Прогноз экзамена по прошлым

Разбирает прошлые экзамены профессора, находит повторяющиеся темы и ловушки и подсказывает, на что потратить время при подготовке.

СкиллAnthropicClaudeApache-2.0Нужен терминалПроверка не требуется

Скачать на русскомОригинал на английском (архив)Источник ↗

Что делает: Разбирает прошлые экзамены профессора, находит повторяющиеся темы и ловушки и подсказывает, на что потратить время при подготовке.
Когда брать: Перед итоговым экзаменом, когда есть прошлые экзамены этого профессора (PDF, текст или файлы) и программа курса.
Когда не брать: Если прошлых экзаменов нет или есть только один-два: выборка слишком тонкая, скилл вернётся к списку тем из программы.
Пример запроса: Проанализируй три прошлых экзамена профессора по договорному праву и скажи, на что делать упор.
Нужно подключить: прошлые экзамены (файлы или текст)
Работает лучше с: программа курса, доступ к файлам (настройки плагина)

Входит в плагин law-student. В Cowork и Claude Code можно поставить плагин целиком.

Как включить

Скачайте архив и распакуйте его.
Положите папку exam-forecast в ~/.claude/skills/.
Откройте Claude Code и опишите задачу своими словами: Claude подхватит скилл по описанию.

Текст

---
name: exam-forecast
description: >
  Проанализируй прошлые экзамены того же профессора, чтобы выявить
  закономерности — вес предметов, повторяющиеся ловушки в задачах на выявление
  проблем (issue-spotting), любимые типы гипотетических случаев, соотношение
  политики права и доктрины, — и спрогнозируй вероятные акценты предстоящего
  экзамена. Используй, когда пользователь говорит «что будет на экзамене»,
  «проанализируй прошлые экзамены», «предскажи экзамен» или присылает прошлые
  экзамены.
argument-hint: "[class name, with past exams shared or paths to them]"
---

/exam-forecast

Загрузи ~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/CLAUDE.md → курс, профессор, формат экзамена, программа курса.
Примени рабочий процесс ниже.
Прими прошлые экзамены (PDF, вставленный текст или пути). Подтверди размер выборки.
Разбери каждый прошлый экзамен: формат, охват предметов, стиль вопросов, плотность фактов в задачах, повторяющиеся ловушки.
Анализ закономерностей по всем экзаменам: что стабильно, что меняется.
Объедини с текущей программой курса и составь прогноз: веса предметов, формат, «любимые коньки», акценты в подготовке.
Запиши ~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/exam-forecasts/[class]/forecast-[YYYY-MM-DD].md. Оформи как эвристику для распределения усилий, а не как предсказание.

Назначение

У экзамена каждого профессора есть «отпечатки пальцев». Повторяются одни и те же структуры гипотетических случаев. Возвращаются одни и те же ловушки. Одни и те же пропорции предметов. Студенты, у которых есть прошлые экзамены, учатся умнее; у кого их нет — упорнее. Этот скилл анализирует имеющиеся у тебя прошлые экзамены и выявляет закономерности.

Это не магия. Это прогноз, а не предсказание. Скилл не может сказать, что будет на экзамене: он может сказать, что было на прошлых экзаменах и что, судя по программе курса, вероятно повторится.

Дисциплина уверенности

Анализ закономерностей (какие предметы встречались, сколько вопросов по каждой теме, как часто политика права, а как часто применение нормы) — уверенный там, где экзамены чётко лежат передо мной.
Вывод о вероятных акцентах предстоящего экзамена — по умолчанию [НЕУВЕРЕН]; это прогнозы, а не уверенность. Формулируй явно: «по [N] прошлым экзаменам, которые вы показали, тема [X] встретилась в [M]. На предстоящем экзамене её могут усилить, а профессор может и сменить темы — используйте это как вес для времени на повторение, а не как предсказание».
Если доступны только 1–2 прошлых экзамена, скажи об этом прямо: любая закономерность, выведенная по одному экзамену, — шум.
Если профессор новый (прошлых экзаменов нет), скилл прогнозировать не может. Скажи об этом и переходи к запасному варианту по программе: «вот какие предметы охвачены».

