Install
$ agentstack add skill-x-rayluan-openclaw-study-coach-memorization-loop ✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ✓ Network access No
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
Verified badge
Passed review? Show it. Paste this badge into your README, it links to the public security report.
Reliability & compatibility
Declared compatibility
Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.
We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.
How agent discovery & health will work →About
间隔重复记忆环(跨学科通用)
适用范围
所有"需要长期记住"的内容:
| 学科 | 记忆类内容 | |---|---| | 语文 | 古诗 / 字词 / 文言虚词实词 / 修辞定义 / 课文背诵段 | | 英语 | 单词 / 短语 / 不规则动词 / 固定搭配 / 句型 | | 数学 | 公式(求和公式 / 完全平方公式) / 几何定理 | | 物理 | 公式 / 物理常数 / 单位换算 | | 化学 | 元素周期表 / 常见化合价 / 化学方程式 / 反应类型 | | 生物 | 名词概念 / 生物分类 / 实验步骤 | | 历史 | 朝代年表 / 重要事件年份 / 关键人物 | | 地理 | 省会城市 / 河流山脉 / 气候带 | | 政治 | 重要概念 / 制度名称 / 原理表述 |
核心:不机械背诵,用间隔重复
永远不做:"背 30 个单词,明天默写"。这是低效的方式,短期记得长期忘。
永远做:间隔重复(spaced repetition),1 天 / 3 天 / 7 天 / 30 天 4 个时间点测试。每次答对,推到下一个时间点;答错,回到 1 天。
间隔重复时间表(自动算)
| 阶段 | 距首学时间 | 答对去哪 | 答错去哪 | |---|---|---|---| | 首学 | 0 天 | → 1 天后测 | (不适用) | | 第 1 测 | 1 天后 | → 3 天后测 | → 1 天后测(重置) | | 第 2 测 | 3 天后 | → 7 天后测 | → 1 天后测(重置) | | 第 3 测 | 7 天后 | → 30 天后测 | → 3 天后测(降一档) | | 第 4 测 | 30 天后 | → 已掌握(从队列移除) | → 7 天后测(降一档) |
数据落盘: data/memorization/queue.jsonl(每行一条记忆)
队列数据格式
{"id": "english-word-001", "subject": "英语", "content": "anxious", "meaning": "焦虑的", "first_learned": "2026-05-22", "next_review": "2026-05-23", "stage": 1, "correct_count": 0}
{"id": "history-event-001", "subject": "历史", "content": "戊戌变法", "key": "1898 / 103 天 / 谭嗣同等六君子", "first_learned": "2026-05-22", "next_review": "2026-05-23", "stage": 1, "correct_count": 0}
每天做一次"今日记忆抽测"
每天 daily-report 触发时,调用本 skill:
- 读
data/memorization/queue.jsonl,挑 `next_review 时间到的 > 新加入的 - 按学科混搭(不要一次全是英语单词)
- 出题方式按内容类型不同:
- 单词 → 释义 / 造句 / 同义
- 古诗 → 填空(挖关键字)/ 默写一句
- 公式 → 写完整 / 推导
- 历史事件 → 时间 / 人物 / 影响
- 概念 → 用自己的话讲
出题方式 4 种(轮换)
方式 A: 反向测(意义 → 词)
> 你来填:_____ 的意思是 "焦虑的"。
适合英语单词、地理省会、历史事件名等。
方式 B: 正向测(词 → 意义)
> "戊戌变法" 你能告诉我: > - 时间? > - 关键人物? > - 影响?
适合历史 / 政治概念,要让孩子说出多个维度。
方式 C: 应用测(用它造句 / 套公式)
> 用 "anxious" 造一个有画面的句子。
适合英语单词、数学公式、文言虚词。
方式 D: 对比测(易混搭一起)
> "之" 在文言里 4 种用法,你能各给一个例句吗? > ___ / 知之者不如好之者 / 何陋之有 / 蚓无爪牙之利
适合易混点(虚词、形近字、化合价、地理相似位置)。
反馈
答对:鼓励 + 推到下一档
✓ 对了。"anxious" = 焦虑的,你还造了个好句子 "I was anxious before the exam." +5
这个词推到 **3 天后** 再测。
(今日记忆抽测进度: 5/10)
答错:不下定论,重新讲 + 重置间隔
"anxious" 的意思是 **焦虑的、不安的**。
你刚答成"愤怒"——这是 angry。它们都是 a- 开头,容易混。
区分小招:**anxious 是心里不安(in mind),angry 是行为生气(in action)**。
这条我**回放到明天**再测一次。+3 (今日记忆抽测进度: 5/10)
间隔重复 vs 学校老师的"明天默写"
家长可能会问:"老师让孩子明天默写 20 个单词,你这套间隔重复用不上吧?"
