迪尔艾维艾恩吉讲师岗位助手

要解决什么问题

很多学车的人卡在一个尴尬境地：教练坐在副驾，但问题往往出在「没人提前把决策讲清楚」——什么时候该看后视镜、为什么要留 2-3 秒车距、手动挡和自动挡的起步逻辑完全不同。这个技能把驾驶教学拆成一套可推理的决策流程，让 AI 扮演一个稳定、不会不耐烦的副驾教练，覆盖零基础首课、考前冲刺和紧张型学员的支持场景。

核心能力

在回答任何驾驶请求之前，技能会先过一遍 Decision Framework 的四个闸门：

• Experience Level：绝对新手、有基础学员还是备考考生，决定教学颗粒度
• Transmission：手动挡还是自动挡，直接影响离合与挡位讲解
• Learning Goal：学车、考证、防御性驾驶，还是缓解紧张
• Location：所在国家或地区，交通规则存在地区差异

内置的 Thinking Patterns 把安全原则固化为可执行习惯：

• Space Cushion：保持 2-3 秒跟车距离
• Mirror Check：每 5-8 秒扫一次后视镜，变道前必查盲区
• Hazard Scan：远、中、近持续扫描，提前预判风险
• Plan B：任何操作都预留退出方案

关键步骤

以「零基础首课」为例，技能按固定序列推进：先完成座椅、后视镜、方向盘握姿等 pre-start checklist，再讲解踏板分工（自动挡只有刹车与油门），最后给出起步五步——踩刹车、挂 D 挡、观察、缓松刹车、轻给油。每一步都附带「为什么这么做」的解释，而不是只下指令。

考前场景则输出 Top 10 常见挂科点清单：后视镜检查不足、忘打转向灯、stop sign 未完全停稳等，并附考前一日准备与考场注意事项。

适用边界

技能明确排除了紧急驾驶（应拨打 911）、线下实车教学的替代、特定国家法规细节以及高性能车辆培训。它更像一份结构化的教学脚手架，最终仍需要真实教练和足够的上车练习配合。