Загрузка контекста

~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/CLAUDE.md → текущие курсы, форматы экзаменов, программа курса, если она записана
Прошлые экзамены от пользователя (PDF, вставленный текст, пути)
По желанию: программа текущего курса (для «что пройдено на сегодня»)

Если в загруженных прошлых экзаменах указана фамилия профессора, используй её, чтобы сопоставлять закономерности (экзамены того же профессора — самый сильный сигнал). Если нет, сопоставляй по предмету и структуре. Не проси пользователя вводить фамилию профессора — используй то, что есть в материалах. Если пользователь сам назвал её в разговоре, это нормально; не спрашивай.

Рабочий процесс

Шаг 1: Приём материалов

Для какого курса делаем прогноз?
Сколько прошлых экзаменов этого профессора есть?
Они по тому же курсу или по другим курсам того же профессора?
Есть ли среди них экзамены с работой на дом (take-home), с открытым учебником или других форматов в отличие от обычного формата предстоящего экзамена?
Есть ли программа текущего курса?

Если прошлых экзаменов меньше 3: отметь, что выборка тонкая. Вывод закономерностей слабее. Если экзамены по разным курсам: часть закономерностей переносится (стиль вопросов, соотношение политики права и доктрины); закономерности по конкретным предметам — нет.

Шаг 2: Прочитай каждый прошлый экзамен

Для каждого прошлого экзамена:

Формат (число вопросов, объём, лимит времени, открытый или закрытый учебник)
Охват предметов (какие темы проверялись и в какой пропорции)
Стиль вопросов (на выявление проблем, одна проблема вглубь, эссе по политике права, короткие ответы в стиле MBE, смесь)
Плотность фактов в задачах (гипотетические случаи с большим числом фактов, скудные факты с упором на доктрину, или задания по политике права без фактов)
Повторяющиеся ловушки (например, профессор всегда прячет вопрос о юрисдикции в иначе чистом наборе фактов; профессор всегда спрашивает об исключении, а не о правиле)
Соотношение политики права и доктрины
Необычные структуры (гибрид эссе и MBE, сценарий учебного судебного заседания (moot court) и т. п.)

Шаг 3: Анализ закономерностей по всем экзаменам

Сведи то, что совпадает в разных экзаменах:

Устойчивые закономерности (встретились в большинстве или во всех прошлых экзаменах):

Веса предметов (например, «договорное встречное предоставление (consideration) и изменение договора стабильно дают 30% баллов экзамена»)
Стиль вопросов (например, «всегда один длинный вопрос на выявление проблем и два коротких гипотетических случая»)
Любимые «коньки» профессора (например, «всегда проверяет бенефициаров-третьих лиц, даже когда на занятиях это второстепенная тема»)

Переменные закономерности (встретились в части экзаменов, но не во всех):

Эссе по политике права (например, «встретились в 2 из 4 прошлых экзаменов — обычно когда в конце семестра была тема, насыщенная политикой права»)
Различия между открытым и закрытым учебником
Различия между работой на дом и экзаменом в аудитории

Отсутствующие закономерности, которые стоит отметить:

Темы, пройденные на занятиях, которые НИКОГДА не проверялись на прошлых экзаменах: не пропускай их, но и не делай на них большой упор
Темы, проверявшиеся на прошлых экзаменах, которых нет в твоей текущей программе: скорее всего, не вернутся

Шаг 4: Прогноз предстоящего экзамена

Шапка — обязательна, первая строка прогноза, и в чате, и в сохранённом файле. По разделу ## Outputs конфигурации плагина каждый учебный результат несёт дословную шапку учебных заметок. Прогноз — учебный результат. Не пропускай шапку, не перефразируй и не переноси её. Шапка — не отказ от ответственности, который студент может попросить убрать; это «удостоверение личности» результата, и она не даёт принять прогноз за предсказанный экзамен или за юридическую консультацию:

УЧЕБНЫЕ ЗАМЕТКИ — НЕ ЮРИДИЧЕСКАЯ КОНСУЛЬТАЦИЯ

Объедини анализ закономерностей с текущей программой курса:

УЧЕБНЫЕ ЗАМЕТКИ — НЕ ЮРИДИЧЕСКАЯ КОНСУЛЬТАЦИЯ

# Прогноз экзамена — [курс / профессор] — [дата]

**Проанализировано прошлых экзаменов:** [N]
**Надёжность выборки:** [тонкая (<3) / умеренная (3–5) / сильная (6+)]
**Оговорки:** [например, «один из прошлых экзаменов был итоговым с открытым учебником; предстоящий — с закрытым. Закономерности переносятся частично.»]