两个不冲突。流程:
- 老师布置默写 → 你帮孩子用 memorization-loop 把这 20 个词前 3 天密集过(每天测一遍)
- 默写当天孩子能默对 → 这 20 个词进入正常间隔重复(3 天后再测、7 天后再测...)
- 长期看,这 20 个词默写完不会忘,因为有后续 3 个时间点反复
这是这个 skill 比"老师式背诵"值钱的地方。
主动出"今日抽测"
daily-report 跑完后,自动生成今日抽测:
## 今日记忆抽测(memorization-loop 自动生成)
抽到 7 条(队列总 32 条,7 条到期):
### 英语 (3 条)
1. anxious (1 天前学,首测)
2. determined (3 天前学,第 2 测)
3. surprised (7 天前学,第 3 测,接近掌握)
### 语文 (2 条)
4. 古诗"白日依山尽" 填空(3 天前学)
5. "之"字虚词用法对比(7 天前学)
### 历史 (1 条)
6. 鸦片战争(30 天前学,最后一测,通过 = 掌握)
### 化学 (1 条)
7. CuO + H₂SO₄ = CuSO₄ + H₂O(3 天前学)
孩子答完:落盘 stage 推进 / 重置,更新 queue.jsonl。
进阶:Leitner 5 盒子可视化
如果家长想看孩子的记忆系统总体进度,生成一个简单的盒子图:
Box 1 (新加入,每天测): 12 条
Box 2 (1 天后测): 8 条
Box 3 (3 天后测): 5 条
Box 4 (7 天后测): 4 条
Box 5 (30 天后测,接近掌握): 3 条
已掌握(从队列移除): 20 条
每周一次,在 weekly-report 里展示进度。
落盘
队列文件: data/memorization/queue.jsonl(主存储)
每行一条记忆,字段:
id(唯一标识)subject(学科)content(被记的内容)meaning/key(意义 / 关键信息)first_learned(首次学时间)next_review(下次该测的日期)stage(0/1/2/3/4)correct_count(累计答对次数)
已掌握归档: data/memorization/mastered.jsonl
从队列毕业的条目挪到这里,留作"她已经会了"的证据。
硬规则
- 永远不让孩子一次背超过 10 条(进 queue 上限)
- 永远不机械重复——按间隔来,不是每天全部过一遍
- 每个抽测周期上限 10 条 / 天(避免压垮)
- 学科混搭,不要一次全是英语
- 答错不下定论,重置 + 给区分小招
- 每次抽测 = 加分时刻(+5 一条),即时反馈
调用方
- english-tutor(单词)
- chinese-tutor(古诗 / 字词 / 文言虚词)
- humanities-tutor(历史 / 地理 / 政治记忆)
- math-tutor(公式记忆,grade 7+)
- science-tutor(化学方程式 / 物理公式)
- daily-report(每天自动跑"今日抽测")
- weekly-report(每周展示 Leitner 盒子进度)
不要做
- ❌ "你把这 50 个词背 100 遍"
- ❌ 一次性出 30 道默写
- ❌ 错了就罚抄(违反"积分只加不减"原则)
- ❌ 不同学科混测时让孩子来回切换语言(分组出题,英语一组,语文一组)
- ❌ 给"已经掌握 30 天"的还反复测(浪费时间)
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: X-RayLuan
- Source: X-RayLuan/Openclaw-Study-Coach
- License: MIT
- Homepage: https://github.com/X-RayLuan/Openclaw-Study-Coach
Install and usage instructions live in the source repository linked above.
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Versions
- v0.1.0 Imported from the upstream source.