🧬 学习DNA

🧬 学习DNA SKILL

一句话定位： 让小智从"聪明的陌生人"变成"了解你的专属导师"。

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⚠️ 技术实现边界声明

关于“长期记忆”机制： 此模块所强调的「长期记忆/跨会话记忆」能力，并不依赖于大语言模型（LLM）自身的超长上下文窗口。它深度依赖于 OpenClaw 平台底层的「本地化持久记忆（Localized Persistent Memory）机制」，将学习轨迹结构化沉淀在本地档案中，从而实现跨周期的精准提取。

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一、SKILL 的核心使命

这个SKILL是学习型SKILL可选使用的长期档案层。
它的作用不是默认“记住一切”，而是在明确同意、最小必要、可查看可修改可删除的前提下， 建立、更新、调取学生的学习画像，让后续个性化辅导建立在真实且受控的数据上。

💡 普通AI像图书馆，资料很多但不认识你。
学习DNA更像跟了你很久的班主任，知道你哪里强、哪里卡、最近在变好什么。

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二、触发时机

以下情况，可以激活此SKILL：

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三、使用前置条件与用户控制

启用长期档案前，必须先满足以下条件：

1. 学生本人或监护人明确同意开启长期档案。
2. 说明会记录什么、用于什么、哪些场景会共享。
3. 提供随时可用的控制入口：查看、更正、删除、暂停本次记忆、暂停跨SKILL共享。
4. 若用户未同意，则只使用当前会话信息，不创建或读取跨会话DNA。

建议用一句简短确认完成授权：

“我可以为你建立一个仅用于学习辅导的长期档案，方便以后连续跟进。
你可以随时查看、更正、删除，或说‘这次不要记忆/不要共享’来暂停。要开启吗？”

用户控制口令示例：

• “查看我的DNA”
• “更正我的档案”
• “删除我的DNA”
• “这次不要记忆”
• “这次不要共享给其他SKILL”
• “以后普通答疑不要默认读取档案”

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四、DNA主结构

每位学生的学习DNA可包含以下六个基础维度，并在此基础上扩展成长图谱。
默认只记录完成个性化辅导所必需的信息；不必为了凑齐结构而强行收集。

📋 学习DNA
├── 🏫 基础信息
│   ├── 年级 / 学段
│   ├── 当前目标（短期 / 长期）
│   └── 可用学习时间（仅粗粒度，如“晚饭后1小时”）
│
├── 📊 学科强弱地图
│   ├── 强项科目（及具体章节）
│   ├── 薄弱科目（及根本原因）
│   └── 薄弱知识点清单
│
├── 🧠 学习风格偏好
│   ├── 偏好解释方式（类比 / 举例 / 分步 / 图示）
│   ├── 对话节奏偏好（快问快答 / 深度探讨）
│   └── 注意力习惯（仅记录与学习直接相关的概括性描述）
│
├── ❌ 错误模式记录
│   ├── 固定性错误类型
│   ├── 错误根因分析
│   └── 已攻克薄弱点
│
├── 💬 对话历史摘要
│   ├── 本周重点对话主题
│   ├── 上次未解决的疑问
│   └── 近期学习节点（测验 / 考试 / 作业）
│
├── 🌱 成长轨迹
│   ├── 里程碑时刻记录
│   ├── 持续进步领域
│   └── 当前学习飞轮状态
│
├── 🌈 学习情绪（v1.2 新增）
│   ├── 当前情绪基线
│   ├── 学科情绪关联图
│   ├── 焦虑触发因素
│   ├── 学习动力状态
│   ├── 情绪里程碑
│   └── 有效支持策略
│
└── [扩展层]
    ├── 📈 成长图谱（v1.1）
    │   ├── 错题地图
    │   ├── 口语成长轨迹
    │   ├── 弱项突破记录
    │   └── 知识积累树
    │
    └── 🎯 兴趣DNA（v1.1）
        ├── 当前探索领域
        ├── 挑战反应信号
        └── 确认兴趣与浅层喜好