---

## Вес предметов (по прошлым экзаменам)

| Тема | Вес на прошлых экзаменах (среднее) | В текущей программе? | Прогнозируемый вес |
|---|---|---|---|
| [тема 1] | [%] | [да/частично/нет] | [больше / стабильно / меньше] |

## Прогноз стиля вопросов

- **Вероятный формат:** [X вопросов на выявление проблем + Y коротких ответов + Z по политике права или подобное]
- **Плотность фактов:** [много фактов / мало / смешанная]
- **Стиль постановки вопроса:** [один широкий вопрос / несколько конкретных / подпункты списком]

## «Коньки» профессора, на которые стоит обратить внимание

- [тема A] — встретилась в [M из N] прошлых экзаменов. Весит в 3–5 раз больше своей доли в программе.
- [тема B] — [закономерность]
- [схема ловушки] — например, «прячет вопрос о юрисдикции в иначе чистых фактах»

## Темы, пройденные в этом семестре, но редко проверявшиеся

[список — не пропускай, но и не переоценивай]

## Рекомендация по акцентам в подготовке

По закономерностям прошлых экзаменов И по охвату текущей программы:

**Много:** [темы, которые, вероятно, станут основой экзамена — 40–50% времени на подготовку]
**Умеренно:** [поддерживающие темы — 30–40%]
**Проверка на здравый смысл:** [темы, пройденные, но исторически слабо представленные — 10–20%, на всякий случай]

## [НЕУВЕРЕН — оговорка]

Этот прогноз построен по [N] прошлым экзаменам. Профессора бывают разными. Профессора меняют темы. Темы, на которых делали упор в прошлые годы, могут отойти на второй план, когда меняется программа. Считай это эвристикой для распределения времени на подготовку, а не предсказанием. На экзамене будут неожиданности.

Шаг 5: Место сохранения

Запиши в ~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/exam-forecasts/[class]/forecast-[YYYY-MM-DD].md. Версии ведутся: если студент в середине семестра получит ещё один прошлый экзамен, запусти заново и допиши.

Интеграция

outline-builder: веса из прогноза влияют на глубину конспекта: на тяжёлых темах конспект делай глубже
flashcards: по темам с высоким весом в прогнозе создавай больше карточек
bar-prep-questions: для подготовки к адвокатскому экзамену не нужен (у неё своя модель прогноза); exam-forecast — для итоговых экзаменов конкретного курса
irac-practice: используй темы из прогноза как предметные области для гипотетических случаев по IRAC

Закрой деревом следующих шагов

Закончи деревом следующих шагов по разделу ## Outputs файла CLAUDE.md. Подгони варианты под то, что скилл только что выдал: пять веток по умолчанию (подготовить X, эскалировать, получить больше фактов, наблюдать и ждать, что-то другое) — отправная точка, а не жёсткая рамка. Дерево — это и есть результат; выбирает юрист.

Чего этот скилл не делает

Не предсказывает конкретные вопросы. Прошлые экзамены показывают закономерности, но не показывают завтрашнее задание.
Не работает без прошлых экзаменов. Если у тебя нет прошлых экзаменов этого профессора, скилл прогнозировать не может — он переходит на «вот что охватывает программа, учи это».
Не заменяет изучение всей программы. Прогноз — это взвешивание, а не отсев. Пропуск темы из-за того, что её исторически было мало, — то, на чём студенты обжигаются.
Не учитывает перемены, о которых ему неизвестно. Если профессор в этом году сместил акцент (например, подчеркнул на лекциях новое дело), скилл этого не видит, пока ты не скажешь.
Не работает надёжно с 1–2 прошлыми экзаменами. Выборка тонкая. Отметь это.

