als Tabelle, lateinische Ziffern auch auf Arabisch und Persisch, in
erklär „🔒 Lösungen“ ganz am Ende (Notizen). Seit v0.3.0-rc.4: Persisch statt Urdu als Erklärsprache. Aus v0.3.0-rc.3: Erklärbogen in erklär, voll und thema (Einstieg, ein Bild, Grenze des Bildes, Kernsatz, Brückensatz zur Gleichung); tipp reagiert auf „weiß nicht“ mit einem anderen Zugang und fragt nach dem Warum; zweistufige Wiederholungskarte; Formelzeichen im Fließtext je Plattform; Fachkonventionen für E-Technik, Technische Mechanik und Mathematik (Notizen). U07…U13 mit rc.2 auf claude.ai protokolliert; U01…U06, U14 und der A/B-Vergleich mit v0.2.1 (#67) stehen aus.
- Vorherige Version v0.2.1 bleibt im Release abrufbar. Lehrverhalten insgesamt nicht abgenommen. Build und Strukturtests laufen. Ein begrenzter Claude-CLI-Ersatzlauf prüfte 16 Fälle; drei bestanden nicht. Echte Zieloberflächen einschließlich ChatGPT sind noch nicht abgenommen (Akzeptanzmatrix).
- Formeln werden nur sauber dargestellt, wenn die Plattform
$$ ... $$ rendert; das ist nur informell beobachtet, nicht protokolliert. Ab v0.3.0-rc.3 setzt das Skill-ZIP (Claude, Gemini) einzelne Formelzeichen im Fließtext als $…$, das ChatGPT-Paket und die Promptdateien kursiv mit Unicode-Index (U₀), weil einfaches $ in ChatGPT nicht rendert; nicht nativ geprüft (U14).
- Hochgeladene Dateien liest das Modell nicht immer vollständig; deshalb stehen die wichtigsten Regeln im Kern.
- Der Tutor kennt keine Bewertungskriterien einzelner Hochschulen. Ergebnisse mit offiziellen Musterlösungen abgleichen.
Datenschutz und Feedback
Der Tutor speichert nichts selbst; Gespräche liegen beim jeweiligen Anbieter (Anthropic, OpenAI, Google) nach dessen Bedingungen. !issue erzeugt nur einen Link mit festem Titel und schickt keine Gesprächsinhalte.
Feedback: Issue anlegen oder im Tutor !issue schreiben. Issues sind öffentlich: keine Aufgabentexte, Namen oder Fotos mit persönlichen Daten einfügen. Sicherheitslücken bitte privat melden, siehe SECURITY.md.
Unterstützen und Kontakt
Der Tutor ist frei und quelloffen. Wenn er dir hilft, kannst du das Projekt über PayPal unterstützen.
Mitmachen
Die deutsche Wissensbasis erklärt Funktionsweise, alle elf Modi, wissenschaftliche Grundlagen, Plattformgrenzen, Bau, Fehlerdiagnose, Sicherheit und Website. Für Wikilinks, Graph und die Canvas-Landkarte das Repository klonen und den Unterordner Obsidian-tutor in Obsidian als Vault öffnen. Community-Plugins, Sync und Publish sind nicht erforderlich.
| Pfad | Zweck |
|---|
tutor/ | Gemeinsame Skillquelle (SKILL.md als Router + modes/ + references/) |
kurse/ | optionale Kurspakete, nicht Teil des Skills |
dist/system-prompt.md | Erzeugt: alles in einer Datei, für andere Plattformen |
dist/kern.md | Erzeugt: Kern aus den <!-- kern -->-Abschnitten von SKILL.md, höchstens 4000 Zeichen |
dist/chatgpt/ | Erzeugter lokaler Marketplace mit einem Tutor-Plugin, Skilldateien und MIT-Lizenz |
dist/tutor-chatgpt.zip | Erzeugtes Pluginarchiv für den ChatGPT-Importer |
packaging/chatgpt-plugin.json | Paketidentität und Version des nativen Plugins sowie Angaben für die Verzeichnisse von Claude und OpenAI |
packaging/plugin-README.md, packaging/logo.svg | README und Logo im Pluginpaket |
build.py | Erzeugt dist/ aus der Quelle |
tests/ | Strukturtests, Akzeptanzfälle, Protokolle der Abnahme |
docs/KONZEPT.md | Hintergrund: Ziel, Lernprinzipien, Architekturentscheidungen |
Obsidian-tutor/ | Deutsche Wissensbasis mit 20 Notizen, Canvas, Quellnachweisen und lesender Prüfung |
docs/planung/ | Planungsnotizen und Recherchen (Stand jeweils im Dateinamen), keine Anleitung |
docs/index.html | Landingpage für GitHub Pages (eine Datei, ohne Build); Schriften lokal in docs/fonts/ (SIL OFL) |
GLOSSARY.md | Festgelegte Begriffe |
Eine Quelle, alle Pakete:
flowchart LR
S["tutor/<br/>SKILL.md · 11 Modi · 4 Referenzen"] --> B(["python build.py"])
B --> C["tutor-skill.zip<br/>Claude; Gemini experimentell"]
B --> O["tutor-chatgpt.zip<br/>ChatGPT, experimentell"]
B --> K["kern.md + system-prompt.md<br/>ChatGPT Projekt; Gem auslaufend"]
T["tests/ · CI Linux und Windows"] -. prüft .-> B
Voraussetzung: Git und Python 3.14 (nur Standardbibliothek).
python build.py
python -B -m unittest discover -s tests -v
Verhalten nur in tutor/ ändern, danach python build.py ausführen und die erzeugte Ausgabe mitcommitten. dist/ wird vollständig ersetzt; dort nichts von Hand ablegen. Die Tests prüfen reproduzierbare Ausgaben, Pluginmanifest und Paketinhalt, Bytegleichheit zur Skillquelle, elf Modi, Kursneutralität, Kernbudget, Formelbeispiele und den Erhalt vorhandener Ausgaben bei ungültigen Quellen/Metadaten sowie fehlgeschlagenem Verzeichnistausch. Die CI führt denselben Build und dieselben Tests auf Linux und Windows aus.
tests/akzeptanz.md enthält das Release-Gate, 30 Modusfälle, 33 Zustands- und Grenzfälle, fünf native ChatGPT-Installations-/Aktivierungsfälle, 14 Schutzregressionen (R-LS) und 14 Fälle zu Lernfluss, Erklärstil, Fachkonventionen und Formelzeichen (U), je mit stabiler ID. Bestandene Strukturtests belegen kein korrektes Tutorverhalten.
Ablauf, Release-Checkliste und Paketbau: CONTRIBUTING.md. Änderungen: CHANGELOG.md. Lizenz: MIT.
