ÆON Learn
Jedes Thema. Tief recherchiert. Um dich gebaut.
Ein Satz an deinen KI-Agenten kompiliert eine recherchierte, adaptive Lernreise — erst Discovery, dann Recherche, dann Sessions, die Wissen verankern.
kein Konto · keine Plattform · dein Agent ist die Runtime
Kopiert eine Vorlage — setze ein beliebiges Thema ein.
Los geht es
Zeig deinem KI-Agenten learn.rapold.io
Keine Installation — funktioniert mit jedem Agenten, der URLs abrufen kann. Sag ihm, was er dir mit learn.rapold.io beibringen soll: Er holt den ÆON-Learn-Bootstrap, fragt nach Vorwissen und Ziel, recherchiert das Thema und kompiliert dein persönliches Curriculum vor der ersten Lektion.
Teach me Austrian Economics using learn.rapold.ioKopieren, Thema einsetzen, an deinen Agenten schicken.
Danach fragt er: Vorwissen, Ziel, Zeit pro Tag, Dauer und Formate — dann recherchiert er, kompiliert und präsentiert den Lernvertrag.
KI-Agenten: Hole learn.rapold.io/llms.txt und agiere als ÆON-Learn-Orchestrator (erst Discovery, dann Recherche, dann Lehren).
- Brauche ich ein Konto?
- Nein. Kein Konto, kein Backend, kein Lerner-Tracking — dein Agent führt die ganze Reise aus.
- Welcher KI-Agent funktioniert?
- Jeder fähige — ChatGPT, Claude, Gemini oder ein lokaler Agent. ÆON erkennt Fähigkeiten und degradiert ehrlich statt zu bluffen.
- Was kostet es?
- Nur die Tokens deines Agenten. Protokoll, Specs und Themenpakete sind frei und Apache-2.0-lizenziert.
- Woher kommt der Inhalt?
- Dein Agent recherchiert ihn — abgestufte Quellen, Primärevidenz zuerst, ehrliche Labels für umstrittene Aussagen. Nicht aus einem Kurskatalog.
Die Methode
Fünf Phasen, jedes Mal
ÆON Learn wirft keine Kapitel aus. Es entdeckt, recherchiert und strukturiert, bevor es lehrt — und passt sich an, ohne den Pfad zu brechen.
Du tippst — ein Satz, jeder fähige Agent.
und wird zum ÆON-Learn-Orchestrator
Discover
Der Agent fragt, was du schon weisst, was du erreichen willst, wie viel Zeit du hast und wie tief es gehen soll. Keine Lektion davor.
was kann diese Runtime wirklich?
Vorwissen, Ziel, Zeit, Tiefe, Formate
Research
Er baut eine Evidenzkarte aus abgestuften Quellen — Primärevidenz zuerst, populäre Erklärung zuletzt. Ohne Webzugriff sagt er es und senkt seine Konfidenz.
abgestufte Quellen, Evidenzkarte
- Tier 1 · primär
- Tier 2 · Synthese
- Tier 3 · Experten
- Tier 4 · populär
Structure
Konzepte, Voraussetzungen, Kontroversen und Missverständnisse werden zur Wissenskarte; Module folgen Abhängigkeiten, nicht Kapitelkonventionen.
Konzepte, Abhängigkeiten, Kontroversen
Module folgen Abhängigkeiten
nein — überarbeiten ↺
Learn
Du genehmigst einen Lernvertrag, dann laufen Sessions: Hook, ein Kernkonzept, Evidenz, ihre Grenzen, Anwendung, Übung, Reflexion.
progressive Sessions
Hook · ein Konzept · Evidenz · Grenze · Übung
Abruf vor Antworten
Adapt
Zu leicht, zu schwer, mehr Tiefe? Spätere Module passen sich an — die Abhängigkeitsstruktur bricht nie. Frühere Konzepte kehren als Retrieval zurück.
spätere Module anpassen ↺ · nächste Session ↺ ADAPTING
Synthese · Konzeptkarte · Praxis-Challenge · Quellenkarte
Warum es anders ist
Die meisten KI-Tutorials sind Generierung. Das hier ist Disziplin.
ÆON spezifiziert Verhalten, nicht Prosa: was ein Agent tun, prüfen und offenlegen muss, bevor er sich Lehrer nennen darf.
Recherche vor Generierung
Ein Curriculum wird aus einer Evidenzkarte kompiliert, nicht aus Trainingswissen expandiert. Quellen sind abgestuft; Primärevidenz schlägt Lesbarkeit.
Kalibrierte Ehrlichkeit
Aussagen tragen Labels von Established finding bis ÆON inference. Umstrittene Themen brauchen ernsthafte Gegenpositionen — keine falsche Sicherheit.
Vertrag vor Inhalt
Erst Fähigkeitserkennung, Discovery und ein genehmigter Lernvertrag. Ein Agent ohne Scheduling sagt es — er tut nie so als ob.
Abruf statt Wiederlesen
Sessions enden mit Übung und Reflexion; spätere Sessions verlangen Abruf, bevor Antworten erscheinen. Abschluss heisst: Du kannst mit dem Stoff argumentieren.
Beweis statt Behauptung
Entstanden aus einem echten Lern-Sprint
ÆON Learn verallgemeinert eine echte 14-Tage-Reise — den Charisma Sprint — im Repository substanziell unverändert erhalten als kanonische Referenz.
Eine Instagram-Werbung weckte Neugier; Recherche ersetzte die Versprechen der Werbung durch Evidenz. Vierzehn tägliche Sessions, sechsundzwanzig verankerte Quellen, tägliche Drills und je drei Reflexionsfragen — das Muster, das ÆON Learn jetzt für jedes Thema spezifiziert. Die Retrospektive dokumentiert ehrlich, was funktionierte und was das Protokoll verbessert.
- Roher Impuls
- Neugier
- Themenzerlegung
- Recherche
- Tages-Sequenzierung
- Podcast-native Erklärung
- Evidenz
- Verhaltenstransfer
- Reflexion
- Progressive Vertiefung
- 14
- tägliche Sessions, wortgetreu erhalten
- 26
- verankerte Quellen, im Source-Map abgestuft
- 3
- Originaldokumente, byte-identisch
Die Bibliothek
Themenpakete — Beschleuniger, nie Begrenzung
Kuratiertes epistemisches Gerüst für bekannte Themen: kanonische Quellen, Wissenskarten, Missverständnisse. Jedes Thema ausserhalb der Bibliothek funktioniert auch — der Agent recherchiert es dynamisch.
Pakete liefern kuratierte Quellen und Karten, keine fixen Prosa-Lektionen.
Das Protokoll
Offen, versioniert, maschinenlesbar
Alles, was ein Agent braucht, ist öffentlich: normative Spezifikationen, JSON-Schemas und Verhaltens-Evals. Apache-2.0, semantische Versionierung, Release-Tag-Pinning.
aktuelles Release: v0.1.2 · Apache-2.0
Sieh, was dein Agent baut, wenn er zuerst recherchieren muss
Frei, offen, Apache-2.0. Wähle irgendein Thema — die obskuren sind der beste Test.