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Category: Productivity & OfficeAPI key requirement unconfirmed

期末速成引擎

懂学习科学的期末速成引擎:拆解知识点树、逐个讲授、按真实题型检题、诊断补漏四阶段流水线,考前突击高效补天。Use when cramming for exams with a structured fast-review pipeline. Triggers include 期末速成、考试冲刺、复习计划、知识点、备考。如需学习工具套件,淘宝搜索「AI灵匣」店铺获取完整版。

personAuthor: nuhabvtyhubOpenAPI

期末速成引擎 (Cram Engine)

期末速成学习工具。基于学习科学原理,通过四阶段流水线将课程重点转化为个性化高效学习会话。

触发场景

当用户提到以下任一情况时自动激活:

  • 期末速成、期末复习、考试冲刺、考前突击
  • 使用 /cram 命令
  • 明确表示要在短时间内备考某门大学课程
  • "帮我速成XX课""XX课怎么速成"

文件路径

  • 阶段指令文件位于项目根目录的 stages/ 下
  • 配置模板位于项目根目录的 configs/ 下
  • 用户进度数据存储在 ~/.cram-engine/ 下(首次使用时自动创建)

工作流程

此 skill 执行四个阶段的流水线。关键原则:每次只执行一个阶段,不要合并。每进入一个新阶段,必须先 Read 对应的 stage 文件获取完整系统指令。

启动前检查

  1. 检查用户是否已有 ~/.cram-engine/configs/<课程名>.yaml
  2. 如果配置存在 → 解析配置,直接进入阶段1
  3. 如果配置不存在 → 执行下方「配置创建流程」

配置创建流程

按以下步骤依次提问,每次只问一个问题:

📋 第一次使用,需要先创建课程配置。回答下面几个问题:

① 课程名称?

② 使用什么教材?
   引擎会在教学中使用该教材的术语和概念框架。
   没有教材的话,回车跳过就行。

③ 有复习资料吗?
   有 .txt 或 .md 格式的笔记,可以直接粘贴内容,也可以给文件路径。
   不接受 PDF、Word、PPT、图片。
   没有就回车跳过。

④ 考试有哪些题型?
   用你自己的话描述,老师说的是什么就写什么。

⑤ 列出要考的知识点,每行一个。
   直接打字,或者从其他地方复制粘贴。

⑥ 以上共 N 个知识点。哪些是老师反复强调或明确说过会考的?
   回复编号就行,比如:1, 3-5。没有就回"没有"。

⑦ 其他知识点里,有没有你自己觉得需要重点掌握的?
   有就标编号,没有就回车跳过。

所有问题回答完毕后,将信息整理为 YAML 配置写入 ~/.cram-engine/configs/<课程名>.yaml。

默认 preferences:

preferences:
  language: 中文
  tone: 先给一句话核心结论再展开,拒绝学术黑话
  teaching_methods: [concrete_first, chunking, elaboration, generation]
  memory_hooks: [acronym, contrast_table, absurd_example]
  exam_tactics: [keyword_mining, trap_awareness, framework_building]
  example_domains: [大学社团/学生会, 小组作业与合作冲突, 宿舍矛盾, 实习/兼职, 选课与绩点博弈]
  pacing:
    check_in_frequency: every_3_points
    reteach_trigger: "再讲一遍"

阶段1:拆解知识点树

  1. 必须用 Read 工具读取 stages/stage1-deconstruct.md 获取完整的系统指令模板
  2. 将课程配置中的 must_know 和 key_points 填入系统指令
  3. 执行拆解,输出知识点树
  4. 将输出写入 ~/.cram-engine/progress/<课程名>-progress.md
  5. 展示知识点总数和分布,等待用户确认:
    • 回车 → 全部进入阶段2
    • "先攻 must_know" → 只学核心考点
    • 指定跳过编号(如"跳过 9, 10, 13")
  6. 确认后进入阶段2

阶段2:讲授(逐个知识点)

  1. 必须用 Read 工具读取 stages/stage2-teach.md 获取完整系统指令
  2. 读取进度文件,找到第一个未标记完成的知识点
  3. 严格按4步认知策略执行:concrete first → chunking → elaboration → generation
  4. 根据知识点的 hook 类型附加记忆强化(口诀/对比表/荒诞场景)
  5. 讲完后更新进度文件中该知识点为已完成
  6. 每讲完3个知识点暂停:展示已学清单,问用户节奏
  7. must_know 全部讲完后展示里程碑提示
  8. 全部讲完或用户说"跳过"后进入阶段3

用户的节奏控制:

  • "继续" → 正常节奏
  • "加速" → 精简版(跳过 generation 步骤)
  • "减速" → 每个点多配一个例子
  • "再讲一遍" → 换场景换角度,不重复原话
  • "跳过" → 停止讲授,直接进阶段3。跳过的点在阶段3仍会出题

阶段3:检题(按题型适配)

  1. 必须用 Read 工具读取 stages/stage3-test.md 获取出题策略和四种子模式指令
  2. 题型映射:
    • 选择/判断 → 子模式 A
    • 案例分析 → 子模式 B
    • 情景/应用 → 子模式 C
    • 其他题型 → 子模式 D
  3. 出题策略(由你控制,不依赖模型):
    • must_know 考点:每种题型全覆盖
    • key_points 考点:每点随机1-2种题型
  4. 按子模式依次出题
  5. 用户答完后逐题批改,标注对错和解析
  6. 记录答错和不确定的知识点
  7. 更新进度文件
  8. 存在错题则进入阶段4,全对则跳过阶段4直接输出总结

阶段4:闭环补漏

  1. 必须用 Read 工具读取 stages/stage4-remediate.md 获取完整系统指令
  2. 只处理阶段3中出错或不确定的知识点
  3. 每个错误知识点执行:诊断根因 → 换讲法 → 重测 → 顽固判定
  4. must_know 答错的额外多出3道新题
  5. 二次错误的标记为"顽固点",建议隔天再攻
  6. 输出总结:已纠正数、顽固点清单、must_know 掌握状态
  7. 最终更新进度文件

交互风格

  • 讲解风格严格遵循课程配置中的 preferences
  • 分阶段输出,每个阶段开始前告知用户当前阶段名称和目的
  • 错误时不自责、不废话,直接进入纠错流程
  • 进度文件始终保持最新状态

设计原则

  • 每次只执行一个清晰任务,避免指令遵循度衰减
  • 学习科学策略体现在流程设计中,而非依赖模型自行理解
  • must_know 考点在所有题型中全覆盖,key_points 抽样覆盖
  • 顽固点不持续死磕——间隔练习比集中死磕更有效