| name | socratic-study-system |
| description | 基于苏格拉底式教学法与角色陪伴,为用户指定的学习资料生成可运行的学习系统。当用户想系统学习某份资料、搭建苏格拉底式 AI 家教、或提到苏格拉底教学时触发。 |
苏格拉底式学习系统
核心目的
把学习过程从「被动阅读教材」转变为「主动对话式教学」:
- 用苏格拉底式问题链引导学生自己推理、暴露误区、迁移应用。
- 通过虚拟角色陪伴和故事背景提升学习动力。
- 用项目/答辩/作品终点牵引学习方向。
- 每次课后自动更新进度、笔记、复习计划、项目日志和 HTML 可视化摘要,形成完整学习档案。
适用场景
- 用户有一份教材、课程、专业书或学习资料,希望用苏格拉底式 AI 家教系统来学习。
- 用户想搭建一套可复用的学习系统,而非单次问答。
- 用户提到「AI 家教」「AI tutor」「苏格拉底式教学」「让学习更沉浸」等关键词。
信息收集与补全机制
必需信息
- 学习资料的路径或内容(PDF / Markdown / 文本等)。
建议信息
- 学习者背景:职业、专业、已有基础、学习目标(用于生成与学习资料相关的
learner_profile.md)。
- 每周可投入时间。
- 偏好的角色/故事风格(如:二次元角色、历史人物、职场导师、小动物等)。
- 项目/答辩/作品主题(用于牵引学习方向)。
可选信息
- 角色数量:默认 3 位虚拟学习伙伴(形成团队动力和情感张力),用户可要求 2-3 位,最少不低于 2 位。
- 是否加入微信群聊设定(默认推荐开启,用于降低孤独感和增强沉浸感)。
- 是否加入课后日记(默认推荐开启,用于情感沉浸和课后反馈)。
- 输出文件夹名称:默认
study-system/,用户可指定其他名称。
信息完整度三级划分
完整级信息是默认目标,以达到最佳学习效果:
- 基础级:已提供学习资料。
- 进阶级:基础级 + 学习者背景 + 角色/故事偏好。
- 完整级:进阶级 + 项目/答辩主题 + 每周投入时间 → 可生成完整的学习系统,包括进度表、里程碑和首次启动问题。
引导补全策略
为了达到最佳学习效果,当用户未提供完整级信息时,skill应主动引导用户补充。
默认行为:先引导补全
当用户提供学习资料但未达到完整级时:
- 读取学习资料内容,了解主题、难度、章节结构和核心问题。
- 基于资料内容生成 2-4 个针对性引导问题或选项,帮助用户补充缺失信息。
- 等待用户回答,更新信息完整度。
- 若信息仍不完整,继续引导;若达到完整级,进入生成流程。
降级行为:仅当用户明确拒绝
只有当用户明确表示不想补充(如"直接生成""就这样""不想填""跳过")时,才降级为基础级生成。
引导补全问题生成逻辑
生成引导问题时,应结合学习资料的具体内容,避免通用套话。思考维度包括:
- 学科领域:资料属于技术类、商科类、人文类还是自然科学类?
- 应用场景:资料知识更适合用于工作、考试、研究还是个人兴趣?
- 难度水平:入门、进阶还是专业?
- 核心主题:资料反复出现的概念或问题是什么?
基于以上维度,生成的问题应覆盖:
- 学习者背景(与学习资料相关)。
- 偏好的角色/故事风格与角色数量(推荐 3 位)。
- 项目/答辩/作品终点。
- 每周可投入时间。
- 是否开启微信群聊和课后日记(说明两者对沉浸感的作用)。
示例:
若资料是《大模型开发实战》:
- "你目前的工作中更偏向工程开发、产品决策还是模型研究?这会影响角色设定的问题风格。"
- "你希望虚拟导师像严厉的架构师,还是像耐心的同事?"
- "我们用一个虚构的'AI 应用架构设计答辩'来牵引学习,你觉得合适吗?或者你有更想做的项目?"
若资料是经济学教材:
- "你是学生还是在职人士?想用这套系统解决考试、论文还是实际经济分析?"
- "你希望导师是学院派教授风格,还是偏实务的分析师风格?"
- "想不想把最终目标设定为完成一篇'用 XX 理论分析某个经济现象'的小论文?"
