📚 Study Assistant — AI 学习辅导老师

一套用于 Claude Code 的系统化学习 Skill 套件。考研、期末考试、资格证书备考都适用——上传教材、课件、讲义或任何学习资料，它会像一位严格但耐心的辅导老师一样带你按章节吃透：

画思维导图 → 每次生成一个知识点讲义 → 自动合并并审查整章主讲义 → 按目标院校真题风格出题 → 交互试卷即时判分 → 错题本换壳复盘 → 费曼检验验收 → 仪表盘追踪掌握度。学习进度跨会话保存，随时"继续学习"接着上次的进度。

A study-tutor skill suite for Claude Code — works for any exam or course (graduate entrance exams, university finals, certifications): mind maps, one-knowledge-point-at-a-time lecture generation, audited chapter HTML, exam-style interactive quizzes, a global question bank, a mistake book, Feynman verification, and a mastery dashboard — all state persisted across sessions.

✨ 亮点

• 🧠 交互式思维导图：零依赖单文件 HTML，折叠/缩放/搜索，知识点按掌握度着色——学到哪绿到哪；节点只显示知识点短名，悬停看全称，清爽不拥挤
• 📖 整章讲义闭环：每次只生成一个知识点的 JSON + HTML，保证长章节后半段不降质；最后一个知识点完成后，自动按小节合并为整章主 HTML，并检查知识点覆盖、图表、公式和例题是否漏入讲义；发现问题先修补再刷新仪表盘
• 🧩 稳定一致的渲染：深入讲解 / 考试速通双模式任选；例题按上传题目、全局题库考频和课件原题分配；HTML 例题可交互作答，Markdown 表格、MathJax 公式、函数图和来源标注均由固定脚本渲染，不同模型产物结构更一致
• ✍️ 真题风格出题：上传真题或历年试卷优先；没有题目时可选择自行上传或让 AI 联网搜索；交互试卷支持单选/多选/判断/主观题和 MathJax 公式，做完一题立即显示答案与解析；纸上手写作答拍照也能批改
• 🔁 错题闭环：错题自动入本，复盘时换数字换情境重考，答对才销账；全书模拟卷按"重要度高 × 掌握度低"抽样暴露短板
• 🗣️ 费曼检验：你讲给"聪明的初学者"听，它追问漏洞、评 1–5 分掌握度、出章节掌握报告
• 📊 学习仪表盘：直接连接整章主 HTML、最近题目和审查报告，显示章节 待合并 / 待审查 / 需修改 / 已完成 状态；双击 update_dashboard.command 即可一键刷新
• 🗂️ 清晰文件分类：用户常打开的内容集中在 open/；JSON、Markdown、单知识点 HTML、审查报告和源材料归入 internal/；课程级题库单独放在 question-bank/
• ♻️ 全局题库复用：整门课程只维护一个题库，不按章节重复建库；出过的题和讲义例题自动入库，再次出题先查库改编
• 👁️ 识图自适应：模型有视觉能力就直接看；没有则调用你自己配置的视觉模型 API（OpenAI 兼容 / Anthropic 格式均可），扫描版教材、试卷照片、手写答案都能处理

🏗️ 架构

flowchart LR
    U[用户] --> A[study-assistant<br/>主控编排 + 学习档案]
    A --> M[study-mindmap<br/>思维导图]
    A --> T[study-teach<br/>讲义 + 答疑]
    A --> Q[study-quiz<br/>出题 · 批改 · 错题本]
    A --> F[study-feynman<br/>费曼检验]
    A --> I[study-img<br/>识图]
    M & T & Q & F -.读写.-> S[(学习工作区<br/>open · internal · question-bank)]

所有产物（导图/试卷/讲义/仪表盘）由模型写结构化 JSON、打包脚本渲染——换什么模型驱动，页面长一个样；状态文件有校验脚本兜底。

🚀 安装

Claude Code（命令行 / 桌面版 / IDE 插件）

git clone https://github.com/2362094903-ops/study-assistant-skills.git
cp -r study-assistant-skills/study-* ~/.claude/skills/
pip3 install pymupdf python-pptx   # 处理 PDF 教材和 PPT 课件需要；其余功能零依赖

Claude 桌面应用（claude.ai App）

从 Releases 下载 6 个 .skill 文件，在 设置 → Capabilities → Skills 中上传。注意：沙箱环境下跨会话续学等依赖本地文件的能力会受限，完整体验请用 Claude Code。

📖 快速开始

开始学习 ~/Documents/课程/微观经济学.pdf 第三章

其余常用说法：

学习数据存在教材文件旁的 <教材名>-study/ 文件夹：

<教材名>-study/
├── open/
│   ├── dashboard.html
│   ├── update_dashboard.command
│   ├── chapters/chapter-XX.html
│   └── quizzes/*.html
├── internal/
│   ├── state/          # knowledge/progress/history/digest/exam-style/mistakes
│   ├── textbook/       # 提取后的章节材料
│   ├── lessons/        # 单知识点 JSON/HTML/Markdown
│   ├── mindmaps/
│   ├── quizzes/        # 题目 JSON
│   └── reports/        # 章节审查/模拟考/费曼报告
└── question-bank/
    └── question-bank.json

删除该文件夹 = 重置进度；备份它 = 备份全部学习记录。把它用 Obsidian 作为 vault 打开，讲义公式即原生渲染。

🔧 识图配置（仅当你的模型没有视觉能力时）

模型本身能看图（如 Claude Sonnet/Opus）则零配置。否则首次识图时会引导你配置，写入 ~/.config/study-img/config.json：

{
  "provider": "openai",
  "base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
  "api_key": "<你的密钥>",
  "model": "qwen3.5-flash"
}

• openai：任何 OpenAI 兼容接口（DashScope / 智谱 / Moonshot / SiliconFlow / OpenRouter / OpenAI…）
• anthropic：Anthropic Messages API（base_url 可省略）
• 也支持环境变量 STUDY_IMG_*；验证：python3 ~/.claude/skills/study-img/scripts/recognize.py --show-config

密钥只存你本机，不会出现在仓库或学习档案中。

❓ FAQ

对模型有什么要求？ 任何能跑 Claude Code 的模型都行。指令为英文编写以提高跨模型遵循度，输出强制简体中文；产物由脚本渲染保证一致性。模型无视觉能力时识图走外部 API。

公式怎么渲染？ 讲义和试卷均支持 LaTeX（HTML 经 MathJax CDN，离线退化为源码显示）；思维导图继续使用简洁的 Unicode 数学表达。

我的教材和学习数据会上传吗？ 不会。所有档案都是你本机的纯文本/HTML 文件。唯一的外部调用是：①无视觉模型时的识图 API（你自己的）；②你主动要求联网找真题时的网页检索。

多选题怎么计分？ 默认按考研惯例"错选漏选均不得分"，出题时可设 partial: true 改为漏选无错选得半分。

为什么讲义按知识点生成而不是一次出整章？ 单次生成内容越长，后半段质量越容易下滑。每次只生成一个知识点可稳定质量；章节最后会自动合并、审查并发布一个方便打开的整章主 HTML。

📄 License

MIT