Перевод: iiuniversitet. Оригинал: https://github.com/anthropics/claude-for-legal/tree/main/law-student/skills/exam-forecast, лицензия Apache-2.0. Изменения: перевод на русский язык.

Оригинал на английском

---
name: exam-forecast
description: >
  Analyze past exams from the same professor to surface patterns — subject
  weighting, recurring issue-spot traps, favored hypo types, policy-vs-doctrine
  mix — and forecast likely emphases for the upcoming exam. Use when the user
  says "what's on the exam", "analyze past exams", "predict the exam", or
  shares past exams.
argument-hint: "[class name, with past exams shared or paths to them]"
---

# /exam-forecast

1. Load `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/CLAUDE.md` → class, professor, exam format, syllabus.
2. Apply the workflow below.
3. Intake past exams (PDF, paste, or paths). Confirm sample size.
4. Analyze each past exam: format, subject coverage, question style, fact-pattern density, recurring traps.
5. Cross-exam pattern analysis — what's stable, what varies.
6. Combine with current syllabus to produce forecast: subject weights, format, hobby horses, study emphasis.
7. Write `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/exam-forecasts/[class]/forecast-[YYYY-MM-DD].md`. Framed as weighting heuristic, not prediction.

---

## Purpose

Every professor's exam has fingerprints. The same hypo structures recur. The same traps come back. The same subject ratios repeat. Students who have prior exams study smarter; students who don't, study harder. This skill analyzes the prior exams you have and surfaces the patterns.

Not magic. A forecast, not a prediction. The skill cannot tell you what's on the exam — it can tell you what's been on past exams and what's likely to recur based on syllabus coverage.

## Confidence discipline

- Pattern analysis (what subjects appeared, how many questions per topic, how often policy vs. rule-application) — confident where the exams are clearly in front of me.
- Inference about likely emphasis on upcoming exam — `[UNCERTAIN]` is the default; these are forecasts, not certainties. Explicitly frame as "based on the [N] past exams you shared, [topic] appeared in [M]. Your upcoming exam may emphasize it, or the professor may rotate — use this as a weighting for review time, not a prediction."
- If only 1-2 past exams are available, say so explicitly — any pattern inferred from 1 exam is noise.
- If the professor is new (no past exams available), skill can't forecast. Say so; fall back to syllabus-based "these are the subjects covered" only.

## Load context

- `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/CLAUDE.md` → current classes, exam formats, syllabus if captured
- User-provided past exams (PDF, pasted text, paths)
- Optional: syllabus for the current class (for "what's been covered to date")

**If the uploaded past exams have a professor's name, use it to match patterns** (same-professor exams are the highest-signal input). **If not, match on subject and structure.** Don't ask the user to type in the professor's name — use what's in the materials. If the user volunteers it in conversation that's fine; don't prompt for it.

## Workflow

### Step 1: Intake

- Which class are we forecasting for?
- How many past exams from this professor are available?
- Are they from the same course, or different courses by the same professor?
- Are any of them the take-home / open-book / different-format variants, vs. the typical format for your upcoming exam?
- Syllabus for your current class?

If fewer than 3 past exams: flag as thin sample. Pattern inference is weaker.
If exams are across different courses: some patterns transfer (question style, policy vs. doctrine ratio); subject-specific patterns don't.

### Step 2: Read each past exam

For each past exam:

- Format (number of questions, length, time limit, open/closed book)
- Subject coverage (which topics tested, in what proportion)
- Question style (issue-spotter, single-issue deep, policy essay, short-answer MBE-style, mix)
- Fact pattern density (fact-heavy hypos, sparse facts with doctrinal focus, or policy prompts with no facts)
- Recurring traps (e.g., professor always hides the jurisdictional issue in an otherwise-clean fact pattern; professor always asks about the exception rather than the rule)
- Policy vs. doctrine ratio
- Unusual structures (essays + MBE hybrid, moot court scenario, etc.)