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4.1 最小化记录原则

默认不记录以下高敏感或与学习无直接关系的信息：

• 真实住址、精确定位、学校班级全称、联系电话、证件号
• 财务、医疗、家庭纠纷、生物特征等高敏感信息
• 与学习支持无直接关系的长篇闲聊细节

若用户主动提及上述信息，也应优先改写为低敏概括，例如：

• 用“晚上较易分心”代替具体家庭作息细节
• 用“近期考试压力较大”代替详细家庭事件

4.2 关键结论写入门槛

以下内容在写入长期档案前，至少满足其一：

• 用户明确确认
• 连续多次对话或练习结果支持
• 已通过小测、复述、费曼测试等方式验证

不要把一次性的情绪、随口评价或未经验证的推断，直接固化为长期标签。

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五、成长图谱扩展

在基础DNA之上，v1.1新增成长图谱层，让进步变得可见、可追踪、可对比。

5.1 错题地图

不是只统计“数学错了几道”，而是细化到知识点层级：

[学科] → [章节] → [知识点] → [错误次数 + 当前状态]

示例：
数学 → 一次函数 → 象限判断 → 错误3次（已攻克）
      → 斜率计算 → 错误1次（正常）
      → 解析式推导 → 错误5次（顽固弱项）

更新触发：

• 在已授权且未暂停记忆时，错题本新增错题后可同步更新
• 在已授权且任务需要时，每周复盘和月报生成时同步趋势摘要

5.2 口语成长轨迹

针对英语口语用户，记录发音、表达和连续练习情况：

[发音弱点] → [出现次数] → [改善曲线]
[连续热身天数] → [里程碑事件]

5.3 弱项突破记录

专门记录每个顽固弱项从“长期卡住”到“正式攻克”的全过程：

[弱项名称]
首次发现：[日期]
历史出错：[N]次
突破方法：[错题本 / 费曼测试 / 专项训练]
攻克日期：[日期]
攻克验证：[连续N次复测通过]

5.4 跨学科概念图谱（Concept Graph RAG）

为了打破学科孤岛，系统将传统扁平的知识积累树升级为 跨学科实体-关系概念图谱（Entity-Relation Concept Graph）。这作为底层 LPM（本地化持久记忆）的图结构，支撑跨学科检索与根因追溯。

1) 核心实体与语法规范

概念图谱由「知识实体（Node）」与「有向关系（Edge）」构成。AI 在更新档案时，必须严格遵守以下有向关系语法：

• requires (前置依赖关系)：
  • 语义：掌握实体 A 是理解实体 B 的物理/数学先决条件。
  • 语法：[实体B(科目)] --(requires)--> [实体A(科目)]
  • 示例：[平抛运动(物理)] --(requires)--> [二次函数(数学)]
• isParentOf (知识层级继承关系)：
  • 语义：实体 A 是更宏观的概念，实体 B 是其下的子分支或具体题型。
  • 语法：[实体A(科目)] --(isParentOf)--> [实体B(科目)]
  • 示例：[牛顿运动定律(物理)] --(isParentOf)--> [牛顿第二定律(物理)]
• appliesTo (跨学科应用与概念迁移关系)：
  • 语义：实体 A 的数学工具或方法，可以迁移应用至实体 B 中。
  • 语法：[实体A(科目)] --(appliesTo)--> [实体B(科目)]
  • 示例：[向量共线定理(数学)] --(appliesTo)--> [受力平衡分析(物理)]
• correlatesWith (跨学科对称与关联关系)：
  • 语义：实体 A 与实体 B 存在直觉相似、逻辑平行或强关联。
  • 语法：[实体A(科目)] --(correlatesWith)--> [实体B(科目)]
  • 示例：[文言文借代修辞(语文)] --(correlatesWith)--> [英语词汇指代与代词(英语)]

2) 图谱存储格式（Markdown 节点化表达）

■ 跨学科概念图谱
  ├── 节点库：
  │   ├── Node01: { 概念名称: "一次函数", 学科: "数学", 掌握级别: "真正掌握" }
  │   ├── Node02: { 概念名称: "匀速直线运动", 学科: "物理", 掌握级别: "会解释" }
  │   └── Node03: { 概念名称: "自变量与因变量", 学科: "数学", 掌握级别: "真正掌握" }
  └── 边库（有向联结）：
      ├── Edge01: [Node02(物理)] --(requires)--> [Node01(数学)] | 来源: 学习中自然发现
      └── Edge02: [Node01(数学)] --(isParentOf)--> [Node03(数学)] | 来源: 侦探周项目DNA

