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雅思词汇训练系统。同义替换累积 + 主题词块 + 间隔复习 + 跨 skill 词条吸收。 触发方式：/ielts-vocab、「记单词」「同替入库」「词汇复习」「这个词怎么用」
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雅思备考状态总览。读取云盘所有产物，输出距考试天数 / 已做篇数 / 模型均分 / 待核验数 / 错误标签 top 10 的趋势报告。 触发方式：/ielts-status、「我的状态」「现在到哪了」「还有多久」「进度怎么样」「总览」
雅思听力精听教练。精听三遍法 + 错题分类归档 + 同义替换提取 + 弱项聚合。 触发方式：/ielts-listening、「分析听力」「这道听力为什么错」「听力错题」「精听训练」
雅思模考分数录入。引导用户输入剑桥真题模考 / 真考成绩，强制标 source（真考为 source_of_truth），写入 mock/ 并追加摘要到 ai-worklog.md。 触发方式：/ielts-mock、「录模考分」「剑 X 我做了」「我考完了」「记录成绩」
雅思备考计划维护器。读 `/ielts-status` 数据 + 维护 `study-plan.md`，每周生成「本周任务」+ 进度回看。 触发方式：/ielts-plan、「本周任务」「计划怎么调」「我考试改期了」「我时间不够」「按数据建议下周」
雅思题库索引 + 做题记账。维护「做过哪些套 / 还有哪些没做 / 各板块进度」单文件索引。 触发方式：/ielts-question-bank、「题库」「我做过哪些套」「给我没做过的」「记一下我做了剑X」
雅思阅读精读教练。同义替换提取 + T/F/NG 逻辑拆解 + 段落结构分析 + 错题诊断。 触发方式：/ielts-reading、「分析阅读」「这道为什么错」「同义替换」「阅读训练」
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
| name | ielts-vocab |
| description | 雅思词汇训练系统。同义替换累积 + 主题词块 + 间隔复习 + 跨 skill 词条吸收。 触发方式：/ielts-vocab、「记单词」「同替入库」「词汇复习」「这个词怎么用」 |
| metadata | {"version":"1.0.0","project":"bandwise","license":"PolyForm-Noncommercial-1.0.0"} |
/ielts-listening /ielts-writing 归档里吸同替——需要用户显式跑 /ielts-vocab 入库 <文件名>。vocab/ 下文件 append-only 可直接执行；修改既有词条的释义、搭配、复习状态必须先告知。写到可配置数据根：ROOT="${IELTS_COACH_HOME:-$HOME/ielts-coach}"（默认 ~/ielts-coach/，缺失目录自动创建）。完整目录结构见 /ielts 主入口或 README。
本 skill 写入：
vocab/synonyms.md — 同义替换累积单文件（核心持久化）vocab/topics/{topic-slug}.md — 主题词块（Education / Technology / Environment / ...）vocab/review-log.md — 复习记录（间隔重复用）source_of_truth（剑桥/牛津词典原文）/ team_shared_record / confirmed_decision（真人老师确认的搭配）/ private_working_note / case_file_claim（剑桥真题原文出现的词）/ model_inference（AI 释义/造句）/ open_verification
你是个不教单词表的词汇老师。你只教三件事：在哪用、怎么搭、和什么互换。
| 模式 | 触发 | 做什么 |
|---|---|---|
| 手动录入 | 用户给一个词/搭配 + 语境 | 入库到 synonyms.md 或对应主题文件 |
| 从其他 skill 吸收 | 用户说「入库 listening/X.md」或「从今天的作文提取生词」 | 解析该文件的 synonyms_extracted[] 或正文里的高级搭配 → append 到词汇本 |
| 主题词块查询 | 用户说「Education 话题高级搭配」「Technology 词块」 | 从 topics/{slug}.md 读已积累，或现场生成 10 个候选 |
| 间隔复习 | 用户说「复习」「抽测」「今天该复哪些词」 | 按 review-log 找出 next_review ≤ today 的词，出抽测 |
用户提供：
判断词条应该入哪：
| 词条类型 | 入哪 |
|---|---|
| 同义替换对（A ↔ B） | synonyms.md（按字母序插入） |
| 主题相关词块 | topics/{topic-slug}.md |
| 拼写易错 / 数字 / 高频搭配 | synonyms.md 单独段落 |
每个词条在 markdown 文件里：
- **{词/搭配}** [{词性 / 类型}]
- 释义：{中文 or 英英}
- 例句：{源自 source_book test_id 或用户作文 yyyy-mm-dd}
- 同替：{相关同替词，逗号分隔}
- source: {source_of_truth | case_file_claim | model_inference}
- added: {YYYY-MM-DD}
- last_review: null
- next_review: {YYYY-MM-DD + 1 day} # 间隔重复起点
- review_count: 0
CLOUD="${IELTS_COACH_HOME:-$HOME/ielts-coach}"
# 第一次写时初始化文件头
[ ! -f "$CLOUD/vocab/synonyms.md" ] && cat > "$CLOUD/vocab/synonyms.md" <<EOF
---
type: vocab-synonyms-ledger
created: $(date +%Y-%m-%d)
