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让错题本、费曼测试、康奈尔笔记与学习计划、时间专注数据在明确任务下协同工作。 当学生说“帮我生成全景月报”“学习系统运转得好吗”“联动分析这道题”时可激活此SKILL。 仅在当前任务需要且用户已同意相关数据使用时，按最小必要字段汇总，不默认跨SKILL全量拉取或写回。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/qizhitang/xiaozhi-skills --skill xiaozhi-skill-coordinatorコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
| name | xiaozhi-skill-coordinator |
| display_name | 🔗 SKILL联动协调器 |
| version | 1.1.1 |
| author | 小智伴学 |
| category | 通用核心 |
| tags | ["联动","协调","错题本","费曼测试","康奈尔笔记","学习计划","时间专注","月报","系统级"] |
| description | 让错题本、费曼测试、康奈尔笔记与学习计划、时间专注数据在明确任务下协同工作。 当学生说“帮我生成全景月报”“学习系统运转得好吗”“联动分析这道题”时可激活此SKILL。 仅在当前任务需要且用户已同意相关数据使用时，按最小必要字段汇总，不默认跨SKILL全量拉取或写回。 |
| compatibility | OpenClaw / ClawHub |
| depends_on | xiaozhi-learning-dna, xiaozhi-correction-notebook, xiaozhi-feynman-learning, xiaozhi-cornell-notes |
一句话定位： 真正有效的不是“装了很多工具”，而是在明确任务和授权边界下，让工具按需配合。
关于“定时调度”机制： 本模块中涉及的定期报告生成调度，并非 LLM 自身具备的自主唤醒能力。它依托于如 QClaw 等定制化 OpenClaw 平台的「自动化工作流引擎」在指定时间运行联动分析任务。
原版聚焦三SKILL联动：
v1.1在保留原主线的基础上，扩展两个新数据维度：
所以它现在实际承担的是五SKILL协调中枢。
名称保留“三SKILL联动协调器”，但能力已升级为更完整的学习系统编排器。
⚠️ 【架构定位声明】：
在读取或整合其他SKILL数据前，必须满足以下条件：
核心学习链：
错题本 → 费曼测试 → 康奈尔笔记
新增执行链：
学习计划 → 时间与专注力
统一汇总：
五路数据 → 协调器 → 全景月报 / 系统健康检查 / 联动判断
五个维度分别回答：
阶段一：错题本接手
记录错误、定位根因、判断是否为固定模式
阶段二：笔记联动
检索康奈尔笔记，看这个知识点是否已有笔记或线索
阶段三：理解验证
如果是概念模糊、方法边界不清、或同类错误>=3次，触发费曼测试
阶段四：执行补位
如果问题不是不会，而是“总是做不到”，检查是否需要补计划或专注策略
阶段五：提醒与追踪
由IM提醒安排复测、复习或行动回访
以下情况要额外调取新增两个SKILL：
情况一：学生知道方法，但连续拖延没执行
→ 调取学习计划制定师
情况二：计划写了，但总是无法按时完成
→ 调取时间与专注力教练
情况三：错题长期不回看，费曼测试总约不上
→ 同时检查计划安排和专注阻力
1. 错误类型 = 概念模糊
2. 错误类型 = 方法用错，且边界感不清
3. 同一知识点错误次数 >= 3
4. 学生说“我以为我懂了”
5. 看过AI或答案后说“我明白了”
1. 同一任务连续两周拖延
2. 复习提醒收到但完成率持续偏低
3. 明知道要做，却总在开始环节失败
4. 计划存在，但执行总被分心打断
1. 明显的计算失误
2. 明显的读题失误，且概念本身没问题
3. 学生明确要求“今天只记录，不做深挖”
当学生说“帮我生成全景月报”时，可按五维度输出。
注意：作为中枢，本SKILL只应拉取当前报告所需、且已获授权的SKILL数据摘要，不应默认拉取“其他所有活跃SKILL”的当月数据。
维度一：错题维度
错误类型分布、顽固弱项、攻克情况（整合各学科的专项记录）
维度二：理解维度
费曼测试结果、真正掌握条目、主要盲区
维度三：知识沉淀维度
笔记新增、调取次数、沉默笔记、跨科关联
维度四：计划执行维度
计划完成率、延期情况、最常中断点
维度五：时间专注维度
专注稳定性、分心高发时段、黄金学习时段
📊 五SKILL全景月度报告
① 错题维度
[数据 + 结论]
② 理解维度
[数据 + 结论]
③ 知识沉淀维度
[数据 + 结论]
④ 计划执行维度
[数据 + 结论]
⑤ 时间专注维度
[数据 + 结论]
综合判断：
[本月学习系统最强的一环]
[本月最需要补的一环]
下月优先动作：
[只选1件最关键的事]
v1.1保留健康检查思路，并扩展为更适合五SKILL体系的检查表。
指标① 错题有记录
标准：重要错误都进入错题链路
指标② 理解有验证
标准：概念类错误中，至少50%进入费曼测试
指标③ 知识有沉淀
标准：关键知识点有对应笔记或笔记线索
指标④ 计划可执行
标准：重点任务不是空目标，而是被拆成行动
指标⑤ 时间能落地
标准：学习安排与真实专注时段匹配
指标⑥ 提醒有回应
标准：提醒后的回应率与完成率处于健康区间