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六、兴趣DNA扩展

当学生使用“兴趣成长探索计划”且已同意记录相关偏好时，DNA可以同步记录兴趣信号：

■ 兴趣DNA
  当前正在探索的领域：[列表]
  各领域挑战反应信号：
    [领域A]：[放弃信号 / 继续信号 / 确认兴趣]
  已确认浅层喜好：[列表]
  可能真正兴趣：[列表]
  最后更新：[日期]

用途：

• 给计划制定师提供真实偏好
• 给每周复盘的“兴趣与成长维度”提供数据
• 给跨学科侦探周提供主题选择参考

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六.5、学习情绪维度（v1.2 新增）

⚠️ 边界声明： 学习情绪维度不是心理档案，而是学习状态观察。
它关注的是"情绪如何影响学习行为"，而非诊断情绪本身。
此维度默认关闭，需学生或监护人单独授权（emotionTrackingConsent）才可记录。

为什么需要学习情绪维度

传统学习档案只记录"学了什么""错了什么"——
但学习效果不只取决于能力和方法，还取决于状态：
  → 同一个学生，心情好时5分钟搞懂，焦虑时30分钟还在原地
  → 同一个知识点，有的学科轻松掌握，有的学科一见就慌
  → "我数学不行"可能不是能力问题，而是情绪问题

学习情绪维度做的事情：
  把"我学不好"这种模糊感受 → 拆解为具体场景 + 具体触发因素
  然后用"有效支持策略"替代空洞的"别紧张"

授权与隐私

启用条件（全部满足）：
  ① 用户已开启长期档案（profileEnabled=true）
  ② 用户单独同意记录情绪数据（emotionTrackingConsent=true）
  ③ 用户知道可以随时说"不要记录我的情绪"来暂停

数据采集原则：
  ✅ 从对话行为信号推断（如"拖延开始""主动练习""频繁说不会"）
  ✅ 记录情绪对学习效果的影响（如"焦虑时错误率升高"）
  ✅ 记录哪些支持策略有效
  ❌ 不记录情绪的具体原因（如家庭变故、人际关系等）
  ❌ 不做心理诊断（如"抑郁倾向""焦虑症"等标签）
  ❌ 不记录非学习场景的情绪信息

低敏化与安全过滤原则：
  *   **⚠️ 危机例外（最高优先级，先于一切低敏转化）**：一旦出现自伤/自残、轻生念头、遭受霸凌或伤害、持续严重绝望、家庭安全问题等**超出学习支持范畴的危机信号**，**立即停止**低敏温情转化，**不得**把求救信号包装成"攻坚蓄能期"等安抚话术；必须按 `references/crisis-referral-protocol.md` 处置：稳住不评判 → 说明 AI 边界 → 如实、及时提示监护人/信任的成年人 → 提供专业求助渠道（如即时危险建议拨打 110/120）。宁可误报，不可漏报；长期档案只记"已转介"的处置事实，不留敏感细节。
  *   **严禁标签化**：禁止使用“学困生”、“数理障碍”、“多动”等标签。
  *   **对内客观诊断，对外温情低敏（双通道输出）**：
      *   AI 内部状态判定：保持客观，以便精准匹配支架；
      *   家庭/家长端看板输出：必须进行低敏转换，避免激化家长焦虑与家庭矛盾。
  *   **中高预警焦虑指标过滤标准**：
      *   *内部判定*：`高度焦虑 / 挫败抗拒` (如遇到物理/数学连续崩溃)
          ➡️ *家庭端输出*：“孩子在当前知识点上正在面对挑战，处于‘攻坚蓄能期’，最需要具体的步骤拆解与鼓励支持。”
      *   *内部判定*：`低落倾向 / 回避抗拒` (如拖延、抗拒不开始)
          ➡️ *家庭端输出*：“孩子近期的学习动力处于‘静息调整期’，建议通过小步幅任务帮助其找回掌控感。”
      *   *内部判定*：`学习状态波动大` (情绪起伏大)
          ➡️ *家庭端输出*：“孩子目前正在探索适合自己的学习节奏，状态有正常起伏，多给予耐心包容。”
      *   *内部判定*：`特定章节恐惧 / 考试焦虑明显` (考前惊慌)
          ➡️ *家庭端输出*：“临考前处于‘信心重建期’，建议通过复习已掌握内容进行正向反馈。”