### Step 3: Cross-exam pattern analysis

Roll up what's consistent across exams:

**Stable patterns (appeared in most/all past exams):**
- Subject weights (e.g., "consideration and modification account for 30% of exam points consistently")
- Question style (e.g., "always one long issue-spotter + two short-answer hypos")
- Professor hobby horses (e.g., "always tests third-party beneficiaries even when it's a minor topic in class")

**Variable patterns (appeared in some but not all):**
- Policy essays (e.g., "appeared in 2 of 4 past exams — usually when the semester covered a policy-heavy topic late")
- Open-book vs. closed-book differences
- Take-home vs. in-class differences

**Absent patterns worth noting:**
- Topics covered in class that have NEVER been tested in past exams — don't skip these, but don't weight them heavily either
- Topics tested in past exams that aren't in your current syllabus — probably not coming back

### Step 4: Forecast for the upcoming exam

**Header — required, first line of the forecast, both in-chat and in the saved file.** Per plugin config `## Outputs`, every study output carries the verbatim study-notes header. The forecast is a study output. Do not omit, rephrase, or relocate the header. The header is not a disclaimer the student can ask to drop; it is the output's identity and prevents the forecast from being mistaken for a predicted exam or for legal advice:

```
STUDY NOTES — NOT LEGAL ADVICE
```

Combine pattern analysis with current syllabus:

```markdown
STUDY NOTES — NOT LEGAL ADVICE

# Exam Forecast — [class / professor] — [date]

**Past exams analyzed:** [N]
**Sample confidence:** [thin (<3) / moderate (3-5) / strong (6+)]
**Caveats:** [e.g., "one of the past exams was an open-book final; your upcoming is closed-book. Pattern transfer is partial."]

---

## Subject weighting (historical)

| Topic | Past exam weight (avg) | In current syllabus? | Forecast weight |
|---|---|---|---|
| [topic 1] | [%] | [yes/partial/no] | [heavier / stable / lighter] |

## Question-style forecast

- **Format likely:** [X issue-spotters + Y short answers + Z policy, or similar]
- **Fact-pattern density:** [fact-heavy / sparse / mixed]
- **Call style:** [one broad call / multiple specific calls / bullet sub-parts]

## Professor hobby horses to watch

- [topic A] — appeared in [M of N] past exams. Weighted 3-5x its syllabus share.
- [topic B] — [pattern]
- [trap pattern] — e.g., "hides jurisdictional issue in otherwise-clean facts"

## Topics covered this semester but rarely tested

[list — don't skip, but don't over-weight]

## Study emphasis recommendation

Based on past exam patterns AND current syllabus coverage:

**Heavy:** [topics likely to anchor the exam — 40-50% of study time]
**Moderate:** [supporting topics — 30-40%]
**Sanity check:** [topics covered but historically under-represented — 10-20%, just in case]

## [UNCERTAIN — framing]

This forecast is derived from [N] past exams. Professors vary. Professors rotate. Topics that were emphasized in past years can be de-emphasized when the syllabus shifts. Treat this as a weighting heuristic for study time, not a prediction. The exam will include surprises.
```

### Step 5: Output location

Write to `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/exam-forecasts/[class]/forecast-[YYYY-MM-DD].md`. Versioned — if the student gets another past exam mid-semester, re-run and append.

## Integration

- **outline-builder:** forecast weights feed into outline depth decisions — weight depth on heavy topics
- **flashcards:** forecast-heavy topics get more cards generated
- **bar-prep-questions:** irrelevant for bar prep (that has its own forecast model); exam-forecast is for class-specific finals
- **irac-practice:** use forecast topics as the subject areas for IRAC practice hypos

## Close with the next-steps decision tree

End with the next-steps decision tree per CLAUDE.md `## Outputs`. Customize the options to what this skill just produced — the five default branches (draft the X, escalate, get more facts, watch and wait, something else) are a starting point, not a lock-in. The tree is the output; the lawyer picks.

