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Agent Skill · 效率

adaptive-learning(适应性学习)

adaptive-learning 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 OpenClaw 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

adaptive-learning 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 9,932。

总安装 5,566周安装 223GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,802核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:adaptive-learning(适应性学习)
来源仓库:https://github.com/weishuz/adaptive-learning
安装命令:
openclaw skills install adaptive-learning
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install adaptive-learning

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

从课程材料生成自适应抽认卡应用,支持间隔重复学习。适用于知识记忆强化与考试准备场景。采用 FSRS 算法和贝叶斯模型优化复习计划。处理 PDF 或 URL 内容时注意版权合规。输出文件需用户授权后方可保存。adaptive-learning 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install adaptive-learning;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要操作浏览器,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

adaptive-learning 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install adaptive-learning。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

adaptive-learning 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

adaptive-learning 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

adaptive-learning 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

adaptive-learning 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,566 次,近一周安装 223 次,下载 1,802 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

adaptive-learning 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
adaptive-learning

适应性学习 · 本页

5,566—操作浏览器MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
adaptive-learning
description
Create adaptive learning flashcard apps from course materials (URLs, PDFs, or folders). Uses FSRS (Free Spaced Repetition Scheduler) and Bayesian Knowledge Tracing for intelligent review scheduling. Use when asked to create study materials, flashcards, review apps, spaced repetition systems, or adaptive quizzes from course content. Triggers on "make me a study app", "create flashcards for this course", "adaptive learning", "spaced repetition", "review system for [course]".

Adaptive Learning Skill

Create self-contained, browser-based adaptive learning apps from any course material.

Architecture

  • FSRS (ts-fsrs): Per-card spaced repetition scheduling (Stability, Difficulty, Retrievability)
  • BKT: Per-topic Bayesian Knowledge Tracing for mastery estimation
  • Two modes: Breadth-first (cover all topics, weakest first) / Depth-first (drill one topic deep)
  • Pure frontend: HTML + CSS + JS, works offline via file://, no server needed

Workflow

1. Gather Course Material

From a URL:

1. Fetch the course page, extract topic list and resource links
2. Download HW/Discussion/Lecture PDFs to ~/COURSE_NAME/

From a local folder:

1. List files, identify PDFs and documents
2. Read/parse to understand topics and content

2. Generate Question Bank

Create questions.json with this schema:

[{
  "id": "unique-id",
  "topic": "Topic Name",
  "topicIndex": 0,
  "difficulty": 1,
  "question": "Supports $LaTeX$ via KaTeX",
  "answer": "Supports $LaTeX$ and \\
 for line breaks",
  "tags": ["tag1", "tag2"]
}]

Guidelines:

  • 5-8 questions per topic minimum, across 3 difficulty levels
  • Difficulty 1 (基础): Definitions, "what is", simple complexity questions
  • Difficulty 2 (中等): Apply algorithms, analyze examples, describe procedures
  • Difficulty 3 (高级): Proofs, novel problem design, optimization, "why" questions
  • Use LaTeX ($...$ inline, $$...$$ block) for math
  • Use `\\

` for line breaks in question/answer text

  • topicIndex controls topic ordering (0-based)

3. Build the App

Run the bundler script:

bash SKILL_DIR/scripts/generate-course.sh <course-id> <questions.json> <output-dir>

Then register the course in engine.js COURSE_REGISTRY:

{ id: 'course-id', name: 'Course Name', desc: 'Description', school: 'School', term: 'Term' }

4. Verify

Open <output-dir>/index.html in a browser. Verify:

  • Course appears in selector
  • Cards render with KaTeX math
  • Flip/rating/FSRS scheduling works
  • Mode toggle (breadth/depth) works

Framework Files (assets/framework/)

FilePurpose
index.htmlMain page with course selector + learning UI
style.cssDark theme, responsive styles
engine.jsFSRS + BKT engine, question selection, state management
ts-fsrs.umd.jsFSRS algorithm library (UMD build of ts-fsrs)

Key Features

  • FSRS scheduling: Cards show Stability/Difficulty values; review intervals adapt to performance
  • BKT mastery: Per-topic mastery percentage in progress drawer
  • Configurable: Target retention (70-97%), daily new card limit
  • localStorage: All progress persists across sessions
  • Keyboard shortcuts: Space=flip, 1=Good, 2=Hard, 3=Again, f=follow-up, n=next-topic
  • KaTeX: Full LaTeX math rendering
  • Drag & drop: Import any questions.json directly in the UI
  • Multi-course: One framework, multiple course data packs

Adding to Existing Installation

To add a new course to an existing adaptive-learning setup at ~/adaptive-learning/:

  1. Save questions.json to ~/adaptive-learning/courses/<id>/
  2. Generate preload: bash scripts/generate-course.sh <id> questions.json ~/adaptive-learning/framework/
  3. Add to COURSE_REGISTRY in engine.js

平台分布

OpenClaw

71.77%
按下载量换算1,293

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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