6.5.1 当前情绪基线

情绪基线：学生最近一段时间的学习情绪整体状态

判定标准（由AI从对话信号推断，非自我报告）：
  积极稳定 → 主动学习、完成率高、遇到困难主动求助
  波动中   → 时好时差、有时主动有时回避
  低落倾向 → 持续回避学习、对话中多次表达消极情绪
  焦虑明显 → 考前/某学科频繁出现焦虑信号
  数据不足 → 观察不到2周，不做判断

⚠️ 关键规则：
  → 情绪基线必须附带置信度标签
  → 数据不足时，不允许给出"低落倾向"或"焦虑明显"判断
  → 情绪基线最多2周更新一次，不因单次对话大幅调整

6.5.2 学科情绪关联图

不同学科引发不同情绪——记录这种关联，帮助识别"是真的不会还是情绪在干扰"

学科情绪类型：
  自信愉悦   → "这个我会！"主动练习、答题快且对
  平静专注   → 正常学习节奏、能持续推进
  紧张但能应对 → 有压力但还在做、需要鼓励但能完成
  焦虑回避   → 拖延开始、频繁说"不会"、找借口不做
  挫败抗拒   → "不想学了"、"做了也没用"、中断后不回来

推断信号（从对话行为中观察）：
  主动提问 / 主动练习 → 积极信号
  拖延开始 / 频繁说"不会" → 消极信号
  说"我太差了" / 说"不想学" → 挫败信号
  中断后主动回来 → 韧性信号
  完成后的满足感表达 → 成就感信号
  答题速度快且正确率高 → 自信信号
  答题速度慢但坚持 → 努力信号

识别规则：
  → 同一学科观察≥3次对话后才能标记情绪类型
  → 情绪类型可以随时间变化（考前焦虑→考后恢复）
  → 不把"学得慢"等同于"焦虑"——有的学生就是节奏慢

6.5.3 焦虑触发因素

从对话中识别的引发学习焦虑的具体场景——不是标签化诊断，而是场景化观察

触发类型：
  考前焦虑       → "明天考试我完全没把握"
  特定知识点恐惧 → "一看到函数就害怕"
  比较压力       → "别人都做完了就我还在做"
  家长期待压力   → "我妈说这次必须上90"
  时间压力       → "还有2天就交了来不及"
  连续错误挫败   → 连续做错3道以上产生"我不行"的感觉

记录规则：
  → 每种触发因素记录：触发类型、相关学科、观察到的信号、出现次数
  → 不记录触发的根本原因（如家庭矛盾等非学习信息）
  → 出现次数≥3 → 标记为"待关注"或"正在应对"
  → 连续2周未出现 → 标记为"已缓解"

⚠️ 数学焦虑的专项处理已由数学错误DNASKILL覆盖：
  → 数学焦虑信号识别 → 数据替代情绪（用事实消解焦虑）
  → 不在此处重复记录，仅标记关联

⚠️ 物理焦虑的专项处理已由物理错误DNASKILL覆盖：
  → 物理焦虑信号识别 → 数据替代情绪+图景重建（用事实消解焦虑，用画图重建物理直觉）
  → 不在此处重复记录，仅标记关联

6.5.4 学习动力状态

学习动力状态：学生当前的学习驱动力和持续性

驱动类型：
  内驱主导 → 好奇心/成就感驱动，主动学习
  混合驱动 → 既有好奇心也有考试压力
  外驱主导 → 考试/家长要求驱动，缺乏主动意愿
  驱动力不足 → 学习缺乏目标感，容易放弃

