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learning-cards学习卡

Agent Skill

learning-cards 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。

总安装

7,603

周安装

320

GitHub Stars

1

下载量

2,662
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:learning-cards(学习卡)
来源仓库:https://github.com/guoqunabc/learning-cards
安装命令:
openclaw skills install learning-cards
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 learning-cards

简介

基于飞书多维表构建间隔重复抽认卡系统,强化记忆留存。

  • 适合从书籍或笔记中提取知识点进行系统性复习的场景。
  • 自动生成测验界面,支持自定义卡片内容与难度分级。learning-cards 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 依赖外部表格服务,需确保API访问权限与数据安全合规。
  • 建议定期导出卡片数据,避免平台变更导致功能中断。

SKILL.md

name
learning-cards
description
|

Learning Cards

Spaced-repetition flashcard system on Feishu Bitable.

基于飞书多维表格的间隔复习学习卡片系统。

Full design details: references/system-design.md

完整设计文档:references/system-design.md

Prerequisites

This skill requires Feishu (Lark) Bitable access. Ensure the following before use:

本技能依赖飞书多维表格。使用前请确认以下条件:

  1. OpenClaw Feishu plugin configured — The openclaw-lark plugin must be installed and connected to a Feishu tenant. See OpenClaw Feishu setup docs.

OpenClaw 飞书插件已配置 — 需安装 openclaw-lark 插件并连接到飞书租户。

  1. User OAuth authorization — The user must grant Bitable read/write permissions when prompted (standard Feishu OAuth flow, handled automatically by OpenClaw).

用户 OAuth 授权 — 用户需在首次使用时授权多维表格读写权限(OpenClaw 自动处理)。

  1. Bitable app scope — The Feishu app needs scopes: bitable:app, bitable:app:readonly. These are standard in the OpenClaw Feishu plugin.

多维表格权限范围 — 飞书应用需开通 bitable:appbitable:app:readonly 权限(OpenClaw 飞书插件标配)。

No additional API keys or credentials are needed — authentication is handled by the OpenClaw Feishu plugin's existing OAuth infrastructure.

无需额外 API 密钥 — 认证由 OpenClaw 飞书插件的 OAuth 基础设施统一处理。

Setup

Create a Bitable app with one table containing these fields.

创建一个飞书多维表格,包含以下字段。

Content fields / 内容字段

FieldTypeNote
概念名Text (primary)Card title / 卡片标题
阶段SingleSelectMajor phase / 大阶段
站点SingleSelectChapter/unit / 章节
类型SingleSelecte.g. 核心概念 / 隐喻 / 转变工具 / 关键问题
正面(问题)TextQuestion / 问题
背面(答案)TextAnswer / 答案
我的理解TextLearner's own notes / 学习者笔记

Tracking fields / 追踪字段

FieldTypeNote
掌握程度SingleSelect未学习 / 初步了解 / 基本掌握 / 深度理解
学习顺序NumberSequential order for first pass / 首轮学习顺序
首次学习时间DateTimeFirst study timestamp (ms) / 首次学习时间戳
上次复习DateTimeLast study timestamp (ms) / 上次学习时间戳
下次复习时间DateTimeNext review date (ms) / 下次复习日期
学习次数NumberTotal attempts / 总答题次数
连续答对次数NumberStreak — drives interval / 连对次数,决定间隔
答错次数NumberCumulative errors / 累计答错
最近得分NumberLast score (1-5) / 最近得分

Three Learning Phases

Phase 1: Sequential coverage / 顺序覆盖

First pass through all cards in order by 学习顺序. Goal: build a mental map of the entire knowledge base.

按学习顺序首轮过一遍,建立全局地图感。

Phase 2: Spaced review / 间隔复习

After first pass. Schedule by 下次复习时间. Mix in remaining new cards.

首轮完成后按复习时间调度,穿插新卡。

Phase 3: Mastery & transfer / 融会贯通

Cross-topic quizzes, scenario-based questions, reverse prompts (give answer → guess concept).

跨章节混合抽问、情境题、反向提问(给答案猜概念)。

Quiz Flow

1. Read all cards from Bitable
2. Compute recent accuracy (last 5 scores) → determine new:review ratio
3. Select cards:
   - Review: 下次复习时间 <= today, sorted by overdue days
   - New: 学习次数 = 0, sorted by 学习顺序
4. Mix per ratio, present one at a time
5. After each answer: score → show answer → update Bitable

Card presentation format / 出题格式

第 X 题(复习/新卡)
> [概念名] | [阶段] | [站点] | [类型]
[正面问题]

User can say "讲讲" to skip answering and see the explanation directly (score = 0).

用户可说"讲讲"跳过作答,直接看答案(计 0 分)。

85% Rule — Dynamic Ratio

Target ~85% accuracy for optimal learning speed (Wilson et al., Nature Communications, 2019).

目标保持 85% 正确率以获得最优学习速度。

Recent accuracyNew:ReviewLogic
> 90%3:1Too easy, add new / 太轻松,加新卡
80–90%2:1Optimal zone / 最优区间
70–80%1:1More review / 多复习
< 70%1:2Consolidate first / 先巩固

Accuracy = proportion of scores >= 4 in last 5 attempts.

正确率 = 最近 5 次中得分 >= 4 的比例。

Spaced Review Algorithm

Interval based on consecutive correct answers (连续答对次数):

StreakInterval
01 day
11 day
23 days
37 days
414 days
530 days
6+90 days

Post-Answer Update

After each answer, immediately update the card record:

每题答完立即更新卡片记录:

学习次数 += 1
最近得分 = score
上次复习 = today
首次学习时间 = today  (if null)

if score >= 4:       连续答对次数 += 1
elif score <= 2:     连续答对次数 = 0; 答错次数 += 1 (if score > 0)
else (score == 3):   streak unchanged

intervals = [1, 1, 3, 7, 14, 30, 90]
下次复习时间 = today + intervals[min(streak, 6)] days  (if score >= 4)
               today + 1 day                           (otherwise)

掌握程度:
  streak >= 5 → 深度理解
  streak >= 3 → 基本掌握
  studied    → 初步了解

Card Generation Guidelines

When creating cards from a book:

从书籍生成卡片时:

  • 2–4 cards per chapter for conceptual books / 概念类书籍每章 2-4 张
  • 1–2 per tool/API for technical books / 技术类每个工具 1-2 张
  • Target 30–50 cards total / 总量 30-50 张
  • Questions should be specific, not vague / 问题要具体
  • Answers: 150–300 chars, use ①②③ for key points / 答案 150-300 字,序号标注

User Commands

CommandAction
继续学习 / continueDefault 3 cards, dynamic ratio / 默认 3 张,动态配比
来 N 张 / give me NSpecific count / 指定数量
讲讲 / explainShow answer directly / 直接看答案
学习进度 / progressShow overall stats / 显示整体进度
薄弱点 / weak pointsList cards with most errors / 列出高错卡片

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

83.43%
按下载量换算2,221

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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