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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