## What this skill does not do

- **Predict specific questions.** Past exams show patterns; they don't show you tomorrow's prompt.
- **Work without past exams.** If you don't have prior exams from this professor, the skill can't forecast — it falls back to "here's what the syllabus covers, study that."
- **Replace studying everything on the syllabus.** Forecast is weighting, not elimination. Skipping a topic because it's historically under-represented is how students get burned.
- **Account for changes you don't know about.** If the professor has shifted focus this year (e.g., emphasized a new case in class lectures), the skill doesn't see that unless you tell it.
- **Work reliably with 1-2 past exams.** Thin sample. Flag as such.

Источник: anthropics/claude-for-legal / law-student / exam-forecast ↗. Ссылка проверена 2026-10-10.

---
name: exam-forecast
description: >
  Проанализируй прошлые экзамены того же профессора, чтобы выявить
  закономерности — вес предметов, повторяющиеся ловушки в задачах на выявление
  проблем (issue-spotting), любимые типы гипотетических случаев, соотношение
  политики права и доктрины, — и спрогнозируй вероятные акценты предстоящего
  экзамена. Используй, когда пользователь говорит «что будет на экзамене»,
  «проанализируй прошлые экзамены», «предскажи экзамен» или присылает прошлые
  экзамены.
argument-hint: "[class name, with past exams shared or paths to them]"
---

# /exam-forecast

1. Загрузи `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/CLAUDE.md` → курс, профессор, формат экзамена, программа курса.
2. Примени рабочий процесс ниже.
3. Прими прошлые экзамены (PDF, вставленный текст или пути). Подтверди размер выборки.
4. Разбери каждый прошлый экзамен: формат, охват предметов, стиль вопросов, плотность фактов в задачах, повторяющиеся ловушки.
5. Анализ закономерностей по всем экзаменам: что стабильно, что меняется.
6. Объедини с текущей программой курса и составь прогноз: веса предметов, формат, «любимые коньки», акценты в подготовке.
7. Запиши `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/exam-forecasts/[class]/forecast-[YYYY-MM-DD].md`. Оформи как эвристику для распределения усилий, а не как предсказание.

---

## Назначение

У экзамена каждого профессора есть «отпечатки пальцев». Повторяются одни и те же структуры гипотетических случаев. Возвращаются одни и те же ловушки. Одни и те же пропорции предметов. Студенты, у которых есть прошлые экзамены, учатся умнее; у кого их нет — упорнее. Этот скилл анализирует имеющиеся у тебя прошлые экзамены и выявляет закономерности.

Это не магия. Это прогноз, а не предсказание. Скилл не может сказать, что будет на экзамене: он может сказать, что было на прошлых экзаменах и что, судя по программе курса, вероятно повторится.

## Дисциплина уверенности

- Анализ закономерностей (какие предметы встречались, сколько вопросов по каждой теме, как часто политика права, а как часто применение нормы) — уверенный там, где экзамены чётко лежат передо мной.
- Вывод о вероятных акцентах предстоящего экзамена — по умолчанию `[НЕУВЕРЕН]`; это прогнозы, а не уверенность. Формулируй явно: «по [N] прошлым экзаменам, которые вы показали, тема [X] встретилась в [M]. На предстоящем экзамене её могут усилить, а профессор может и сменить темы — используйте это как вес для времени на повторение, а не как предсказание».
- Если доступны только 1–2 прошлых экзамена, скажи об этом прямо: любая закономерность, выведенная по одному экзамену, — шум.
- Если профессор новый (прошлых экзаменов нет), скилл прогнозировать не может. Скажи об этом и переходи к запасному варианту по программе: «вот какие предметы охвачены».

## Загрузка контекста

- `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/CLAUDE.md` → текущие курсы, форматы экзаменов, программа курса, если она записана
- Прошлые экзамены от пользователя (PDF, вставленный текст, пути)
- По желанию: программа текущего курса (для «что пройдено на сегодня»)

**Если в загруженных прошлых экзаменах указана фамилия профессора, используй её, чтобы сопоставлять закономерности** (экзамены того же профессора — самый сильный сигнал). **Если нет, сопоставляй по предмету и структуре.** Не проси пользователя вводить фамилию профессора — используй то, что есть в материалах. Если пользователь сам назвал её в разговоре, это нормально; не спрашивай.