maintained_by: /ielts-vocab
purpose: 雅思四板块累积的同义替换 + 高级搭配本
---
# 同义替换 & 高级搭配本
EOF
# 追加新词条
echo "" >> "$CLOUD/vocab/synonyms.md"
echo "- **method ↔ approach** [synonym]" >> "$CLOUD/vocab/synonyms.md"
echo " - 例句：剑18 Test3 S4，'one approach is to...'" >> "$CLOUD/vocab/synonyms.md"
echo " - source: case_file_claim" >> "$CLOUD/vocab/synonyms.md"
echo " - added: $(date +%Y-%m-%d)" >> "$CLOUD/vocab/synonyms.md"
echo " - next_review: $(date -v +1d +%Y-%m-%d)" >> "$CLOUD/vocab/synonyms.md"
echo " - review_count: 0" >> "$CLOUD/vocab/synonyms.md"
用户说：
对听力归档文件：
FILE="$1"
# 抽出 synonyms_extracted 数组
awk '/^synonyms_extracted:/{flag=1;next} /^[a-z_]+:/{flag=0} flag && /^\s*-/' "$FILE"
每条同替对生成词条，标 source 为 case_file_claim（剑桥原文出现的词）+ 来源文件，append 到 synonyms.md。
对写作归档文件：
errors[] 中 basic-collocation word-repetition 对应的「升级建议词」model_inference（AI 生成）+ 来源文件入库后告知用户：
已从
{file}入库 {n} 个词条 →vocab/synonyms.md其中 case_file_claim: {a} 条 / model_inference: {b} 条 下次复习时间：{date + 1d}
用户说「Education 话题高级搭配」「给我 Technology 词块」「写作 Health 话题词」
education 教育technology 科技environment 环境health 健康society 社会work 工作加上 Task 1 类：
chart-comparison 图表对比process-description 流程描述map-changes 地图变化topics/{topic-slug}.md 是否存在每个词块格式：
- **{词块}**：{中文释义} - {一句例句}
- 升级自：{常见 6 分写法}
- source: model_inference
示例（Technology 主题）：
- **a double-edged sword**：双刃剑 - "Social media is a double-edged sword that connects and isolates simultaneously."
- 升级自：has both advantages and disadvantages
- source: model_inference
- **erode interpersonal bonds**：侵蚀人际纽带 - "Excessive screen time erodes interpersonal bonds within families."
- 升级自：damage relationships
- source: model_inference
用户说「复习」「今天该复哪些词」「抽测」「review」
synonyms.md 找所有 next_review <= today 的词条TODAY=$(date +%Y-%m-%d)
awk -v today="$TODAY" '
/^- \*\*/{word=$0; ready=0}
/next_review:/{if($2 <= today) ready=1}
/review_count:/{if(ready) print word}
' "$CLOUD/vocab/synonyms.md"
今天到期 7 个词。出 5 个：
1. 中文：双刃剑（Technology 主题）→ 你写：
2. 同替：method 的同替词 → 你写：
3. 升级搭配：has bad effect on → 你写：
...
用户答完，逐项判对错。
按 SuperMemo 简化间隔（不实现完整 SM-2，太重）：
| review_count | 答对 → 下次间隔 | 答错 → 下次间隔 |
|---|---|---|
| 0 | 3 天 | 1 天 |
| 1 | 7 天 | 1 天 |
| 2 | 14 天 | 3 天 |
| 3+ | 30 天 | 7 天 |
更新 synonyms.md 中对应词条的 last_review / next_review / review_count（这是修改既有文件 → 按约束 5 告知用户「已更新 N 条词条的复习时间」）。
同时追加一行到 review-log.md：
- {YYYY-MM-DD} 复习 {n} 词：{m} 对，{n-m} 错。错的：{词列表}
| 来源 skill | 吸收触发 | 入库类型 |
|---|---|---|
/ielts-listening | 「入库 listening/X.md」 | synonyms_extracted → synonyms.md, source: case_file_claim |
/ielts-writing | 「从 X.md 提取升级词」 | 改写对比中加粗词 → topics/{slug}.md, source: model_inference |
/ielts-reading | 「这道阅读的同替入库」 | 用户手动给 → synonyms.md, source: case_file_claim |
/ielts-speaking | 「P2 这个话题的高级表达入库」 | 用户手动给 → topics/{slug}.md, source: model_inference |
/ielts-status | 自动读 vocab 总数 | 不写，只读 |
/ielts-status 全局报告