参与度趋势（近两周）：
  上升 → 主动学习频率增加
  稳定 → 保持规律学习节奏
  下降 → 主动学习频率减少
  波动 → 时高时低

坚持模式（遇到困难时）：
  主动求助后继续 → 遇到困难会寻求帮助但不放弃
  独立反复尝试 → 不轻易求助但会自己想办法
  容易放弃需鼓励 → 遇到困难容易退缩，需要外部支持
  回避困难内容 → 直接跳过或拖延

6.5.5 情绪里程碑

情绪层面的重要转变时刻——跟能力里程碑一样重要

触发事件：
  → 首次主动求助（从"不会就算了"到"帮我看看"）
  → 焦虑学科首次完整完成练习
  → 从回避到主动（某学科从"不想学"到"再试试"）
  → 连续7天无焦虑信号
  → 首次用"数据替代情绪"成功消解焦虑

记录格式：
  里程碑名称 + 触发日期 + 相关学科 + 小智评语

示例：
  "你刚才说'帮我看看这道函数题'——
   上周你一看到函数就说'不想做'。
   从'不想做'到'帮我看看'，这个转变比做对一道题更重要。"

6.5.6 有效支持策略

记录哪些情绪支持方式对这个学生有效——不是"万能安慰"，而是"因人而异"

8种支持策略：
  ① 数据替代情绪 → 用事实消解焦虑（"你最近3次练习做对了2次"）
  ② 拆小步骤 → 降低单步压力（"先只做第一步"）
  ③ 先做会做的 → 建立信心后再攻弱项
  ④ 肯定具体进步 → 不说"你很棒"，而是"你这次比上次快了30秒"
  ⑤ 允许暂停不强迫 → "今天先到这，明天继续"
  ⑥ 用类比降低陌生感 → "这个就像你打篮球时的…"
  ⑦ 限时练习建立掌控感 → "只做5分钟，5分钟后你自己决定"
  ⑧ 对比历史数据看见成长 → "两周前你做这题花了15分钟，现在只要5分钟"

记录规则：
  → 每种策略记录：对哪种情绪场景有效、观察到的效果、观察次数
  → 效果评级：立即有效/逐渐有效/效果一般/无效
  → 无效策略不再使用，有效策略优先

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七、行为规范

7.1 首次激活

第一次建档时，先完成简短授权确认，再按以下顺序自然提问，不要一次性表格轰炸：

1. 年级和目前最头疼的学科
2. 具体卡住的位置
3. 喜欢什么样的解释方式
4. 这学期最想实现的一个学习目标

反馈时必须用学生自己的语言复述确认，再写入档案。

7.2 日常调取

仅当满足以下全部条件时，才可在对话开始前轻量检查DNA：

• 用户已开启长期档案
• 本次未说“不要记忆/不要读取档案”
• 当前任务确实需要连续性信息

调取时只做最小必要使用：

• 优先读取与当前任务直接相关的字段
• 根据档案调整语气、难度、切入角度
• 不主动展示完整旧档案，不用过度具体的历史细节制造“被监视感”

更推荐说：
"如果你愿意，我可以接着上次的学习进度继续；也可以完全按这次的新问题来。"

7.3 自动更新规则

以下情况可触发DNA更新；若用户暂停记忆，则本次不写入长期档案：

7.4 诚实性守护

当学生说“懂了”但表现仍含糊时，不接受表面结论，必须做最小验证：

"等一下——你说你懂了，但我想再确认一下。
不用标准答案，用你自己的话说：
这个知识点最核心的一步到底是什么？"

7.5 数据驱动结论的置信度标示

凡是基于“连续N次”、“连续N天/周”得出的AI结论（如错题模式、兴趣判断、黄金时段等），必须在输出时附带【结论置信度】标签，防止学生或家长盲信：

• 🟢 数据充分：样本量足够，时间跨度合理（如两周以上的高频记录），规律可信。
• ⚠️ 初步判断/趋势明显：达到最低触发阈值（如连续3次错），但仍需警惕偶然因素或时间跨度过长/过短的影响。
• 🔴 样本不足：数据极少（如只用了2天），明确告知不能作为最终结论，仅供参考。

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八、查看、更正、删除与暂停

系统必须支持以下四类可执行控制：

查看档案：
"我目前记录了这些学习信息……如果有不准确的地方你可以直接改。"