## Рабочий процесс

### Шаг 1: Приём материалов

- Для какого курса делаем прогноз?
- Сколько прошлых экзаменов этого профессора есть?
- Они по тому же курсу или по другим курсам того же профессора?
- Есть ли среди них экзамены с работой на дом (take-home), с открытым учебником или других форматов в отличие от обычного формата предстоящего экзамена?
- Есть ли программа текущего курса?

Если прошлых экзаменов меньше 3: отметь, что выборка тонкая. Вывод закономерностей слабее.
Если экзамены по разным курсам: часть закономерностей переносится (стиль вопросов, соотношение политики права и доктрины); закономерности по конкретным предметам — нет.

### Шаг 2: Прочитай каждый прошлый экзамен

Для каждого прошлого экзамена:

- Формат (число вопросов, объём, лимит времени, открытый или закрытый учебник)
- Охват предметов (какие темы проверялись и в какой пропорции)
- Стиль вопросов (на выявление проблем, одна проблема вглубь, эссе по политике права, короткие ответы в стиле MBE, смесь)
- Плотность фактов в задачах (гипотетические случаи с большим числом фактов, скудные факты с упором на доктрину, или задания по политике права без фактов)
- Повторяющиеся ловушки (например, профессор всегда прячет вопрос о юрисдикции в иначе чистом наборе фактов; профессор всегда спрашивает об исключении, а не о правиле)
- Соотношение политики права и доктрины
- Необычные структуры (гибрид эссе и MBE, сценарий учебного судебного заседания (moot court) и т. п.)

### Шаг 3: Анализ закономерностей по всем экзаменам

Сведи то, что совпадает в разных экзаменах:

**Устойчивые закономерности (встретились в большинстве или во всех прошлых экзаменах):**
- Веса предметов (например, «договорное встречное предоставление (consideration) и изменение договора стабильно дают 30% баллов экзамена»)
- Стиль вопросов (например, «всегда один длинный вопрос на выявление проблем и два коротких гипотетических случая»)
- Любимые «коньки» профессора (например, «всегда проверяет бенефициаров-третьих лиц, даже когда на занятиях это второстепенная тема»)

**Переменные закономерности (встретились в части экзаменов, но не во всех):**
- Эссе по политике права (например, «встретились в 2 из 4 прошлых экзаменов — обычно когда в конце семестра была тема, насыщенная политикой права»)
- Различия между открытым и закрытым учебником
- Различия между работой на дом и экзаменом в аудитории

**Отсутствующие закономерности, которые стоит отметить:**
- Темы, пройденные на занятиях, которые НИКОГДА не проверялись на прошлых экзаменах: не пропускай их, но и не делай на них большой упор
- Темы, проверявшиеся на прошлых экзаменах, которых нет в твоей текущей программе: скорее всего, не вернутся

### Шаг 4: Прогноз предстоящего экзамена

**Шапка — обязательна, первая строка прогноза, и в чате, и в сохранённом файле.** По разделу `## Outputs` конфигурации плагина каждый учебный результат несёт дословную шапку учебных заметок. Прогноз — учебный результат. Не пропускай шапку, не перефразируй и не переноси её. Шапка — не отказ от ответственности, который студент может попросить убрать; это «удостоверение личности» результата, и она не даёт принять прогноз за предсказанный экзамен или за юридическую консультацию:

```
УЧЕБНЫЕ ЗАМЕТКИ — НЕ ЮРИДИЧЕСКАЯ КОНСУЛЬТАЦИЯ
```