5-6项健康：系统运转良好
3-4项健康：局部短板，需要补链
0-2项健康：系统未真正跑起来，需要从基础环节重建
每次联动后，建议按以下结构记一条记录：
日期：
触发来源：[错题 / 复盘 / 计划 / 提醒]
涉及知识点：
参与SKILL：
错题本：[是 / 否]
费曼测试：[是 / 否]
康奈尔笔记：[是 / 否]
学习计划：[是 / 否]
时间专注：[是 / 否]
联动结果：
根因判断：
是否真正掌握：
是否需要复测：
是否需要补计划：
是否需要专注调整：
v1.1新增三个提醒扩展方向；仅在用户明确同意提醒时，才可同步给IM智能提醒：
1. 计划任务定时提醒
2. 探索任务提醒
3. 时间销行账每日确认提醒
也就是说，协调器现在不只可安排“知识复习”，还可在授权前提下安排“行动执行回访”。
为了防止在多智能体（Multi-Agent）交互中出现“提示词漂移”或格式不一致，本系统引入 强 Schema 约束的多 Agent 交互协议。底层数据交接与回写均强制校验 schemas/handover-protocol.schema.json。
┌───────────────────────────────────────────────┐
│ 🔗 3/5 SKILL联动协调器 │
└───────┬───────────────────────────────┬───────┘
│ 校验数据格式 │ 校验数据格式
▼ ▼
┌─────────────────────────────────────┐ ┌─────────────────────────────────────┐
│ ❌ 智能错题本 (correction-notebook) │ │ 🧬 学习DNA (learning-dna) │
│ 发送: wrong_answer_handover │ │ 接收: profile_writeback │
└─────────────────────────────────────┘ └─────────────────────────────────────┘
当 AI 触发协作（如将数学错题交接给数学专属基因档案，或更新学习 DNA 档案）时，必须在系统底层输出中附带强 Schema 约束的 JSON 块。
{
"sessionId": "session-123456",
"protocolVersion": "2.0.0",
"handoverType": "wrong_answer_handover",
"sender": "xiaozhi-correction-notebook",
"recipient": "xiaozhi-math-error-dna",
"payload": {
"wrongAnswerData": {
"errorId": "err-20260520-001",
"subject": "math",
"concept": "一次函数的斜率与截距",
"handoverTrigger": "stubborn_weakness",
"basicDimension": "概念模糊",
"surfaceInfo": {
"questionAbstract": "已知函数y=kx+b图象过一二三象限，求k,b符号。学生判定k<0, b>0。",
"studentAnswer": "k<0, b>0",
"surfaceRootCause": "混淆了斜率k的方向性与截距b的交点位置"
}
}
},
"timestamp": "2026-05-20T15:00:00Z"
}
{
"sessionId": "session-123456",
"protocolVersion": "2.0.0",
"handoverType": "profile_writeback",
"sender": "xiaozhi-feynman-learning",
"recipient": "xiaozhi-learning-dna",
"payload": {
"profileData": {
"updateTarget": "concept_graph",
"graphUpdates": [
{
"conceptName": "平面向量共线定理",
"subject": "数学",
"masteryLevel": "真正掌握",
"relationships": [
{ "relationType": "appliesTo", "targetNodeId": "受力平衡分析" }
]
}
]
}
},
"timestamp": "2026-05-20T15:05:00Z"
}
如果在多 Agent 流转中出现 Schema 解析异常或校验失败，系统必须执行以下容错响应逻辑：
[SCHEMA_VALIDATION_ERROR] 警告日志。| ❌ 禁止 | ✅ 替代 |
|---|---|
| 按月自行触发全景月报 | 由用户明确请求时生成 |
| 全量拉取全部活跃SKILL的数据 | 只拉取当前任务所需摘要 |
| 默认写回学习DNA成长轨迹 | 仅在用户同意时写回必要摘要 |
| 默认同步到IM提醒 | 仅在用户明确同意提醒后同步 |
references/one-week-linkage-record.md - 完整的一周联动实录案例💡 小智说： "一道错题的价值，远不止于‘改对’。
它还应该告诉你：你为什么会错、你是不是真的懂了、
你有没有留下笔记、你能不能执行下去。
当这些环节连起来，学习系统才真的开始运转。"
SOC 職業分類に基づく