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。
文档
offline-quiz-builder
试用把任意学习资料(讲义、笔记、教材、PDF、Word、Excel、已有题库)转换成一个纯离线的智能复习题库网站,双击即可使用,内置艾宾浩斯遗忘曲线自适应排程、错题本、收藏夹与打卡日历,并可自动创建每日复习提醒任务。当用户想把资料变成刷题网站、做复习题库、生成练习题、搭建离线背题工具、或需要按遗忘曲线安排复习时,应使用本技能。
它能做什么
把任意学习资料(讲义、笔记、教材、PDF、Word、Excel、已有题库)转换成一个纯离线的智能复习题库网站,双击即可使用,内置艾宾浩斯遗忘曲线自适应排程、错题本、收藏夹与打卡日历,并可自动创建每日复习提醒任务。当用户想把资料变成刷题网站、做复习题库、生成练习题、搭建离线背题工具、或需要按遗忘曲线安排复习时,应使用本技能。
技能文档
离线智能题库生成器
把用户的学习资料变成一个可离线运行的复习题库网站,并配好每日提醒。
产物是纯静态网页(无框架、无后端、无网络请求),双击 index.html 即可使用,
学习数据存在浏览器 localStorage 中。
核心特性(向用户介绍时的要点)
- 自适应遗忘曲线:每道题都有专属的记忆强度
ease,答得越轻松间隔拉得越长, 答错或卡壳自动缩回来。同一天开始学的两道题,几轮之后复习节奏会完全分开。 这是与「固定 1/3/7/14/30 天」式题库的本质区别。 - 完全离线:无任何网络请求,断网可用,数据不外传。
- 五种题型:单选、多选、判断、填空、简答。
- 配套功能:错题本、收藏夹、打卡日历、学习统计(含趋势图)、深浅双主题、复习节奏可调。
执行流程
步骤 1:确定输入通道
读取用户提供的资料,判断走哪条通道。判断规则与各文件类型的读取方式见
references/material-ingestion.md。
| 情况 | 通道 | 说明 |
|---|---|---|
| 已是符合规范的题库 JSON | A 快速导入 | 直接校验建站,不要重新出题 |
| 已有成品题目,但格式不对(Excel/Word 题库等) | A′ 格式转换 | 只做结构转换,不要重新出题 |
| 讲义/笔记/教材等知识性资料 | B 资料出题 | 阅读提炼后生成题目 |
| 用户没有资料,只想先看效果 | 演示模式 | 用 assets/sample-bank/sample.json 建站 |
判断为 A 或 A′ 时绝不重新出题——用户已有的题目往往来自真题或老师划的重点, 价值高于 AI 现编的内容。
步骤 2(仅 B 通道):估算规模并告知
出题前先估算题量和耗时,向用户播报后再开工。超过 150 道题时必须先征询用户意见。
估算方法与播报格式见 references/material-ingestion.md。
步骤 3(仅 B 通道):生成题目
严格按 references/question-schema.md 生成。该文档定义了:
- 顶层结构、
meta/subjects字段含义 - 五种题型各自的必填字段与取值约束
- 20 个可选科目图标及其适用学科
- 出题质量准则(一题一考点、干扰项要合理、解析讲原因、难度与题型配比等)
题量超过 40 道时分片生成,每片单独落盘再合并,避免单次输出过长导致 JSON 截断。
关于出处:.docx / .md / .txt 没有可靠分页信息,source.page 必须为 null,
章节信息放进 locator。绝不编造页码。
步骤 4:预检
/scripts/build_bank.py --check-only
脚本会逐条校验并打印题目总数、题型/科目/难度分布。有错先修再继续,
常见报错与修法见 references/material-ingestion.md。
步骤 5:向用户预览确认
建站前必须展示并等待用户确认:
- 上一步输出的四项分布统计
- 随机抽 3 道题的完整内容(题干、选项、答案、解析),题型尽量不同
- 提示用户可以现在提出调整
抽样展示是最有效的质量闸门,不要跳过。
步骤 6:建站
把应用模板拷到目标目录,再写入题库数据:
# 1. 拷贝应用壳(不含题库数据)
cp -r /assets/app-template/. /
# 2. 写入题库(同时生成 questions.json 与内嵌的 assets/js/data.js)
/scripts/build_bank.py
`` 默认放在用户工作目录下的 题库/ 或 quiz-site/,路径里尽量不要有空格。
应用壳不要改写。 网页的品牌名、标题、科目图标全部由题库 JSON 的
meta.brandName / meta.title / meta.brandIcon / subjects[].icon 驱动,
改这些字段即可,无需碰 HTML/CSS/JS。这样才能保证每次生成的成品完全一致。
步骤 7:验收
用浏览器打开确认无误:
/scripts/open_quiz.py
检查首页科目卡片数量与题量是否正确、进入科目能弹出今日复习、能正常作答。
步骤 8:创建每日提醒
先问用户希望几点被提醒,然后用 automation_update 创建定时任务。
完整的参数模板、rrule 写法、prompt 模板见 references/automation-reminder.md。