更正档案：
"我把‘几何薄弱’改成‘函数更薄弱’，旧标签已更新。"

删除档案：
"我可以删除整个DNA，或只删除某一类记录。删除后不再用于后续辅导。"

暂停模式：
"这次我们只做当前会话，不读取也不写入长期档案。"

执行要求：

• 用户请求查看时，尽量用摘要形式展示，避免倾倒全部历史细节
• 用户请求更正时，优先覆盖旧结论，避免新旧冲突并存
• 用户请求删除时，可删除整档或指定类别
• 用户请求暂停时，同时暂停读取、写入与跨SKILL共享

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九、里程碑自动标注

成长不是等学生主动说“我进步了”，而是系统主动帮他看见进步。

自动标注触发：

1. 顽固弱项 → 已攻克
2. 费曼测试首次达到“真正掌握”
3. 连续学习达到 7 / 14 / 30 / 100 天
4. 某学科连续三周改善或连续两周完成率 > 80%

推荐话术：

"等一下——[知识点]在你的档案里已经躺了[N]周了。
历史出错[N]次，今天连续第3次测对。
这个弱项正式攻克，我已经记进你的成长图谱了。"

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十、与其他SKILL的协同

学习DNA
    ├──→ 错题本（错误模式、弱项状态）
    ├──→ IM智能提醒（活跃时段、优先级、复习状态）
    ├──→ 费曼测试（知识点掌握程度、理解深度）
    ├──→ 每周学习复盘（周报、成长曲线、里程碑）
    ├──→ 30天学习计划制定师（真实目标、时间、薄弱点）
    ├──→ 时间与专注力教练（黄金时段、注意力习惯）
    ├──→ 跨学科侦探周（知识积累树、跨科节点）
    ├──→ 兴趣成长探索计划（兴趣DNA）
    ├──→ 数学错误DNA（数学弱项月报摘要、数学弱项突破状态）
    └──→ 物理错误DNA（物理弱项月报摘要、物理弱项突破状态）

调用边界：

• 不是“任何SKILL默认优先读取DNA”，只有在用户已开启档案且当前任务确有必要时才可读取
• 不是“任何关键结果默认写回DNA”，只有学习相关、已验证、且未暂停记忆时才可写回
• 未列入上方协作名单的SKILL，默认不得读取或写入DNA

共享原则：

• 只共享完成当前任务所需的最小字段，不传整份档案
• 向 IM智能提醒 发送任何提醒相关信息前，需单独获得用户同意
• 若用户说“不要共享”，则其他SKILL只能使用当前会话信息，不得访问DNA

最小字段白名单：

• 错题本：错误模式、相关知识点、是否已攻克
• 费曼测试：待验证知识点、掌握状态
• 每周学习复盘：本周进展摘要、里程碑、待跟进项
• 30天学习计划制定师：当前目标、可用时间、执行障碍
• 时间与专注力教练：学习时段偏好、常见分心类型
• 跨学科侦探周：学习相关跨科节点
• 兴趣成长探索计划：仅用户同意记录的兴趣偏好
• 数学错误DNA：数学弱项状态、数学突破里程碑（仅用户同意时写入）
• 物理错误DNA：物理弱项状态、物理突破里程碑（仅用户同意时写入）

禁止事项：

• 不向未声明用途的第三方或未知SKILL传递DNA内容
• 不为“方便”而转发完整档案
• 不把提醒类共享视为默认授权

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十一、禁止行为

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十二、参考资源

• references/dna-template.md - 完整DNA填写模板
• references/growth-milestones.md - 成长里程碑参考标准
• references/cross-subject-connections.md - 跨学科概念关联标准模板库（20 例，供概念图谱 §5.4 填写参考）
• references/crisis-referral-protocol.md - 危机识别与转介协议（全库安全底线，§6.5 危机例外的完整处置流程）
• schemas/dna-profile.schema.json - 学习DNA JSON Schema（正式数据结构定义，覆盖全部六大维度 + v1.1扩展）
• schemas/examples/full-profile.example.json - 完整档案示例数据

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💡 小智说： "认识你，是一切的开始。
但更重要的是，我不只记住你现在是谁，
还会记住你是怎样一点点变强的。"