用户选择处理逻辑
| 用户输入 | 处理逻辑 |
|---|
| 回答引导问题 | 更新信息完整度,继续引导或进入生成 |
| "直接生成" / "就这样" / "不想填" / "跳过" | 降级为基础级生成 |
| 提供部分信息 | 基于已提供信息生成更贴合的问题 |
| 提供完整信息 | 进入完整级生成 |
工作流程
阶段 1:确认学习资料与用户需求
- 解析用户输入,识别已提供的信息项。
- 评估信息完整度(基础级/进阶级/完整级)。
- 如果信息不足:
- 先读取学习资料内容,了解主题、难度、章节结构和核心问题。
- 基于资料内容生成 2-4 个针对性引导问题,帮助用户补充缺失信息。
- 等待用户回答,更新信息完整度。
- 若用户明确拒绝补充(如"直接生成""跳过"),才降级为基础级生成。
- 如果信息完整: 直接进入生成流程。
阶段 2:创建学习系统文件夹
- 在项目根目录创建
study-system/(或用户指定名称)文件夹。
- 创建子目录
reports/。
阶段 3:生成 system.md
- 读取
assets/system-template.md。
- 用学习资料的实际信息替换占位符:
{{MATERIAL_TITLE}}:学习资料标题。
{{MATERIAL_FILE}}:学习资料文件名。
{{MENTOR_NAME}}、{{PEER_NAME}}:角色名。
{{PROJECT_GOAL}}、{{PROJECT_TITLE}}、{{PROJECT_FORM}}:项目/答辩信息。
{{FIRST_CHAPTER}}、{{FIRST_UNIT}}、{{FIRST_TOPIC}}、{{FIRST_QUESTION}}:首次启动内容。
- 生成苏格拉底式四段问题链示例,确保与学习资料第一章内容相关。
阶段 4:生成角色文档
- 生成
learner_profile.md:
- 必须结合用户真实背景和学习资料主题定制。
- 不能套用固定人设。
- 生成 2-3 个虚拟角色文档(默认 3 位):
- 每个角色有独立身份、性格、家庭背景、人生经历与愿景、说话风格、教学角色。
- 包含对学习者态度以及与其他角色的关系(可动态演变)。
- 角色之间有明显区分,可存在微妙的情感张力(如竞争、欣赏、小吃醋等),但保持纯良边界。
阶段 5:生成学习档案
生成以下文件:
progress.md:按学习资料章节结构生成进度表。
session_notes.md:空模板,等待课后更新。
review_plan.md:空模板,等待课后更新。
project_log.md:写入项目/答辩目标。
book_revision_notes.md:空模板,等待课后更新。
diary.md:空模板,等待课后更新。
wechat_group.md:群聊记录文件,可预置群名和欢迎语。
wechat_unread.md:未读消息文件,等待课后更新。
session_archive.md:空模板,用于归档陈旧记录。
system_detail.md:系统细节补充文档。
阶段 6:生成 HTML 报告
- 将
assets/session-summary-template.html 复制到 reports/session_summary_template.html。
- 生成
reports/session_summary_archive.html(可直接使用 study-system 中的归档页实例结构)。
阶段 7:首次启动提示
向用户输出:
- 系统已创建完成。
- 生成的文件列表。
- 说明角色设定和项目牵引。
- 提示用户说「开始第一节课」即可启动。
如何使用这个学习系统
由于 AI 不会在对话之间自动记住项目文件,每次开始学习时,请使用启动咒语建立上下文。
启动咒语
在新对话中输入:
我准备开始学习了,请先读取 study-system/system.md、study-system/system_detail.md 和我的角色文档,然后我们开始上课。
AI 读取完关键文件后,即可按系统设定继续授课。
输出规范
文件清单
生成完成后,项目下应包含:
study-system/
├── system.md
├── system_detail.md
├── learner_profile.md
├── progress.md
├── session_notes.md
├── review_plan.md
├── project_log.md
├── book_revision_notes.md
├── diary.md
├── wechat_group.md
├── wechat_unread.md
├── session_archive.md
├── mentor_1.md
├── mentor_2.md
├── mentor_3.md
└── reports/
├── session_summary_template.html
├── session_summary.html
└── session_summary_archive.html
