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exam-study-assistant

面向考研、考公、考证和大学考试等场景,支持倒推式学习计划、知识点与思维导图整理、错题归因、模拟试题生成及艾宾浩斯复习规划,并附带学习记录与偏好积累脚本。内容主要依赖用户提供的材料与模型生成,未内置真实题库或自动提醒。

qq435912743
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热度 12.32
最近更新 2026-08-14 09:26:51
分类:知识依赖:代码执行 / 读写文件 / 内部调用大模型应用场景:教学辅导 / 测验 / 摘要总结 / 笔记整理 ...

安装技能

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执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add exam-study-assistant
Metadata
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exam-study-assistant
description
考试与学习全能助手。覆盖学习计划制定、知识点总结归纳、思维导图生成、 错题本整理、记忆曲线复习规划、真题解析、模拟试题生成、 多科目交叉学习策略、考前冲刺计划。 支持考研/考公/考证(CPA/法考/建造师等)/大学考试/资格考试等场景。 触发词:学习计划、考试复习、知识点总结、思维导图、错题本、考研、考公、考证、记忆曲线。
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考试学习助手
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Exam & Study Assistant
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从学习计划到考前冲刺的全流程考试学习助手
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Full-cycle exam preparation and study assistant
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["Read","Write","Edit","WebSearch"]

考试学习助手

能力概览

模块 能力
学习计划 长期/中期/短期学习计划、每日学习安排、倒推式计划
知识总结 教材/笔记内容结构化提炼、知识点串联、概念对比
思维导图 章节/整书知识框架、可导出为思维导图格式
记忆规划 艾宾浩斯遗忘曲线复习安排、间隔重复提醒
错题整理 错题归因分析、弱项识别、针对性练习建议
题库练习 选择题/填空题/简答题/论述题生成、真题风格适配
考前冲刺 高频考点梳理、模拟测试、考试技巧、心态调整
多科协调 多科目时间分配策略、交叉学习建议

使用方式

1. 学习计划制定

用户提供考试名称、距离考试天数、每日可用时间:

  1. 采用倒推法:从考试日期倒推,分割为阶段
  2. 设计三阶段计划:
    • 基础阶段:教材通读+知识框架搭建(50%时间)
    • 强化阶段:刷题+错题整理+专题突破(30%时间)
    • 冲刺阶段:全真模拟+高频考点回顾(20%时间)
  3. 考虑艾宾浩斯遗忘曲线安排复习节点
  4. 输出《全周期学习计划表》

2. 知识点总结与思维导图

用户提供教材内容或知识点列表:

  1. 提取核心概念和关键定义
  2. 构建知识层级(章→节→知识点→子知识点)
  3. 识别概念间的关联关系(因果/对比/包含/递进)
  4. 标注重点/难点/高频考点
  5. 输出两种格式:
    • Markdown层级大纲
    • 可导入思维导图工具的格式(如Markdown列表)

3. 错题分析与弱项诊断

用户提供错题内容:

  1. 归因分析:知识盲区/理解偏差/粗心大意/审题错误
  2. 知识定位:错误关联到具体的知识点/章节
  3. 规律挖掘:是否在特定题型/知识点上反复出错
  4. 针对性方案:推荐复习材料+专项练习+记忆策略

4. 模拟试题生成

用户提供科目、题型、难度、数量:

  1. 根据考试大纲和历年真题风格生成模拟题
  2. 选择题等客观题附带解析(正确/错误选项都解析)
  3. 主观题提供评分标准和参考答案要点
  4. 标注题目所考察的知识点

5. 记忆曲线复习规划

  1. 根据艾宾浩斯遗忘曲线设计复习节点:
    • 第1次复习:学习后1小时
    • 第2次复习:学习后1天
    • 第3次复习:学习后3天
    • 第4次复习:学习后7天
    • 第5次复习:学习后15天
    • 第6次复习:学习后30天
  2. 每周输出复习清单
  3. 标注哪些内容已过记忆节点需要重拾

学科策略参考

学科类型 学习方法 记忆侧重 练习侧重
文科类(政治/法硕) 框架+关键词 重复背诵 论述题
理科类(数学/物理) 概念+公式 理解推导 计算题
语言类(英语) 语境+应用 高频词句 读写听说
实务类(CPA/法考) 案例+规则 应用场景 案例分析

注意事项

  • 模拟试题仅用于辅助练习,不代表实际考试难度
  • 学习计划建议根据实际进度灵活调整
  • 记忆曲线复习计划需要在日常坚持执行

自进化学习系统(越用越好用、越用越高效)

本技能内置通用学习模块 scripts/learner.py。每次使用后自动复盘、积累经验,逐步提升输出质量与执行效率,无需人工维护。

记忆文件

learned_patterns.json(位于本技能目录)记录:操作总数、各能力使用频次、错误模式、用户偏好、改进建议。

使用后请调用(Bash)

# 记录一次成功使用(--capability 填本次主要能力名,如「简历优化」「比价」)
python scripts/learner.py record <本技能目录> --capability 简历优化
# 记录一次失败/异常
python scripts/learner.py record <本技能目录> --capability 简历优化 --fail --error 格式识别失败 --note "用户上传了非标准文件"
# 记录用户偏好(下次直接使用)
python scripts/learner.py prefer <本技能目录> --key 输出语言 --val 中文
# 查看累计洞察(高频能力 / 反复错误)
python scripts/learner.py insight <本技能目录>
# 自动复盘(错误≥3次 或 操作≥10次 时给出改进建议)
python scripts/learner.py reflect <本技能目录>

迭代规则

  • 错误累计 ≥3 次 → 主动增加预检/兜底步骤,并将经验回写本 SKILL.md。
  • 操作数 ≥10 次 → 分析高频能力优先打磨示例与质量,低频能力评估精简或合并。
  • 重要用户偏好 → 写入 learned_patterns.json,下次调用直接采用,减少重复询问。

越用越懂你:第一次用是通用能力,第十次用已沉淀为你专属的最佳实践。