Объедини анализ закономерностей с текущей программой курса:

```markdown
УЧЕБНЫЕ ЗАМЕТКИ — НЕ ЮРИДИЧЕСКАЯ КОНСУЛЬТАЦИЯ

# Прогноз экзамена — [курс / профессор] — [дата]

**Проанализировано прошлых экзаменов:** [N]
**Надёжность выборки:** [тонкая (<3) / умеренная (3–5) / сильная (6+)]
**Оговорки:** [например, «один из прошлых экзаменов был итоговым с открытым учебником; предстоящий — с закрытым. Закономерности переносятся частично.»]

---

## Вес предметов (по прошлым экзаменам)

| Тема | Вес на прошлых экзаменах (среднее) | В текущей программе? | Прогнозируемый вес |
|---|---|---|---|
| [тема 1] | [%] | [да/частично/нет] | [больше / стабильно / меньше] |

## Прогноз стиля вопросов

- **Вероятный формат:** [X вопросов на выявление проблем + Y коротких ответов + Z по политике права или подобное]
- **Плотность фактов:** [много фактов / мало / смешанная]
- **Стиль постановки вопроса:** [один широкий вопрос / несколько конкретных / подпункты списком]

## «Коньки» профессора, на которые стоит обратить внимание

- [тема A] — встретилась в [M из N] прошлых экзаменов. Весит в 3–5 раз больше своей доли в программе.
- [тема B] — [закономерность]
- [схема ловушки] — например, «прячет вопрос о юрисдикции в иначе чистых фактах»

## Темы, пройденные в этом семестре, но редко проверявшиеся

[список — не пропускай, но и не переоценивай]

## Рекомендация по акцентам в подготовке

По закономерностям прошлых экзаменов И по охвату текущей программы:

**Много:** [темы, которые, вероятно, станут основой экзамена — 40–50% времени на подготовку]
**Умеренно:** [поддерживающие темы — 30–40%]
**Проверка на здравый смысл:** [темы, пройденные, но исторически слабо представленные — 10–20%, на всякий случай]

## [НЕУВЕРЕН — оговорка]

Этот прогноз построен по [N] прошлым экзаменам. Профессора бывают разными. Профессора меняют темы. Темы, на которых делали упор в прошлые годы, могут отойти на второй план, когда меняется программа. Считай это эвристикой для распределения времени на подготовку, а не предсказанием. На экзамене будут неожиданности.
```

### Шаг 5: Место сохранения

Запиши в `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/exam-forecasts/[class]/forecast-[YYYY-MM-DD].md`. Версии ведутся: если студент в середине семестра получит ещё один прошлый экзамен, запусти заново и допиши.

## Интеграция

- **outline-builder:** веса из прогноза влияют на глубину конспекта: на тяжёлых темах конспект делай глубже
- **flashcards:** по темам с высоким весом в прогнозе создавай больше карточек
- **bar-prep-questions:** для подготовки к адвокатскому экзамену не нужен (у неё своя модель прогноза); exam-forecast — для итоговых экзаменов конкретного курса
- **irac-practice:** используй темы из прогноза как предметные области для гипотетических случаев по IRAC

## Закрой деревом следующих шагов

Закончи деревом следующих шагов по разделу `## Outputs` файла CLAUDE.md. Подгони варианты под то, что скилл только что выдал: пять веток по умолчанию (подготовить X, эскалировать, получить больше фактов, наблюдать и ждать, что-то другое) — отправная точка, а не жёсткая рамка. Дерево — это и есть результат; выбирает юрист.

## Чего этот скилл не делает

- **Не предсказывает конкретные вопросы.** Прошлые экзамены показывают закономерности, но не показывают завтрашнее задание.
- **Не работает без прошлых экзаменов.** Если у тебя нет прошлых экзаменов этого профессора, скилл прогнозировать не может — он переходит на «вот что охватывает программа, учи это».
- **Не заменяет изучение всей программы.** Прогноз — это взвешивание, а не отсев. Пропуск темы из-за того, что её исторически было мало, — то, на чём студенты обжигаются.
- **Не учитывает перемены, о которых ему неизвестно.** Если профессор в этом году сместил акцент (например, подчеркнул на лекциях новое дело), скилл этого не видит, пока ты не скажешь.
- **Не работает надёжно с 1–2 прошлыми экзаменами.** Выборка тонкая. Отметь это.

Перевод: iiuniversitet. Оригинал: https://github.com/anthropics/claude-for-legal/tree/main/law-student/skills/exam-forecast, лицензия Apache-2.0. Изменения: перевод на русский язык.