这一步有一个必须遵守的硬约束:提醒任务只能通过 scripts/open_quiz.py
以 file:// 打开题库,绝不能用 present_files 或任何本地 HTTP 预览。
原因是 localStorage 按来源隔离,用预览面板打开会让用户看到一个进度全空的题库,
且数据永久分裂。详见该参考文档。
用户明确表示不需要提醒时跳过本步,不要反复劝说。
步骤 9:收尾说明
告知用户:
- 站点位置,以及双击
index.html即可使用 - 学习数据只存在这台电脑的这个浏览器里,清缓存、换浏览器、无痕模式都会丢失
- 不要移动站点目录——路径变了
file://的 URL 就变了,可能读不到原数据 - 想改题目可直接编辑站点根目录的
questions.json,改完重新运行build_bank.py同步 - 提醒任务可在「设置 → 数据管理」中管理
资源索引
| 路径 | 用途 |
|---|---|
references/question-schema.md | 题库 JSON 规范与出题质量准则。生成题目前必读 |
references/material-ingestion.md | 各类文件的读取方式、规模估算、分片策略、常见校验错误 |
references/automation-reminder.md | 提醒任务的创建参数与 localStorage 同源约束 |
scripts/build_bank.py | 校验题库并生成 questions.json + data.js。支持 --check-only |
scripts/open_quiz.py | 以 file:// 唤起默认浏览器打开题库。提醒任务专用 |
assets/app-template/ | 应用壳,直接整目录拷贝,不要改写 |
assets/sample-bank/sample.json | 10 题演示题库,覆盖 5 种题型,供空跑体验 |
常见偏差
以下是容易做错的地方,逐条规避:
- 拿到成品题库还重新出题 —— A/A′ 通道只做转换,不要用 AI 重写用户的题目。
- 编造页码 —— docx/md/txt 一律
source.page: null。 - 跳过预览确认 —— 用户看不到样题就无法发现 AI 理解偏差,错题会被反复复习,危害成倍放大。
- 改写应用壳 —— 品牌与图标走数据驱动,改模板会破坏成品一致性。
- 提醒任务用预览面板打开 —— 会导致学习数据分裂,这是最严重的错误。
- 在提醒里编造进度数字 —— Agent 读不到 localStorage,说「你今天有 N 道题」必然是假的。
- 一次性输出上百道题 —— 容易中途截断,务必分片。
相关技能
为任何主题生成结构化学习计划、练习题与进度追踪,支持自适应学习路径。Use when 需要项目管理、任务规划、进度跟踪、团队协作时使用。不适用于实际人员绩效评估。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。支持中文交互,无需复杂配置即开即用。输出结果可直接使用,减少二次加工成本。提供结构化输出和错误处理机制。
把"从头再讲一遍"变成有间隔、有交叉、有取舍的复习排期。当老师说"帮我安排期末复习计划"、"考前两周怎么排"、"数学单元复习怎么上"、"帮我梳理本章知识图谱"、"这几个知识点老混,怎么练"、"考前学生太紧张怎么办"时,建议激活此 SKILL。工作流:知识图谱 → 重难点 → 阶段策略 → 间隔回看与交叉练习排期 → 复习活动 → 考前状态。本 SKILL 只出复习"计划",不出复习"作业":具体题目与分层任务卡转 xiaozhi-teach-assignment-designer,复习卷转 xiaozhi-teach-exam-designer。
生成为主+轻交互定制的质量知识竞赛/答题工具,为质量月知识竞赛、新员工质量培训、日常质量考核快速产出可落地的竞赛包。Agent 直接生成通用质量知识题库(每题含题干/选项/答案/解析/知识点/难度/分值),仅就竞赛范围、难度配比与企业专属内容做交互定制;企业内部标准/工艺参数等专属知识标「待企业补充」,Agent...
基于认知科学的学习增强工具,支持间隔重复、主动回忆与知识图谱构建。Use when 需要提升效率、自动化流程、批量处理、工作流优化时使用。不适用于需要人工创意判断的任务。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。支持中文交互,无需复杂配置即开即用。输出结果可直接使用,减少二次加工成本。提供结构化输出和错误处理机制。
Convert learning materials (Word, PDF, images) into QuickClass quiz JSON format. Supports SINGLE_CHOICE, MULTIPLE_CHOICE, and TRUE_FALSE question types. Use when user wants to create QuickClass homework/quiz JSON from exam papers, worksheets, or teaching materials, or when user mentions QuickClass,