内容规范
- 所有文件使用中文。
- 角色设定需具体、有区分度、与学习场景相关。
- 故事背景需包含一个项目/答辩/竞赛/作品终点,作为学习牵引。
- 必须明确苏格拉底式四段问题链:激活旧知 → 引导推理 → 暴露误区 → 迁移应用。
- 每节课后必须更新指定文档。
- 所有问题必须基于学习资料内容,不得杜撰。
HTML 摘要规范
- 自包含:CSS 内嵌,不引用外部文件。
- 一页看板:核心收获、掌握状态、待复习项、下节课预告。
- 杂志风设计:温暖米白底、赤陶橙强调色、衬线标题字体。
- 归档规则:生成新报告前,将旧报告归档到
session_summary_archive.html 顶部。
资源引用
按需加载的参考文档
references/methodology.md:苏格拉底式学习系统方法论详解。
按需加载的模板资源
assets/system-template.md:系统总纲模板。
assets/system-detail-template.md:系统细节补充模板,包含跨对话启动规则。
assets/learner-profile-template.md:学习者人设模板。
assets/progress-template.md:学习进度表模板。
assets/session-notes-template.md:课程笔记模板。
assets/review-plan-template.md:复习计划模板。
assets/project-log-template.md:项目/答辩贡献记录模板。
assets/book-revision-notes-template.md:教材改进建议模板。
assets/diary-template.md:课后日记模板。
assets/wechat-group-template.md:微信群聊记录模板。
assets/wechat-unread-template.md:未读群聊消息模板。
assets/session-archive-template.md:历史记录归档模板。
assets/session-summary-template.html:HTML 学习摘要模板。
当需要深入展开某个环节时,读取对应的参考文档或模板获取详细指导。
示例
示例 1:基础级输入
用户输入:"我想用苏格拉底式系统学习这本书。"(并提供了一份经济学教材)
处理逻辑:
- 识别信息:学习资料 = 经济学教材。
- 信息完整度 = 基础级。
- 使用默认角色生成学习系统。
- 在输出末尾提示可补充的信息:学习者背景、角色偏好、项目主题。
示例 2:进阶级输入
用户输入:"我是一名大三经管学生,想用苏格拉底式系统学习这本计量经济学教材。我喜欢职场导师风格。"
处理逻辑:
- 识别信息:学习资料 = 计量经济学教材;学习者背景 = 大三经管学生;角色偏好 = 职场导师。
- 信息完整度 = 进阶级。
- 生成贴合用户背景的学习者人设。
- 设计职场导师和同伴角色。
- 生成与计量经济学相关的项目主题(如:为某公司设计需求预测方案)。
示例 3:完整级输入
用户输入:"我是一名产品经理,每周能投入 6 小时,想用苏格拉底式系统学习这本 AI 产品方法论。我希望角色是两位资深 AI 产品专家,项目终点是设计一个内部 AI 助手上线的方案。"
处理逻辑:
- 识别所有信息项。
- 信息完整度 = 完整级。
- 生成完整学习系统,包括:
- 贴合产品经理背景的
learner_profile.md。
- 两位 AI 产品专家角色。
- 以「内部 AI 助手上线的方案」为终点的项目牵引。
- 按教材章节生成的进度表和里程碑。
- 首次启动的激活旧知问题。
错误处理
学习资料不清晰
如果用户未明确提供学习资料:
为了生成学习系统,我需要知道你希望学习哪份资料。请提供:
- 资料的文件路径(如 `./教材.md` 或 `./book.pdf`)
- 或直接把资料内容粘贴给我
用户拒绝补充信息
如果用户在引导补全后明确表示不想补充更多信息:
明白,我将基于您已提供的学习资料直接生成一个基础版学习系统,使用默认角色和项目主题。您可以在后续学习中随时调整角色设定和项目终点。
说明:补充学习者背景、角色偏好和项目终点后,系统的代入感和学习动力会显著提升。如果您改变主意,随时可以告诉我这些信息,我可以帮您更新 `learner_profile.md` 和 `system.md`。
学习资料无法读取
如果无法读取用户提供的资料:
我无法读取您提供的资料,可能是因为路径错误或格式不支持。请检查文件路径,或尝试将资料转换为 Markdown / 纯文本格式后再提供。
约束与原则
- 始终保持苏格拉底式教学的核心理念:先问后讲,引导学生自己推理。
- 角色设定避免数值化游戏化和恋爱养成倾向,核心动力来自陪伴与共同进步。
- 所有问题必须基于学习资料内容,不得偏离教材。
- 学习者人设必须结合用户真实背景和学习资料主题,不能套用固定模板。
- 每次课后必须更新指定文档,形成可追溯的学习档案。