Quiz Mastery Skill

OpenClaw agent 的独立出题/复习/掌握度追踪引擎。

Features

从学习资料出题：把 PDF / Word / Markdown 等学习材料转成分级测验（L1/L2/L3）
从题目文件导入练习：解析已有题目文件，标准化后让用户答题
答案评分：自动评分 + 逐题反馈
掌握度追踪：跨三级难度记录用户进度
薄弱知识点：累计错误次数 ≥ 3 → 标为薄弱（只增不减，作为历史档案）
遗忘曲线复习：基于艾宾浩斯（1/2/4/7/15 天）安排复习

Architecture

quiz-mastery/
├── SKILL.md                          # Skill metadata (LLM 读)
├── README.md                         # 本文件（人读）
├── skill.yaml                        # Skill 配置
├── scripts/
│   ├── generate_from_material.py     # 从学习资料提取知识点
│   ├── import_quiz.py                # 从题目文件导入题目
│   ├── run_quiz.py                   # 生成测验 prompt
│   └── submit_answers.py             # 提交答案 + 评分
├── src/quiz_mastery/                 # 核心引擎
└── data/
    ├── knowledge_points/             # 文档知识点定义
    ├── user_progress/                # 用户掌握度数据（含薄弱标记、艾宾浩斯阶段）
    └── sessions/                     # 测验会话记录

Quick Start

1. 从学习资料提取知识点

python3 scripts/generate_from_material.py <file_path> <document_id>

输出知识点提取 prompt（JSON）。把 prompts.system_prompt 和 prompts.user_prompt 发给 LLM，得到知识点列表后调 service.save_knowledge_points() 保存。

2. 从题目文件导入

python3 scripts/import_quiz.py <file_path> <document_id> <user_id>

输出题目解析 prompt（JSON）。把 prompt 发给 LLM 得到标准化题目，调 service.import_questions() 导入。

3. 生成测验

python3 scripts/run_quiz.py <user_id> <document_id>

按用户当前掌握度自动决定难度，输出出题 prompt（JSON）。

4. 提交答案

python3 scripts/submit_answers.py <user_id> <document_id> <session_id> '<answers_json>'

返回：score、total、accuracy、逐题 results。

数据集成（与 OpenClaw agent 的关系）

本 skill 不写 memory/，仅写 USER.md 第 3 节"薄弱知识点"。所有持久化由调用方 agent 统一负责，详见 SKILL.md。

数据	谁写	写到哪
知识点定义、答题战绩、艾宾浩斯阶段	本 skill	`data/` 目录
薄弱知识点（错误次数 ≥ 3）	本 skill	USER.md 第 3 节（来源=`quiz-mastery`）
学习项目状态、DAY 排期	study-buddy（上游 agent）	USER.md 第 2 节

难度系统

级别	含义
L1	识记（基础记忆和理解）
L2	理解（深层理解、应用）
L3	应用（综合运用、问题解决）

首次出题强制 L1 起步
答对升级（最高 L3），答错降级（最低 L1）

Workflow

Generate / Import：从学习资料或题目文件创建知识点 + 题目
Run：生成测验
Submit：用户答题 → 自动评分 → 更新掌握度 / 薄弱标记
Sync：薄弱知识点写入 USER.md 第 3 节

3.3 KiB Executable File Raw Blame History Unescape Escape